Ein vollständiger Leitfaden zur Data Warehouse-Automatisierung im Jahr 2024

Die Data-Warehouse-Automatisierung (DWA) ersetzt schnell herkömmliche Ansätze Aufbau von Data Warehouses.

Enterprise Data Warehouses (EDW) sind entscheidend für die Nutzung historischer Daten für Business Intelligence und Reporting. Aber die traditionellen Ansätze zur Zusammenstellung und Verwaltung enormer Datenmengen erfolgen manuell ETL sind nicht mehr wirksam. Im heutigen wettbewerbsintensiven Unternehmensmarkt sind geschäftliche Agilität und Markteinführungszeiten von entscheidender Bedeutung. Für solche Anforderungen zeichnen sich Data-Warehouse-Automatisierungssoftware dadurch aus, dass sie den manuellen Aufwand beim Erstellen und Bereitstellen minimieren Data Warehouse und Synthese von Daten für die Geschäftsberichterstattung.

In diesem ausführlichen Leitfaden werden verschiedene Aspekte der Data Warehouse-Automatisierung untersucht und wie sie zur Vereinfachung von Geschäftsprozessen beitragen.

Was ist ein Enterprise Data Warehouse?

Ein Enterprise Data Warehouse hilft Zentralisieren Sie die Daten eines Unternehmens aus verschiedenen Quellen und Anwendungen. Dadurch werden Daten für Business Intelligence, Visualisierung und Prognosen leicht zugänglich. Die Funktion eines EDW besteht darin Daten konsolidieren von mehreren Abteilungen im gesamten Unternehmen an einen zentralen Standort.

Was ist Data Warehouse-Automatisierung?

Ein modernes Data Warehouse nutzt Technologien der nächsten Generation zur Automatisierung. Es setzt auf Fortgeschrittene Designmuster und Prozesse zur Automatisierung der Planungs-, Modellierungs- und Integrationsschritte des gesamten Lebenszyklus von Datensätzen in der Industrie. Es bietet eine effiziente Alternative zum herkömmlichen Data-Warehouse-Design, indem es zeitintensive Aufgaben wie das Generieren und Bereitstellen von ETL-Codes auf einem Datenbankserver reduziert.

Mithilfe von Data Warehouse-Designtools können Unternehmen ausführen Business-Intelligence-Projekte innerhalb von Stunden im Vergleich zu Monaten zu einem Bruchteil der Kosten einer manuellen Programmierung.

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Wie hat sich DWA entwickelt?

Die Funktionalitäten von Data-Warehouse-Automatisierungstools haben sich über mehrere Jahrzehnte hinweg weiterentwickelt. Dieser Fortschritt ist auf den wachsenden Bedarf an Datenspeicherung und -integration zurückzuführen. Ein weiterer Grund ist die Verbreitung vieler Datenquellen, wie z. B. CRM-Systeme, REST-APIs und Cloud Data Warehouses und Datenbanken.

Hier finden Sie einen kurzen Überblick über die Entwicklung von Data Warehouse-Repositorys.

Die verschiedenen Ebenen der Data Warehouse-Automatisierung werden erläutert

Datenbankverwaltungssysteme und Data Warehouse-Architekturen

Vor den herkömmlichen Data Warehouses entstand mit der Erfindung der Festplattenspeicherung in den 1960er Jahren die Notwendigkeit, große Datenmengen in Datenbanken zu speichern und zu verarbeiten. Diese Anforderungen ermöglichten die Entwicklung dimensionaler Data Marts und Entitätsbeziehungen. In den frühen 1980er Jahren gab es mehrere herstellerspezifische ETL-Tools und SQL-basierte relationale Datenbankmanagementsysteme (DBMS) waren auf dem Markt verfügbar.

Standardisierung von Data Warehouse-Architekturen

Im nächsten Jahrzehnt entwickelten sich die Geschäftsanforderungen für die Verwaltung heterogener Geschäftsdaten erheblich. Die Data Warehouse-Technologie konvergierte auf standardisierten Architekturen, wodurch Unternehmen Daten aus verschiedenen Formaten und Quellen für eine konsolidierte Ansicht zusammenführen konnten.

EDW-Herausforderungen und Bedarf an Datenautomatisierung

Die inhärenten Herausforderungen bei der Data-Warehouse-Entwicklung, wie z. B. lange Entwicklungszyklen, schlechtes Metadatenmanagement innerhalb des vorhandenen Data-Warehouse und kostspielige Entwicklungsressourcen, machten es traditionell Data-Warehouse-Architekturen ungeeignet für einen dynamischen Markt.

