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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

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

Die 10 besten Datenmodellierungstools und -software, die Sie im Jahr 2024 in Betracht ziehen sollten

26. Februar 2024

Datenmodellierungstools, auch Datenmodellierer genannt, sind bei der Gestaltung von Daten zu einer absoluten Notwendigkeit geworden Datenbanken und Data Warehouse, und zwar so sehr, dass Hunderte von Lösungen zur Auswahl stehen. Aus diesem Grund befasst sich dieser Blog ausführlich mit den besten Datenmodellierungstools, Software und Lösungen, die im Jahr 2024 in Betracht gezogen werden sollten.

Was sind Datenmodellierungstools?

Datenmodellierungstools sind Softwarelösungen, die eine visuelle Benutzeroberfläche (UI) zum Entwerfen und Implementieren von Datenstrukturen bereitstellen. Mit diesen Tools können Datenexperten konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle erstellen, die definieren, wie Datenelemente zueinander in Beziehung stehen und wie sie gespeichert und abgerufen werden können.

Warum sollten Unternehmen Datenmodellierungstools in Betracht ziehen?

Datenmodellierung, die Blaupause für die Organisation und das Verständnis organisatorischer Daten, bildet die Grundlage für effizientes Arbeiten Datenmanagement und Analyse. So wie Architekten sich auf Baupläne verlassen, nutzen Datenexperten Datenmodelle, um die Beziehungen zwischen Entitäten, Attributen und Prozessen abzubilden. Der Aufbau dieser Modelle ist jedoch leichter gesagt als getan. Und aus diesem Grund verlassen sich Unternehmen auf Datenmodellierungstools – um den Datenmodellierungsprozess zu rationalisieren und zu beschleunigen.

Datenmodellierungssoftware ermöglicht einen nahtlosen Übergang von visuellen Darstellungen zu detaillierten technischen Spezifikationen und schließt so die Lücke zwischen Geschäfts- und Technologieanwendern. Da visuelle Darstellungen in der Regel einen intuitiven und leicht zugänglichen Ausgangspunkt bieten, ermöglichen sie es Geschäftsanwendern, komplexe Datenkonzepte zu verstehen, ohne sich mit technischen Feinheiten befassen zu müssen. Und während sich diese Darstellungen zu detaillierten technischen Spezifikationen weiterentwickeln, können Technikexperten die geplanten Datenstrukturen präzise implementieren.

Auf diese Weise teilen beide Parteien ein gemeinsames Verständnis, das zu einer effektiven Kommunikation und Abstimmung zwischen Geschäftsanforderungen und technischen Implementierungen führt.

Kategorien von Datenmodellierungstools

Obwohl sie scheinbar einfach sind, decken Datenmodellierungstools eine vielfältige Landschaft ab, da sie verschiedene Geschäftsanwendungsfälle abdecken. Daher kann Datenmodellierungssoftware in verschiedene Typen oder Klassifizierungen eingeteilt werden:

Umfassende Datenmodellierungstools

Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei umfassenden Datenmodellierungstools um Lösungen, die ein breites Spektrum an Geschäftsanforderungen und Anwendungsfällen abdecken. Hierbei handelt es sich in der Regel um Tools und Lösungen der Unternehmensklasse, die eine breite Palette an Funktionen und Fähigkeiten bieten. Neben der Unterstützung verschiedener Datenmodellierungstechniken, wie z dimensionale Modellierung, Datentresor usw., Astera Data Warehouse Builder bietet Benutzern die Möglichkeit, Unternehmens-Data-Warehouses innerhalb weniger Tage von Grund auf zu entwerfen, zu entwickeln und zu automatisieren.

Open-Source-Tools zur Datenmodellierung

Hierbei handelt es sich um Datenmodellierungssoftware mit frei zugänglichem Quellcode. Dies bedeutet, dass jeder den Code anzeigen, ändern und verteilen kann, was die Transparenz fördert und Community-Beiträge fördert. Während ihnen im Vergleich zu kostenpflichtigen Optionen häufig dedizierter Support fehlt, bieten Open-Source-Datenmodellierungstools Anpassungspotenzial mit Community-Support und -Entwicklung. Beispiele hierfür sind pgModeler für PostgreSQL und dbdiagram.io für allgemeine Diagramme.

