Data Warehouse-Tools: Beispiele, Funktionen und Überlegungen

By |2022-03-28T13:09:57+00:00November 18th, 2019|

Der internationale Data-Warehousing-Markt wird voraussichtlich um 1% wachsen 8.3 Prozent zwischen 2019 und 2024 und übersteigt bis 20 einen Gesamtmarktwert von 2024 Milliarden US-Dollar. Dies bedeutet, dass ein Data Warehouse kein Schlagwort oder eine innovative Idee mehr ist. Es ist mittlerweile zu einer gängigen Datenspeichermethode geworden. Mehrere datengesteuerte Unternehmen wenden sich Data Warehousing-Tools zu, um ihr wachsendes Datenvolumen zu verwalten.

Dieser Artikel behandelt die verschiedenen Anwendungsfälle von Data Warehouse-Tools, -Techniken und die Faktoren, die bei der Auswahl einer Data Warehouse-Lösung zu berücksichtigen sind.

Data Warehouse-Tools: Warum brauchen wir sie?

Ein Data Warehouse ist ein Repository, das Informationen aus einer oder mehreren Quellen umfasst. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen ein Data Warehouse verwenden, um verschiedene Kundeninformationen wie Kunden-E-Mail-Adressen, die Kasse, Kommentarkarten usw. zu integrieren und zu kombinieren Business Intelligence (BI). Allerdings ist der Prozess der ETL im Data Warehouse ist für die reibungslose Übertragung von Daten von einer Architekturebene zur anderen unerlässlich.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses automatisieren moderne Data Warehousing-Lösungen die sich wiederholenden Aufgaben beim Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen eines Data Warehouse-Designs, um den sich schnell ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Aus diesem Grund nutzen viele Unternehmen Data Warehousing-Tools, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Liste der Funktionen, die Data Warehouse-Tools haben sollten

Hier sind einige Anwendungsfälle und Beispiele für Data-Warehouse-Anwendungen, die verschiedene Herausforderungen beim Datenmanagement angehen:

1. Datenbereinigung

Viele Unternehmen nutzen Data Warehousing, um historische Daten für wichtige Geschäftsentscheidungen zu nutzen. Daher ist unbedingt darauf zu achten, dass nur qualitativ hochwertige Daten in ein Data Warehouse geladen werden. Dies kann durch Herstellung erfolgen Datenbereinigung Ein Teil des Data Warehousing-Prozesses, mit dessen Hilfe ungültige, unvollständige oder veraltete Datensätze aus den Quelldatensätzen erkannt und entfernt werden können.

2. Datentransformation und Laden

Datentransformation umfasst das Ändern von Daten in ein mit dem Zielsystem kompatibles Format, z. B. eine Datenbank, um das Laden von Daten zu vereinfachen.

Viele Data-Warehouse-Verwaltungstools bieten integrierte Transformationen wie Aggregation, Lookup, Join und Filter, wodurch die Datenverarbeitung vereinfacht wird, um den Datenintegrationsschritt in einem Data Warehouse zu rationalisieren.

3. Business Intelligence und Datenanalyse

Data Warehousing und Business Intelligence (BI) sind jedoch zwei verschiedene Bereiche eng miteinander verknüpfte Technologien die einem Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Organisationen verfügen im digitalen Zeitalter über viele Informationen in Rohform, die im Allgemeinen in einem Data Warehouse gespeichert sind. Für Data-Warehouse-Analysetools ist es von entscheidender Bedeutung, dass sie über BI-Funktionen verfügen, um den Datenabruf zu unterstützen, da dies zur Generierung von Geschäftserkenntnissen beiträgt.

 

Data Warehouse Tools 1 Einsatzbereiche

Überlegungen zu Business Intelligence und Data Warehouse

Quelle: RhapsodyTech

Wie wähle ich Data Warehouse-Tools aus?

Eine konsolidierte, richtig konfigurierte Data-Warehouse-Architektur ist für ein datengesteuertes Unternehmen unverzichtbar. Um Abfragen auszuführen und vielfältige Analysen durchzuführen, benötigen Sie ein effektives Data-Warehouse-Designtool, damit verschiedene Teams im gesamten Unternehmen problemlos auf Daten zugreifen und diese nutzen können.

Die Auswahl eines Data Warehouse-Softwaretools, das alle Ihre Geschäftsanforderungen erfüllt, muss jedoch sorgfältig abgewogen werden. Schließlich kann der Wechsel von einem DWH-Tool zu einem anderen mühsam und störend sein. Je mehr Gedanken Sie in Ihre Auswahl einfließen lassen, desto einfacher werden Sie es sich in Zukunft machen.

