Warum Automatisierung im Mittelpunkt Ihrer Data-Warehouse-Strategie stehen muss

By |2022-07-25T07:43:01+00:00April 13th, 2022|

Es gibt einige Faktoren, die Unternehmen helfen, einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil aufzubauen. Das Sammeln und Analysieren aktueller Unternehmensdaten für die Entscheidungsfindung ist eine davon. Es gibt zwar eine Reihe von Architekturen, die diesen Bedarf unterstützen, wie z. B. Data Lakes, Datentresore, Data Martsusw. konzentrieren wir uns in diesem Artikel auf die Entwicklung einer Data-Warehouse-Strategie, die auf Automatisierung basiert.

Unternehmen sind heute im Rahmen ihrer Datenmanagementstrategie stark auf aktuelle Daten in Echtzeit angewiesen. Dies bedeutet, dass traditionelle Methoden wie manuelles ETL (Extract Transform Load) zum Sammeln von Daten für BI (Business Intelligence), Data Analytics und Reporting nicht mehr effektiv sind. Durch die Automatisierung ihrer gesamten ETL-Pipelines und dem Datenintegrationsprozess können Unternehmen Data Warehouses aufbauen, die in der Lage sind, wichtige Erkenntnisse in Echtzeit mit minimaler Benutzerbeteiligung zu liefern. Daher müssen datengesteuerte Unternehmen die Automatisierung in ihre Data-Warehouse-Strategie einbeziehen.

Sehen wir uns an, wie ein Automation-First-Ansatz auf verschiedene Aspekte einer Data-Warehouse-Strategie angewendet werden kann.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenarchitektur internes Fachwissen enthält

Das Data Warehouse muss so konzipiert sein, dass es die Anforderungen von BI- und anderen Geschäftsanwendern erfüllt. Während die Endbenutzer in der Regel wissen, welche Art von Berichten und Analysen sie benötigen und aus welchem ​​​​Quellsystem sie Erkenntnisse gewinnen können, ist es das Technik-/IT-Team, das weiß, wie man tatsächlich eine Lösung entwickelt, die diese Anforderungen erfüllt. Dieses Fachwissen wird in der Regel durch externe Berater mit Data-Warehousing-Erfahrung unterstützt, die beim Aufbau des Data-Warehouse für das Unternehmen helfen.

Zusammenarbeit von IT- und Geschäftsteams

Zusammenarbeit von IT- und Geschäftsteams

Was dann passiert: endloses Hin und Her im Team, was zu Lieferverzögerungen und anfallenden Kosten führt.

Was jedoch vermieden werden kann, muss vermieden werden. Unternehmen können den Bedarf an externen Ressourcen leicht minimieren oder sogar ganz vermeiden, indem sie einen automatisierten Ansatz zum Aufbau des Data Warehouse wählen.

Automatisiertes Data Warehousing richtet die Architektur an den Bedürfnissen der Endanwender aus, indem es ihnen die Möglichkeit gibt, sich an der Entwicklung und dem Design ihrer BI-Lösung zu beteiligen. Indem Data Warehousing von schwerer Codierung weggenommen und eine No-Code-Schnittstelle bereitgestellt wird, schafft die Automatisierung einen kollaborativen Prozess für das Data Warehouse-Design.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber sind

Die Bedeutung von Datenqualität für eine erfolgreiche Data-Warehouse-Strategie kann nicht genug betont werden. Wenn der Hauptzweck des Aufbaus eines Data Warehouse darin besteht, BI und die Zuverlässigkeit von Geschäftsentscheidungen zu verbessern, lassen Sie nichts unversucht, um sicherzustellen, dass Ihr Data Warehouse nur saubere Daten enthält.

Datenqualitätsdimensionen im Data Warehousing

Dimensionen der Datenqualität

Es macht Sinn, in gesunde Daten zu investieren. Es macht jedoch keinen Sinn, in manuelle Prozesse zu investieren, um die Datenqualität zu verbessern, wenn Ihnen eine viel praktikablere Lösung zur Verfügung steht.

Der Prozess der Verbesserung der Datenqualität kann einfach über sofort einsatzbereite Datenbereinigungs- und Validierungstools automatisiert werden. Fügen Sie Datenprofilierungsfunktionen hinzu, mit denen Sie die Qualität Ihrer Daten in Echtzeit überwachen können, und Sie haben alles, was Sie brauchen, um die Genauigkeit und Relevanz Ihrer BI ohne großen manuellen Aufwand sicherzustellen.

