Metadatengetriebener Ansatz trifft auf Data Warehouse-Automatisierung - ein Match Made in Heaven

By |2021-05-14T11:45:31+00:00March 9th, 2021|

In den vorheriger TeilWir beleuchten, warum die Data Warehouse-Automatisierungstechnologie ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Data Warehousing-Strategie sein sollte.

Hier werden wir über Metadaten sprechen und warum ein metadatengesteuerter Ansatz und DWA wie Erdnussbutter und Gelee für die agile Data Warehouse-Entwicklung sind. In diesem Blog werden wir die Definition von Metadaten, ein Beispiel für Metadaten und die drei Kategorien von Metadaten diskutieren. Außerdem wird erläutert, was Metadaten in einem Data Warehouse sind und welche Bedeutung sie haben.

Was sind Metadaten?

Metadaten sind die Daten, die als Verzeichnis für andere Daten dienen. Es hilft, Daten zu verstehen. Ein Beispiel aus dem täglichen Leben, um das Konzept der Metadaten zu verstehen, ist der Index eines Buches. Ein Index ist eine Metadate, die alle Informationen zum Inhalt eines Buches enthält.

Was sind Metadaten im Data Warehouse?

In einem Data Warehouse können Metadaten viele Dinge sein, wie Datentypen, Datenformate, Quell- und Zieldatenbanktabellen, Entitätsbeziehungen, SCD-Muster sowie ETL-Zuordnungen und -Transformationen und mehr.

Als solches a metadatengesteuerte Architektur Mit dieser Option können Sie das Quellendatenbankschema in ein Datenmodell einbinden, seine Struktur an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen und das Datenmodell für nachfolgende Prozesse verfügbar machen.

Wenn der metadatengesteuerte Ansatz mit DWA gekoppelt wird, werden sie zu perfekten Partnern, die Design, Entwicklung und Bereitstellung optimieren und zu einer robusten Data Warehouse-Implementierung führen. Eine solche Kombination bietet IT-Teams alles, was sie benötigen, um agile und nachhaltige Prozesse zu formulieren, die dazu beitragen, qualitativ hochwertige Ergebnisse konsistent zu liefern.

Metadaten beantworten die 5 Ws (und ein H) Ihrer Geschäftsdaten, die im Wesentlichen in Ihrem Data Warehouse gespeichert sind.

Stellen Sie sich Metadaten als Atome vor. Genau wie Atome die grundlegenden Einheiten der Materie sind und die Struktur und Eigenschaften chemischer Elemente definieren, dienen Metadaten als Bausteine ​​Ihres Data Warehouse. Es bietet Ihnen den Kontext, die Merkmale und die Herkunft Ihrer Geschäftsdaten bis auf atomarer Ebene, sodass Sie die aktuellen und historischen Informationen anzeigen können.

Drei Haupttypen von Metadaten im Data Warehouse

Es gibt drei Haupttypen von Metadaten im Data Warehouse:

  1. Betriebsmetadaten: Betriebsmetadaten liefern Informationen über den Verlauf und den Status von Daten. Beispiele für betriebliche Metadaten sind Datenarchivierungs- und Aufbewahrungsregeln, Fehlerprotokolle und Regeln für die gemeinsame Nutzung von Daten.
  2. Technische Metadaten: Technische Metadaten vermitteln Kenntnisse über das Format und die Struktur der Daten. Beispiele für technische Metadaten wären Spaltennamen, Datenbanksystemnamen und Datenmodelle.
  3. Geschäftsmetadaten: Geschäftsmetadaten konzentrieren sich auf die Datenverwaltung und helfen nicht-technischen Geschäftsbenutzern, ein Datawarehouse in einer einfacheren Alltagssprache zu verstehen.
Arten von Metadaten im Data Warehouse

Kategorien von Metadaten im Data Warehouse

Warum sind Metadaten im Data Warehouse wichtig?

Die Rolle von Metadaten im Datawarehouse ist entscheidend. Lassen Sie uns untersuchen, was Geschäftsinteressenten und IT-Teams aus der Verbindung dieser beiden Technologien ziehen:

Stärkt die iterative Entwicklungskultur

Bei einem Projekt, das so groß wie ein Data Warehouse ist, wird immer empfohlen, in kleineren, besser verwaltbaren Zyklen zu arbeiten, anstatt in einem Big-Bang-Ansatz. Andernfalls verlieren Sie leicht den eigentlichen Zweck Ihres Data Warehouse aus den Augen: Bereitstellung vertrauenswürdiger Erkenntnisse, mit denen Benutzer Geschäftsfragen beantworten und datengesteuerte Entscheidungen treffen können.

Daher ist die Anwendung eines iterativen Modells nur möglich, wenn Ihr Data Warehouse-Team mit der richtigen Ausrüstung ausgestattet ist, um Aktualisierungen für Ihr im Bau befindliches oder vorhandenes Data Warehouse auf agile Weise bereitzustellen.