Hier sind fünf Schlüsselfaktoren, die Sie bei der Auswahl einer Lagerplattform berücksichtigen müssen:

1. Cloud vs. On-Premise

Bei der Auswahl eines Data-Warehouse-Softwaretools ist der erste zu berücksichtigende Punkt, sich für eine Cloud- oder On-Premise-Data-Warehouse-Software zu entscheiden. Wenn Sie nach einer kostengünstigen Data Warehouse-Software ohne Server, Hardware und mit geringeren Wartungskosten suchen, sollten Sie sich für ein Cloud-basiertes Data Warehouse entscheiden.

Wenn umgekehrt die Sicherung von Daten für Ihr Unternehmen Priorität hat, ist möglicherweise eine On-Premise-Data-Warehouse-Architektur der richtige Weg, da Sie damit die vollständige Kontrolle über die Informationssicherheit und den Zugriff haben. Darüber hinaus bieten On-Premise-Data-Warehouse-Lösungen aufgrund der geringeren Wahrscheinlichkeit von Latenzproblemen im Allgemeinen eine höhere Geschwindigkeit als ihre Cloud-Bereitstellungsalternativen.

2. Leistung

Wenn es um Leistung geht, sind Zugriffs- und Verarbeitungsgeschwindigkeit zwei wichtige Überlegungen für jedes Data-Warehousing-Tool. Fragen Sie sich bei der Suche, welches Data-Warehouse-Verwaltungstool Ihnen eine schnellere Abfrageleistung bietet? Wie schnell können Sie Daten aus den Quellsystemen extrahieren und in die Zielsysteme laden? Welches Tool hilft Ihrer Data-Warehouse-Architektur, ein ideales Leistungsniveau aufrechtzuerhalten?

Datenintegrationstools im Data Warehousing bieten je nach Aufbau unterschiedliche Leistungsstufen. Um die optimale Leistung Ihres Data Warehouse aufrechtzuerhalten, verwenden Sie ein Tool, das sicherstellt, dass Ihre Daten bereinigt, dedupliziert, transformiert und genau geladen werden.

Wählen Sie außerdem ein Data-Warehouse-Softwaretool, das häufig verwendete Quelldatenformate und Zieldatenstrukturen unterstützt. Auf diese Weise können Sie schnell auf verschiedene Datensätze zugreifen, um rechtzeitig Entscheidungen zu treffen.

3. Skalierbarkeit

Wenn Ihr Unternehmen schnell wächst, möchten Sie ein Data Warehouse-Analysetool auswählen, das Ihr Unternehmen skaliert. Entscheiden Sie sich beispielsweise für ein Tool, das eine schnelle und nahtlose Größenänderung von Clustern ohne kontinuierliche Überwachung bietet, um die Einhaltung der Datensatzanforderungen sicherzustellen.

Sie können die Skalierbarkeit verschiedener Datenintegrationstools für Data Warehousing in Bezug auf Kosten, Ressourcen und Einfachheit bestimmen. Einige Werkzeuge benötigen mehr Wartung, sind jedoch kostengünstig. In ähnlicher Weise finden Sie einige DWH-Tools, die horizontal skalierbar sind. Dies bedeutet, dass sie eine optimale Leistung bieten, selbst wenn Sie Ihrem Data Warehouse weitere Knoten hinzufügen. Bei korrekter Optimierung können solche Werkzeuge auch relativ wirtschaftlich sein.

4. Automatisierungsfunktionen

Der herkömmliche Ansatz des Data Warehousing wird durch eine automatisierte Alternative ersetzt, um den wachsenden Anforderungen des Datenvolumens gerecht zu werden und schnellere Einblicke zu ermöglichen. DWA-Tools automatisieren die sich wiederholenden Schritte beim Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen eines Data Warehouse. Um sicherzustellen, dass fehlerfreie Daten in das Data Warehouse geladen werden, sollte Ihr ausgewähltes Data Warehousing-Tool in der Lage sein, den Datenbereinigungsprozess von der Profilerstellung der Quelldaten bis zu ihrer Validierung vor dem Laden in das Data Warehouse zu automatisieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehousing-Tools unterstützen moderne Workflow-Automatisierungs- und Datenmodell-Entwurfsmuster wie Vault, Inmon und Kimball. Sie bieten Automatisierung bei jedem Schritt, vom Entwurf des Data Warehouse bis zur Zuordnung und Generierung ETL-Code um Informationen in das Data Warehouse zu laden. Durch die Rationalisierung des Prozesses können moderne Data-Warehouse-Tools den Zeitaufwand, die Kosten und die Risiken von Data-Warehousing-Projekten radikal verringern.

5. Integrationen

Die Geschäftserweiterung beinhaltet normalerweise die Integration verschiedener Datenquellen wie Cloud-Quellen, In-Memory-Formate und Datenbanken, was zu wachsenden Mengen heterogener Daten führt. In einem solchen Szenario ist es wichtig, ein DWH-Tool auszuwählen, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Informationssystemen integrieren kann.

 

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