Kostenlose Datenmodellierungstools

Für kleine Unternehmen und Einzelpersonen mit budgetbewussten Projekten bieten kostenlose Datenmodellierungstools eine überzeugende Wahl. Während diese es Benutzern ermöglichen, grundlegende Datenbankmodelle ohne Vorabkosten zu erstellen, verfügen kostenlose Datenmodellierungstools nicht über die Funktionen und den umfassenden Support, die ihren kostenpflichtigen und Open-Source-Pendants zur Verfügung stehen. Kostenlose Tools wie MySQL Workbench (limitierte Edition) und Lucidchart (kostenloser Plan) erfüllen grundlegende Modellierungsanforderungen gut, aber bei größeren oder komplexeren Projekten ist die Berücksichtigung kostenpflichtiger Optionen mit umfassenderen Funktionssätzen und Expertenunterstützung von entscheidender Bedeutung.

Die 10 besten Datenmodellierungstools, die Sie im Jahr 2024 in Betracht ziehen sollten

Angesichts der Vielzahl an Datenmodellierungssoftware kann es leicht passieren, dass man überfordert ist. Hier ist eine Liste der 10 besten Datenmodellierungstools, die Sie in Betracht ziehen sollten:

Astera

Datenmodellierungstools: Astera Data Warehouse Builder

Astera ist ein End-to-End Datenmanagement-Lösung Unterstützt durch Automatisierung und Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI). Es bietet mehrere Module und Funktionen, die die Unstrukturierung rationalisieren Datenextraktion, Datenintegration, Data Warehousing sowie API- und EDI-Management. Alle Module sind zu 100 % No-Code, was bedeutet, dass sie sowohl von technischen als auch von geschäftlichen Benutzern verwendet werden können.

Innerhalb der Astera Datenstapel, Astera Data Warehouse Builder (ADWB) ist ein leistungsstarkes Datenmodellierungstool, das Benutzern Folgendes ermöglicht:

  • Erstellen Sie plattformunabhängige Datenmodelle von Grund auf, indem Sie vorhandene Datenbanken, Dateien oder andere Quellen mithilfe eines visuellen Datenmodellierers rückentwickeln.
  • Nutzen Sie die dimensionale Modellierung, Datentresor 2.0und 3NF-Schema.
  • Automatisieren Sie den Data Vault-Modellierungsprozess und erstellen Sie Hubs, Links und Satelliten für jede zugrunde liegende Entität.
  • Automatisieren Sie komplizierte Datenmodellvorgänge wie Synchronisieren, Zusammenführen, Anwenden auf Datenbanken, Vereinheitlichen von Modellen, Importieren von Daten und Kopieren von Datenbanken.
  • Weisen Sie jeder allgemeinen Entität in einem Datenmodell einen Entitätstyp zu, um daraus ein dimensionales Modell zu machen.
  • Weisen Sie jedem Feld Dimensionsrollen zu, einschließlich Ersatzschlüsseln, Geschäftsschlüsseln und sich langsam ändernden Dimensionen.
  • Überprüfen Sie die Struktur des Datenmodells sowie bei physischen Modellen die Daten mithilfe der integrierten Überprüfung.
  • Konsolidieren Sie Datenmodelle aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen Modell.
  • Stellen Sie Datenmodelle bereit Astera und nutzen Sie die integrierten Data-Governance-Funktionen.
  • Wenden Sie Änderungen mit einem Klick auf Datenbanken an oder generieren Sie Unterschiede und übernehmen Sie Änderungen.
  • Migrieren Sie mit nur wenigen Klicks von einer Datenbank zur anderen.
  • Profitieren Sie von der Verwaltung von Indizes und Einschränkungen.
  • Verwenden Sie den integrierten Profiler, um Primär- und Fremdschlüssel zu erkennen.

Und noch viel mehr – und das alles, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Datenmodellierungstools: Astera Kundenrezension zum Data Warehouse Builder

Erstellen Sie eine sich selbst tragende Data Warehouse-Architektur

Astera Die leistungsstarke Datenmodellierungskomponente von Data Warehouse Builder ermöglichte es etrailer.com, Data Marts zu erstellen und bereitzustellen, um eine selbsttragende Data Warehousing-Architektur zu schaffen. Das Ergebnis? 50 % schnellere Wertschöpfung.

