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Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Metadatengesteuerter Ansatz trifft auf Data-Warehouse-Automatisierung – eine himmlische Verbindung

June 9th, 2023

In den vorherigen Teil, beleuchten wir, warum Data-Warehouse-Automatisierungstechnologie ein integraler Bestandteil Ihrer Data-Warehousing-Strategie sein sollte. Hier sprechen wir über Metadaten 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, Beispiele und die drei Kategorien von Metadaten diskutieren. Außerdem wird die Bedeutung von Metadaten in einem Data Warehouse erläutert.

Was sind Metadaten?

Metadaten sind die Daten, die als Verzeichnis für andere Daten dienen. Es hilft Benutzern, Daten auf einer höheren Ebene zu verstehen. Ein alltägliches Beispiel für das Verständnis des Konzepts von Metadaten ist der Index eines Buches. Ein Index sind Metadaten, die alle Informationen über den Inhalt eines Buchs enthalten.

Was sind Metadaten im Data Warehouse?

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

Als solches a metadatengesteuerte Architektur ermöglicht es Ihnen, das Schema der Quelldatenbank in ein Datenmodell zu integrieren, seine Struktur basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen anzupassen und das Datenmodell für nachfolgende Prozesse, wie z. B. die Datenanalyse, verfügbar zu machen.

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

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

Stellen Sie sich Metadaten als Atome vor. Genauso 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 auf atomarer Ebene, sodass Sie aktuelle und historische Informationen einsehen können.

Drei Haupttypen von Metadaten im Data Warehouse

Es gibt drei Haupttypen von Metadaten in einem 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 geben Auskunft über das Format und die Struktur der Daten. Beispiele für technische Metadaten sind Spaltennamen, Datenbanksystemnamen und Datenmodelle.
  3. Geschäftsmetadaten: Geschäftsmetadaten konzentrieren sich auf Data Governance und helfen nicht-technischen Geschäftsbenutzern, ein Data Warehouse in einer einfacheren Alltagssprache zu verstehen.
Metadatengesteuerter Ansatz im Data Warehouse

Kategorien von Metadaten im Data Warehouse

Warum sind Metadaten im Data Warehouse wichtig?

Die Rolle von Metadaten in einem Data Warehouse ist entscheidend. Lassen Sie uns untersuchen, was Geschäftsbeteiligte und IT-Teams aus der Verbindung dieser beiden Technologien ziehen:

Stärkt die iterative Entwicklungskultur

Bei einem Projekt, das so groß ist wie ein Data Warehouse, empfiehlt es sich immer, in kleineren, überschaubareren Zyklen zu arbeiten, anstatt einen Big-Bang-Ansatz zu verwenden. Andernfalls verlieren Sie leicht den eigentlichen Zweck Ihres Data Warehouse aus den Augen: vertrauenswürdige Erkenntnisse bereitzustellen, um Benutzern bei der Beantwortung geschäftlicher Fragen zu helfen und eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

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.

Ein Metadatenansatz in Data-Warehouse-Automatisierungstools, wie z Astera DW Builder ermöglicht Ihrem Team, schnell Prototypen rund um Ihre vorgeschlagene Geschäftslogik zu erstellen und so die Zuverlässigkeit und Genauigkeit Ihrer Data-Warehousing-Prozesse sicherzustellen. Nachdem Sie erfolgreich einen Ihrer Berichtsfluss-Prototypen 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 Deployment durch metadatengesteuerten Ansatz

Data Warehouse-Bereitstellung (Credits: MotionPoint)

Data Warehouses sollten als sich ständig erweiternde Systeme konzipiert sein, die auftretende Änderungen problemlos annehmen und annehmen können. Geschäftsanwender entdecken ständig neue Anforderungen, die in Berichts-Dashboards widergespiegelt werden müssen, damit ihre Analysen und Vorhersagen auf den neuesten Daten und Bedingungen 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 das separate manuelle Codieren in verschiedenen Bereichen wie Dimensionsmodellen, ETL-Flows und Staging-Tabellen. Da es sich durch eine logische Entwicklung auszeichnet, müssen Sie Ihre Datenmodelle aktualisieren und neu bereitstellen, um die Änderungen in mehreren Entwicklungsumgebungen und folglich in Ihrem Data Warehouse widerzuspiegeln und Ihre Analyseprojekte voranzutreiben.

Gibt das Vertrauen, sich in die Cloud zu bewegen

Metadatengesteuerter Ansatz in der Data Warehouse Cloud

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

Unternehmen verlagern sich von der On-Premise-Infrastruktur, zumindest der größte Teil ihres Datenökosystems, wenn nicht alles, in die Cloud. Das liegt vor allem an den vielfältigen Möglichkeiten der Cloud-Anbieter, Daten zu speichern und zu verwalten. Es gibt Skalierbarkeitsoptionen mit einem Klick, unbegrenzte Rechenleistung, keine Hardwareanforderungen zum Speichern von Petabytes, schnellen und einfachen Zugriff auf Informationen für Geschäftsbenutzer, verbesserte Abfrageleistung und so weiter.

Da Metadaten alle Kontextinformationen über Ihr Unternehmensdaten-Ökosystem enthalten, sind sie unabhängig von der Plattform, die zum Erstellen des Data Warehouse verwendet wird. Das bedeutet, dass Sie Ihr Data Warehouse problemlos auf eine besser geeignete DW-Architektur umstellen können, um Ihren sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Die Rolle von metadatengesteuertem ETL in Data-Warehouse-Automatisierungstools besteht darin, dass sie den zugrunde liegenden Code nehmen und ihn automatisch so umwandeln, dass er auf der Ziel-Cloud-Plattform funktioniert, sodass Ihre Entwickler nicht zum Reißbrett zurückkehren müssen, um den Code neu zu schreiben. Damit können Sie Snowflake, Azure, Oracle, Redshift oder jeden anderen Cloud-Anbieter auswählen, um Ihr Data Warehouse aus einer beliebigen Datenquelle zu erstellen oder zu migrieren.

Wie funktioniert Astera DW Builder Metadatengesteuertes Data Warehousing unterstützen?

Astera DW-Builder vereinfacht und automatisiert die End-to-End-Data-Warehouse-Entwicklung mithilfe des agilen metadatengesteuerten Ansatzes. Das Produkt ruft Metadaten direkt aus Quelldatenbanken ab und ermöglicht Ihnen deren Verwendung in den Entwurfs-, Entwicklungs- und Bereitstellungsphasen Ihres Data Warehouse. Nach der Implementierung ist das Einführen von Änderungen an der Erfindung einfach, da die erfassten Metadaten es Ihnen ermöglichen, Änderungen allgemein zu verbreiten und gleichzeitig die Integrität bestehender Modelle, Integrationsabläufe und Bereitstellungen sicherzustellen.

Möchten Sie die Leistungsfähigkeit des metadatengesteuerten Ansatzes sehen und wie diese beiden Technologien zusammen in Aktion sind? Fordern Sie eine Live-Produktdemonstration an für Ihren Anwendungsfall noch heute oder sprechen Sie mit unseren Experten, um den Wert zu sehen Astera DW Builder kann Ihre Data Warehousing-Initiativen unterstützen.

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