Data Warehouse-Tools: Beispiele, Funktionen und Überlegungen

By |2021-10-14T08:39:40+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 enthält. Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen ein Data Warehouse verwenden, um verschiedene Kundeninformationen wie Kunden-E-Mail-Adressen, Registrierkasse, Kommentarkarten usw. zu integrieren und zu kombinieren. Der Hauptvorteil eines Data Warehouse besteht in seiner Rolle bei der Optimierung von Daten für Business Intelligence (BI). Der Prozess von ETL im Data Warehouse ist wichtig für die reibungslose Übertragung von Daten von einer Architekturstufe zur anderen.

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 verwenden Data Warehousing, um historische Daten für kritische Geschäftsentscheidungen zu nutzen. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Daten in ein Data Warehouse geladen werden. Dies kann durch die 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.

Um den Schritt der Datenintegration in einem Data Warehouse zu optimieren, bieten viele Data Warehouse-Verwaltungstools integrierte Transformationen wie Aggregieren, Nachschlagen, Verknüpfen und Filtern, um die Datenverarbeitung zu vereinfachen.

3. Business Intelligence und Datenanalyse

Data Warehousing und Business Intelligence (BI) sind jedoch zwei verschiedene Bereiche eng miteinander verknüpfte Technologien die ein Unternehmen bei fundierten Entscheidungen unterstützen. Unternehmen verfügen im digitalen Zeitalter über umfangreiche Informationen in Rohform, die in der Regel in einem Data Warehouse gespeichert werden. Für Data Warehouse-Analysetools ist es von entscheidender Bedeutung, über BI-Funktionen zu verfügen, um das Abrufen von Daten zu unterstützen und geschäftliche Erkenntnisse zu generieren.

 

Data Warehouse Tools 1 Einsatzbereiche

Überlegungen zu Business Intelligence und Data Warehouse

Quelle: RhapsodyTech

Wie wähle ich Data Warehouse-Tools aus?

Für ein datengesteuertes Unternehmen ist eine konsolidierte, ordnungsgemäß konfigurierte Data Warehouse-Architektur unabdingbar. 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 verwenden 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 zunächst zu überlegen, ob Sie sich für eine Cloud- oder On-Premise-Data-Warehouse-Software entscheiden. Wenn Sie nach einer kostengünstigen Data Warehouse-Software ohne Server, Hardware und geringeren Wartungskosten suchen, sollten Sie sich für eine Cloud-Data-Warehousing-Lösung entscheiden.

Umgekehrt, wenn die Datensicherung für Ihr Unternehmen Priorität hat, ist eine On-Premise-Data-Warehouse-Architektur möglicherweise der richtige Weg, da sie Ihnen die volle Kontrolle über die Informationssicherheit und den Zugriff gibt. 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 Zugriff und Verarbeitungsgeschwindigkeit zwei wichtige Überlegungen für jedes Data Warehousing-Tool. Stellen Sie sich bei der Suche Fragen, z. B. welches Data Warehouse-Verwaltungstool bietet Ihnen eine schnellere Abfrageleistung. 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 Strukturierung unterschiedliche Leistungsstufen. Um die optimale Leistung Ihres Data Warehouse aufrechtzuerhalten, verwenden Sie ein Tool, das sicherstellt, dass Ihre Daten bereinigt, dedupliziert, transformiert und korrekt geladen werden.

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

Datenmodellzentrierter Ansatz

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 für Data Warehousing wird durch seine automatisierte Alternative ersetzt, um den wachsenden Anforderungen des Datenvolumens gerecht zu werden und eine schnellere Einsichtszeit zu ermöglichen. DWA-Tools automatisieren die sich wiederholenden Schritte beim Entwerfen, Entwickeln und Bereitstellen eines Data Warehouse. Um beispielsweise 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 zu automatisieren, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden.

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 Zeit, Kosten und Risiken von Data Warehousing-Projekten drastisch reduzieren.

5. Integrationen

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

 

Astera Data Warehousing Tool für Unternehmen

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Unternehmen suchen nach einer skalierbaren und agilen Lösung, um große Datenmengen zu integrieren, zu speichern, zu verwalten und ihre Datenreise zu optimieren. Durch die Verwendung des richtigen Data Warehousing-Tools können sie das Data Warehousing vereinfachen.

Tools wie Astera Data Warehouse Builder, ein Data Warehousing-Designtool, hilft Unternehmen dabei, den Prozess des Aufbaus eines Enterprise Data Warehouse von Grund auf zu automatisieren. Es beschleunigt die Transformation und Integration unterschiedlicher Daten, die Modellierung der Schemastruktur und bietet ein leistungsstarkes Data Warehouse über eine einheitliche und intuitive Plattform.

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