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Idera ER/Studio

ER/Studio ist ein umfassendes Datenmodellierungstool, mit dem Unternehmen Unternehmensmetadaten verwalten können. Insbesondere ermöglicht es Datenmodellierern, Datenmodelle zu erstellen und zu verwalten. ER/Studio bietet neben der Datenmodellierung auch Funktionen wie Metadatenverwaltung, Datenherkunft und Datenverwaltung.

Vorteile

  • Die Möglichkeit, die Zeit für die Modellierung physischer Daten mithilfe der Vorlage für Namenskonventionen zu reduzieren.
  • Ermöglicht Benutzern den Vergleich ihrer Datenmodelle mit Datenbanken für Bereitstellungen sowie anderen Datenmodellen.
  • Bietet Unterstützung für die Erstellung benutzerdefinierter Makros.

Nachteile

  • Benutzer berichten häufig von Schwierigkeiten bei der Beseitigung verwaister Beziehungen.
  • Das Zusammenführen von Schlüsseln führt zu mehreren Fehlern.
  • Mangelnde Unterstützung für die konzeptionelle Datenmodellierung

Bestes Anwendungsszenario: Erstellen und Verwalten von Datenbankdesigns.

DbSchema Pro

DbSchema ist ein anderes Datenbank Design und Verwaltungstool, das eine visuelle Benutzeroberfläche zum Erstellen und Verwalten von Datenbankstrukturen bietet. Benutzer können die Benutzeroberfläche verwenden, um Tabellen zu entwerfen, Beziehungen zu definieren und Datentypen und Einschränkungen festzulegen.

Vorteile

  • Die Fähigkeit, Daten zu visualisieren.
  • Bietet einen intelligenten Abfrage-Builder.
  • Unterstützt eine Vielzahl von Datenbanken.

Nachteile

  • Das Tool ist auf dem Markt nicht bekannt, was Fragen zum Kundensupport aufwirft.
  • Die Dokumentation ist oft veraltet.

Bestes Anwendungsszenario: Für Datenbankadministratoren, die mit komplexen Skripten vertraut sind.

Toad Data Modeler

Toad Data Modeler ist ein Datenbankmodellierungs- und Designtool, das sich an Datenbankadministratoren und Datenarchitekten richtet. Wie andere Tools bietet Toad Data Modeler die Möglichkeit, neue und bestehende Datenbanken zu pflegen und zu dokumentieren. Es ermöglicht Benutzern außerdem, an den Datenstrukturen vorgenommene Änderungen auf verschiedenen Plattformen bereitzustellen.

Vorteile

  • Möglichkeit, neu erstellte Objekte über Auto Complete zu Arbeitsbereichen hinzuzufügen.
  • Die visuelle Benutzeroberfläche vereinfacht die Datenmodellierung.
  • Möglichkeit, nur die erforderlichen Daten aus großen Datenbanken zu extrahieren.

Nachteile

  • Toad Data Modeler ist nicht einfach einzurichten.
  • Bei den Debugging-Funktionen hinkt das Tool hinterher.
  • Nicht die beste Lösung für kleine Unternehmen.

Bestes Anwendungsszenario: Richtet sich an Entwickler zur Erstellung und Pflege von Datenmodellen.

IBM InfoSphere Data Architect

InfoSphere Data Architect ist die Datenmodellierungs- und Designlösung von IBM für Unternehmen. Benutzer können damit rechnen, Modelle für verschiedene Datenbanksysteme zu erstellen, darunter SQL Server, Oracle, Db2, MySQL, Informix und Teradata. InfoSphere Data Architect verfolgt einen kollaborativen Ansatz bei der Datenmodellierung und -gestaltung, da er Benutzern die einfache gemeinsame Nutzung von Modellen ermöglicht.