Auf dem Markt erhältliche Data Warehouse-Automatisierungssoftware ist ausreichend leistungsfähig, um sicherzustellen, dass nur gesunde Daten Ihr Data Warehouse erreichen, unabhängig von der Größe des Datensatzes.

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Data Warehouse auf der Plattform Ihrer Wahl bereitstellen können

Mit lokalen Data Warehouses und dem ETL-Prozess lief angeblich alles reibungslos, bis Unternehmen einen Eindruck davon bekamen, was sie mit einem erreichen konnten Cloud Data Warehouse. Mit Cloud Data Warehousing unterliegen Ihre Datenpipelines nicht mehr dem traditionellen ETL-Prozess. Tatsächlich ersetzt ELT in diesem Fall ETL, sodass Unternehmen die Leistungsfähigkeit der Cloud-Infrastruktur nutzen können, um Transformationen durchzuführen und nach Bedarf zu skalieren.

Cloud vs. lokales Data Warehouse

Cloud vs. lokales Data Warehouse

Jetzt, da viele Unternehmen das enorme Potenzial einer Cloud-basierten Datenarchitektur erkennen, müssen Unternehmen auch sicherstellen, dass ihre Data Warehouse-Strategie ihnen die Flexibilität bietet, das Data Warehouse entweder auf lokalen oder Cloud-Plattformen bereitzustellen.

Während die Cloud Skalierbarkeit und Leistungssteigerungen bietet, bieten On-Premises-Data-Warehouse-Plattformen volle Kontrolle, Geschwindigkeit und ein Höchstmaß an Sicherheit. Viele Organisationen verzichten einfach auf Cloud-Services, weil es einfacher ist, Data Governance und Vorschriften mit einem lokalen Data Warehouse einzuhalten.

Berücksichtigen Sie die Automatisierung, und die Bereitstellung wird so einfach wie das Anschließen Ihrer Datenpipelines an das Data Warehouse, egal ob es sich vor Ort oder in der Cloud befindet. Data-Warehouse-Automatisierungssoftware ermöglicht es Benutzern, dies zu tun, indem sie den entsprechenden Konnektor auswählen (aus a Bibliothek integrierter Konnektoren) ohne eine einzige Codezeile zu schreiben.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten korrekt zugeordnet sind

Genaue Datenmapping ist eines der ersten Kontrollkästchen, das bei der Implementierung einer Data-Warehouse-Strategie angekreuzt werden muss. Wenn es richtig gemacht wird, dient die Datenzuordnung als Leitfaden, um zu verstehen, woher die Daten stammen, welche Prozesse sie durchlaufen und wohin sie gehen müssen. Es gibt drei Datenzuordnungstechniken, die Unternehmen in ihre Data-Warehouse-Strategie integrieren können:

  • Manuell
  • Halbautomatisch
  • Vollautomatische
Datenzuordnung in Aktion

Datenzuordnung in Aktion

Um sicherzustellen, dass Geschäftsanforderungen zeitnah und effizient erfüllt werden, ist die vollständige Automatisierung des Datenzuordnungsprozesses einer der häufigsten Bereiche, die in Betracht gezogen werden müssen. Data-Warehouse-Automatisierungssoftware bietet die Möglichkeit, an Data-Warehouse-Pipelines beteiligte Entitäten per Drag-and-Drop visuell abzubilden, sodass selbst Nicht-Programmierer mühelos unstrukturierte Daten in ein maschinenlesbares Format konvertieren können.

Stellen Sie sicher, dass Ihr Data Warehouse skaliert werden kann, um die 5 Vs zu bewältigen

Mit einer ständig steigenden Volumen von Daten, die schneller als je zuvor eingehen Geschwindigkeit in einem Vielfalt von Formaten, die Wert (aus den Daten) geht oft aufgrund von Datenproblemen verloren Richtigkeit. Ein von technischem Personal verwaltetes Data Warehouse muss jedes Mal manuell aktualisiert werden, wenn der Pipeline eine neue Datenquelle hinzugefügt wird. Jede Pipeline muss außerdem so konstruiert werden, dass Daten mit einer korrekten Latenzzeit basierend auf der Datengeschwindigkeit an der Quelle eingespeist werden. Dieser Prozess kann leicht zeitaufwändig werden, wenn häufig weitere Datenquellen hinzugefügt werden.

Wie Sie sehen können, Skalierbarkeit ist bei manuell verwalteten Data Warehouses oft ein Fragezeichen. Dies erfolgt zusätzlich zur bereits bestehenden manuellen Wartung, die regelmäßig erforderlich ist. Diese Probleme können jedoch leicht ausgeglichen werden, indem Sie die Automatisierung in Ihre Data-Warehouse-Strategie integrieren.