Um die Jahrtausendwende stellten Unternehmen fest, dass viele ihrer Systeme schlecht in Datenbanken und Anwendungssysteme integriert waren und dies nicht tun konnten Volumen fragmentierter Daten integrieren. Dies ebnete den Weg für eine agile Plattform die ETL-Prozesse automatisieren und sich einfach in Unternehmensanwendungen integrieren lassen.

Heutzutage haben sich Tools zur Data-Warehouse-Automatisierung weiterentwickelt, um neuen Technologie- und Geschäftsanforderungen Rechnung zu tragen. Dazu gehört Echtzeit Datenextraktion, Analyse von Cloud-Daten und Webanwendungsdiensten wie REST-APIs und SOAP sowie Integration mit Datenvisualisierungstools.

Wie funktioniert Data Warehouse Automation (DWA)?

Um die Funktionsweise von Automatisierungstools zu verstehen, müssen Sie zunächst untersuchen, wie herkömmliche Data Warehouses Daten verarbeiten.

Traditionelle Data Warehouse-Architektur

In einem herkömmlichen Data Warehouse-Design durchlaufen alle Daten drei verschiedene Phasen:

1. Relationale Datenbank (OLTP):  In dieser Phase verwenden Benutzer SQL-Skripte, um alle Transaktionsdaten aus relationalen Datenbanken zu extrahieren. Vor dem Verschieben werden die Daten bereinigt, um fehlerhafte und ungenaue Informationen auf Konsistenz zu überprüfen.
2. Analytical Data Warehouse (OLAP): Die Transaktionsdaten werden dann nach Stern- oder Schneeflockenschemata modelliert und über ein relationales OLAP- oder multidimensionales Datenmodell auf einen analytischen Online-Verarbeitungsserver oder OLAP übertragen. Als nächstes werden die Daten transformiert und in das Data Warehouse geladen.
3. Analytics und Reporting: Sobald die ETL-Prozesse abgeschlossen sind, werden die Daten aus dem Data Warehouse in BI- und Analysetools exportiert, um Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung abzuleiten.

Normalerweise muss ein Benutzer die ETL-Prozesse von Grund auf definieren, um die Daten aus dem Data Warehouse in die Front-End-BI-Tools zu verschieben.

Die manuelle Codierung für ETL und Datenreinigung Aufgaben macht auch Data Warehousing Projekte fehleranfällig und zeitaufwändig. Aus diesem Grund stehen Geschäftsanwendern oft nicht genügend genaue Daten für die Berichterstellung zur Verfügung und sie sind einem höheren Risiko von Budgetüberschreitungen und Projektausfällen ausgesetzt.

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Automatisierte Data Warehouse-Architektur

Eine Data-Warehouse-Automatisierungssoftware bietet einen codefreien und flüssigen Ansatz zur Aggregation unterschiedlicher Unternehmensdaten aus Quellsystemen in ein Data Warehouse und darüber hinaus. Anders als in der herkömmlichen Data-Warehouse-Architektur automatisiert die Software die Batch-Ausführung und die ETL-Code-Bereitstellungsanforderungen des Data-Warehousing-Prozesses. Einige der bekanntesten Ideen zur Data-Warehouse-Automatisierung basieren auf agilen Methoden und nutzen eine Vielzahl von Funktionalitäten, darunter:

• Entnormalisierte, normalisierte und mehrdimensionale Datenstrukturen
• ETL und ELT Datenintegration anpassen
• Quelldatenmodellierung
• Konnektivität zu verschiedenen Datenanbietern

Automatisierte Data Warehousing Journey

Eine Data Warehouse-Software erleichtert die Automatisierung und vereinfacht Data Warehouse-Projekte auf folgende Weise:

• Automatisierte ETL-Prozesse: Optimieren Sie Extraktions-, Transformations- und Datenladeautomatisierungsprozesse, um sich wiederholende Schritte durch automatische Zuordnung und Jobplanung zu eliminieren. Sie können dies über zwei Data-Warehouse-Ladestrategien erreichen: vollständiges Laden und inkrementelles Laden.
• Saubere und intuitive Benutzeroberfläche: Entwerfen und implementieren Sie Data Warehouses mithilfe der visuellen Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche.
• Vorkonfigurierte Connectors für nahtlose Anwendungsintegration: Unterstützung der Integration mit mehreren Konnektoren für Unternehmensanwendungen, B. Salesforce-, COBOL-, MS Dynamics CRM-, SAP- und REST-APIs zur Verwaltung von Daten über eine Vielzahl von Datenanbietern.