Metadatenansatz in Data Warehouse-Automatisierungstools, wie z Astera Mit DW Builder können Sie Ihrem Team schnell Prototypen rund um Ihre vorgeschlagene Geschäftslogik erstellen und so die Zuverlässigkeit und Genauigkeit Ihrer Data Warehousing-Prozesse sicherstellen. Nachdem Sie den Prototyp eines Ihrer Berichtsabläufe erfolgreich erstellt, getestet und implementiert haben, können Sie einen wiederholbaren Prozess für andere Analyseprojekte erstellen. Das ist weil Astera DW Builder automatisiert sich wiederholende Aufgaben stark und ermöglicht es Ihnen, vorhandene Modelle und Abläufe für eine schnellere Entwicklung neu zu verwenden.

Zukunftssicher für Ihre Data Warehouse-Bereitstellung

Data Warehouse-Bereitstellung

Data Warehouse-Bereitstellung (Credits: MotionPoint)

Data Warehouses sollten als ständig wachsende Systeme konzipiert werden, die Änderungen leicht begrüßen und berücksichtigen können, sobald sie auftreten. Geschäftsanwender entdecken ständig neue Anforderungen, die in Berichts-Dashboards berücksichtigt werden müssen, um ihre Analysen und Vorhersagen auf den neuesten Daten und Bedingungen zu basieren.

Mit einer metadatengesteuerten Architektur müssen sich IT-Teams nicht darum kümmern, mit vor- und nachgelagerten Abhängigkeiten Schritt zu halten. Entwickler können sicher sein, dass die Aktualisierung der vorhandenen Infrastruktur mit den neuen Anforderungen nicht zu einem Welleneffekt führt, der die Integrität und Benutzerfreundlichkeit Ihrer Data Warehouse-Implementierung beeinträchtigen kann.

Astera DW Builder erfasst Änderungen auf Metadatenebene und erspart Ihnen die manuelle Codierung in verschiedenen Bereichen wie Dimensionsmodellen, ETL-Flows und Staging-Tabellen. Da es sich um eine logische Entwicklung handelt, müssen Sie lediglich Ihre Datenmodelle aktualisieren und erneut bereitstellen, um die Änderungen in mehreren Entwicklungsumgebungen und folglich in Ihrem Data Warehouse widerzuspiegeln, das Ihre Analyseprojekte befeuert.

Gibt das Vertrauen, sich in die Cloud zu bewegen

Data Warehouse-Cloud

Schauen wir uns nun die Metadaten und an Data Warehouse-Automatisierung Ehe aus der Wolkenperspektive.

Unternehmen verlagern sich von der lokalen Infrastruktur, zumindest dem größten Teil ihres Datenökosystems, wenn nicht allen, in die Cloud. Dies liegt hauptsächlich an den zahlreichen Optionen, die die Cloud-Anbieter zum Speichern und Verwalten von Daten anbieten. Es gibt Skalierbarkeitsoptionen mit einem Klick, unbegrenzte Rechenleistung, keine Hardwareanforderungen zum Speichern von Petabyte, schnellen und einfachen Zugriff auf Informationen für Geschäftsbenutzer, verbesserte Abfrageleistung und die Liste geht weiter.

Da Metadaten alle Kontextinformationen zu Ihrem Unternehmensdaten-Ökosystem enthalten, sind sie grundsätzlich unabhängig von der Plattform, auf der das Data Warehouse erstellt wird. Dies bedeutet, dass Sie Ihr Data Warehouse einfach auf eine besser geeignete DW-Architektur umstellen und verschieben können, um Ihren sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Die Rolle von Metadaten in Data Warehouse-Automatisierungstools besteht darin, dass sie den zugrunde liegenden Code übernehmen und automatisch in die Ziel-Cloud-Plattform umwandeln, sodass Ihre Entwickler nicht mehr zum Zeichenbrett zurückkehren müssen, um den Code neu zu schreiben. Mit dieser Option können Sie Snowflake, Azure, Oracle, Redshift oder einen anderen Cloud-Anbieter auswählen, um Ihr Data Warehouse zu erstellen oder zu migrieren.

Wie funktioniert Astera DW Builder Metadatengesteuertes Data Warehousing unterstützen?

Astera DW-Builder Vereinfacht und automatisiert die End-to-End-Entwicklung von Data Warehouse mithilfe des agilen metadatengesteuerten Ansatzes. Das Produkt ruft Metadaten direkt aus Quelldatenbanken ab und ermöglicht es Ihnen, sie in der Entwurfs-, Entwicklungs- und Bereitstellungsphase Ihres Data Warehouse zu verwenden. Nach der Implementierung ist das Einführen von Änderungen am Design einfach, da Sie mit den erfassten Metadaten Änderungen auf der ganzen Linie verbreiten und gleichzeitig die Integrität vorhandener Modelle, Integrationsabläufe und Bereitstellungen sicherstellen können.

Möchten Sie diese beiden Technologien gemeinsam in Aktion sehen? Fordern Sie eine Live-Produktdemonstration an Heute für Ihren Anwendungsfall oder sprechen Sie mit unseren Experten, um den Wert zu sehen Astera DW Builder kann Ihre Data Warehousing-Initiativen unterstützen.