Zunächst einmal machen Data-Warehouse-Automatisierungstools die Wartung und Aktualisierung von Datenpipelines für die Benutzer extrem einfach. Alles, was der Benutzer tun muss, ist, einen Quellkonnektor per Drag-and-Drop zu ziehen und integrierte Datenzuordnungs- und Datenqualitätsfunktionen zu nutzen, um die Daten zu verarbeiten und zu laden. Die weitere Orchestrierung und Planung dieser Pipelines kann ebenfalls innerhalb der Plattform automatisiert werden.

In Bezug auf die Skalierbarkeit sind diese Tools in der Lage, die Architektur nahtlos in die Cloud zu verschieben, was eine Skalierung nach oben und unten ermöglicht, um zusätzliche Anforderungen zu erfüllen und Kosten zu sparen.

So hilft Ihnen Altern mit Freude, Astera Erleichtert Unternehmen ihre Data-Warehouse-Strategie

Astera bietet eine durchgängige Data-Warehouse-Integrationsplattform und ein ETL-Tool, das auf Automatisierung und maschinellem Lernen basiert.

Astera Eigenschaften

Astera Eigenschaften

Unabhängig von Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit Ihrer eingehenden Geschäftsdaten ist der Aufbau eines Data Warehouse nur eine Frage von Drag-and-Drop Asteradie visuelle Point-and-Click-Benutzeroberfläche von . Die industrietaugliche ETL-Engine und der Pushdown-Optimierungsmodus (ELT) stellen sicher, dass Ihre Datenpipelines auch bei großen Datensätzen reibungslos fließen.

Mit integrierten Konnektoren erhalten Sie die Flexibilität, eine beliebige Anzahl von Unternehmensquellen mit Ihrem Data Warehouse zu verbinden und die Lösung dann vor Ort oder in der Cloud bereitzustellen, um Probleme in Bezug auf Skalierbarkeit, Kontrolle und Leistung zu mindern.

Astera bietet vollständig automatisierte Datenzuordnungsfunktionen, was bedeutet, dass tatsächliche BI-Benutzer ganze ETL/ELT-Pipelines mit minimalem technischen Support erstellen können. Mit der sofortigen Datenvorschau sehen Sie nicht nur Ihre Daten in jeder Phase, sondern können auch die Gültigkeit Ihrer Datenzuordnung in Echtzeit testen, um die Robustheit Ihrer Implementierungen sicherzustellen.

Zusätzliche Funktionen wie Datenprofilerstellung und -validierung liefern detaillierte Informationen über Ihre Datenqualität und tragen dazu bei, dass nur saubere Daten in Ihr Data Warehouse geladen werden. Um die Qualität Ihrer Geschäftsdaten weiter zu verfeinern, können Sie eingehende Daten validieren und fehlende und sogar ungültige Datensätze nahtlos mit benutzerdefinierten Datenqualitätsregeln identifizieren.

Wenn Sie sich entschieden haben, ein modernes Data Warehouse für Ihr Unternehmen aufzubauen, kennen Sie die zukünftigen Herausforderungen, denen sich Ihr Unternehmen möglicherweise stellen muss.

Indem Sie die Automatisierung in den Mittelpunkt Ihrer Data-Warehouse-Strategie stellen, werden diese Hürden zu einer Frage von Drag-and-Drop Asteradie visuelle Point-and-Click-Benutzeroberfläche und die leistungsstarke ETL/ELT-Engine von .

Bereit zu sehen Astera im Einsatz und sichern den Erfolg Ihrer Data-Warehouse-Strategie? Vereinbaren Sie noch heute eine Demo!

Verwandte Artikel

Datenvisualisierung: Verbinden Sie Ihr Data Warehouse mit einem BI-Tool

Ihr Weg zur BI-Datenvisualisierung bestand wahrscheinlich darin, ein Data Warehouse zu erstellen und relevante Daten aus mehreren Quellen zu füllen –...
Mehr Infos or weiterlesen

Aufbau von Datenpipelines: Ein Leitfaden zur Verbesserung der Effizienz von...

Indem Sie Ihre eigenen Datenpipelines erstellen, können Sie Ihr vorhandenes Data Warehouse inkrementell mit einer Geschwindigkeit für schnellere Analysen füllen ...
Mehr Infos or weiterlesen

Beschleunigen Sie die Data Warehouse-Entwicklung mit der Datenmodellierung

Ein effektives Data Warehouse sollte eine hervorragende Abfrageleistung, Benutzerfreundlichkeit und vor allem das Versprechen genauer, validierter Daten bieten. Aber...
Mehr Infos or weiterlesen