Kurz gesagt: Data-Warehouse-Automatisierungssoftware hilft Unternehmen dabei, Data-Warehouses im Vergleich zu herkömmlichen Data-Warehouse-Designtools reibungsloser zu erstellen und zu verwalten. Obwohl die Fähigkeiten dieser Lösungen unterschiedlich sind, können Unternehmen davon ausgehen, dass gemeinsame Entwurfsmuster und Funktionalitäten ihre Geschäftsziele erfüllen. Es ist immer besser, einen Data-Warehouse-Kostenvergleich verschiedener Tools durchzuführen, bevor Sie sich für das richtige Data-Warehouse-Automatisierungstool entscheiden.

Bewertung der Bereitschaft zur Automatisierung

Im Folgenden sind einige der Schritte aufgeführt, die ein Unternehmen prüfen muss, bevor es sich für ein Data-Warehouse-Tool entscheidet:

• Datenverwaltungsarchitektur: Wie funktioniert Ihre DWH-Architektur? Werden einzigartige, spezielle Elemente oder eine Mischung aus Best Practices verwendet?
• Voraussetzung: Wie definieren Sie Geschäftsanforderungen? Ist es ein agiler Entdeckungsprozess oder ein Wasserfall-Ansatz, der sich auf geschäftliche, funktionale und technische Anforderungen konzentriert?
• Operationen: Wie sind die Abläufe Ihrer Organisation strukturiert? Sind die Vorgänge zeitaufwändig, fragil, komplex, detailliert oder arbeitsintensiv?
• Wartung: Wie ist die Wartung der Dateninfrastruktur strukturiert? Ist es schwierig und abhängig von einigen Schlüsselpersonen?

• Volatilität: Wie oft ändern Sie häufig die Anforderungen und den gesamten Entwicklungsprozess?
• Testing: Wie erwarten Ihre Geschäftsinteressenten die Bereitstellung von Analysen und den Datenzugriff? Ist es schnell und häufig?

Vorteile von Data Warehouse-Automatisierungstools

Automatisierte Software ermöglicht es Unternehmen, sich einen Marktvorteil mit den folgenden Vorteilen zu sichern:

1. Verbesserte Datenqualität und Präzision: Unternehmen können die beim manuellen ETL auftretenden Inkonsistenzen vermeiden und Verbesserungen erzielen Datenqualität. Die Point-and-Click-Schnittstelle der Data Warehouse-Automatisierungssoftware erleichtert das Extrahieren unterschiedlicher Daten aus Datenbanken, Excel, durch Trennzeichen getrennten Dateien und anderen Quellen. Es ermöglicht Benutzern auch das Modellieren langsam wechselnde Dimensionen und Daten migrieren an andere Zielsysteme, wie etwa cloudbasierte BI- oder Datenvisualisierungstools. Somit haben Unternehmen nicht nur Zugang zu zuverlässigen Daten, sondern auch zu genaueren Berichten und Analysen.
2. Erhöhte Agilität und schnellere Time-to-Value: Die schnellere Bereitstellung von Data Warehouses und der Zugriff auf Dateneinblicke ermöglichen Unternehmen eine verbesserte Geschäftsflexibilität. Dadurch können Unternehmen schnell auf sich ständig ändernde Marktbedingungen reagieren, beispielsweise auf unerwartete Änderungen der Nachfrage und den Verlust des verfügbaren Einkommens. Beispielsweise kann ein Einzelhändler, der automatisierte Data-Warehousing-Software nutzt, die Zeit verkürzen, die für die Nutzung von BI-Berichten benötigt wird, die Ursachen für niedrige Umsätze in verschiedenen Filialen ermitteln und entsprechend dagegen vorgehen. Kurz gesagt: Durch eine bessere Auswirkungsanalyse können Entscheidungen schneller getroffen werden und Marktveränderungen besser widerspiegeln.
3. Höherer Datendurchsatz des Data Warehouse und ROI: Der Mangel an manuellen Eingaben in Data-Warehouse-Automatisierungssoftware ermöglicht es Benutzern, Data-Warehouses viel schneller zu erstellen und bereitzustellen, wodurch Entwicklerressourcen freigesetzt und dabei die Kosten gesenkt werden. Dadurch haben Geschäftsteams mehr Zeit, verständliche Informationen aufzudecken, strategische Entscheidungen zu treffen und einen höheren Projektwert sicherzustellen.

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