Vorteile

  • Möglichkeit zur Integration mit der InfoSphere-Plattform für die Metadatenverwaltung.
  • Benutzer können Datenmodelle an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und beispielsweise benutzerdefinierte Attribute erstellen, um branchenspezifische Daten zu verfolgen.
  • Nutzt die Parallelverarbeitung zur Verarbeitung großer Datenmengen.

Nachteile

  • Die umfangreichen Features und Funktionen erfordern eine steilere Lernkurve.
  • Bei großen Mengen unstrukturierter Daten kann die Leistung im Vergleich zu spezialisierten Tools langsamer sein.
  • Einige Benutzer berichten von Einschränkungen bei der Anpassung von Funktionen an spezifische Bedürfnisse.

Bestes Anwendungsszenario: Datenmodellierung und -design auf Unternehmensniveau für Unternehmen, die stark in das IBM-Ökosystem investieren.

Erwin Datenmodellierer

erwin Data Modeler, jetzt im Besitz von Quest Software, ist ein Tool zur Unternehmensdatenmodellierung, das für verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit Datendesign, -erkennung, -dokumentation, -standardisierung und -bereitstellung verwendet wird. Es ermöglicht Benutzern nicht nur die Erstellung logischer und physischer Datenmodelle, sondern erleichtert auch die Zusammenarbeit zwischen Teams.

Vorteile

  • Die Benutzeroberfläche von erwin ist für Entwickler auf Anfängerniveau intuitiv.
  • Verschiedene Möglichkeiten, Datenmodelle visuell anzuzeigen.
  • Unterstützt Benutzer bei der Erstellung von Bereitstellungsskripts, ohne sich um die Syntax kümmern zu müssen.

Nachteile

  • Mit Sicherheit eines der teureren Datenmodellierungstools.
  • Die Tatsache, dass Benutzer weiterhin Bereitstellungsskripts generieren müssen, bedeutet, dass es sich nicht um ein zu 100 % codefreies Datenmodellierungstool handelt.
  • Nicht die beste Benutzeroberfläche zum Verwalten großer Diagramme.
  • Begrenzte Auswahl an Exportoptionen.

Bestes Anwendungsszenario: Datenmodellierung mit teamübergreifender Zusammenarbeit.

MySQL Workbench

MySQL Workbench ist eine Open-Source-Datenmodellierungslösung, die SQL-Entwicklung und Datenbankmodellierung, -design und -wartung kombiniert. Wie andere MySQL-Datenmodellierungstools richtet es sich an Datenbankarchitekten, Entwickler und Datenbankadministratoren, die mit dem relationalen Datenbanksystem MySQL arbeiten möchten. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, visuelle Darstellungen ihres Datenbankschemas mithilfe von Entitäten, Beziehungen und Attributen zu erstellen.

Vorteile

  • Organisationen, die in das MySQL-Ökosystem investieren, können logische und physische Datenmodelle schnell in MySQL-Datenbanken übertragen.
  • Die Nutzung der Community Edition ist kostenlos und wird von der Community unterstützt.
  • Bietet im Vergleich zu einigen der komplexeren Datenmodellierungstools eine relativ einfach zu erlernende Benutzeroberfläche.

Nachteile

  • Konzentriert sich hauptsächlich auf MySQL und bietet keine native Unterstützung für andere beliebte Datenbanken wie PostgreSQL oder Oracle.
  • Bestimmte Funktionen wie die Datenverwaltung sind zwar umfassend, erfordern jedoch möglicherweise weitere Tools für komplexe Szenarien.
  • Bietet im Vergleich zu anderer Datenmodellierungssoftware, insbesondere Open-Source-Tools, begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für Funktionen.
  • Obwohl die Benutzeroberfläche leicht zu erlernen ist, ist sie immer noch nicht zu 100 % ohne Code.

Bestes Anwendungsszenario: Entwerfen und Entwickeln von MySQL-Datenbanken für verschiedene Anwendungen.

Oracle SQL Developer Data Modeler

Oracle SQL Developer Data Modeler ist ein kostenloses grafisches Tool für Datenmodellierung, Design und Reverse Engineering . das Oracle-Ökosystem. Es ermöglicht Benutzern das Erstellen, Visualisieren und Dokumentieren von Datenmodellen verschiedener Typen, einschließlich logischer, relationaler, physischer, mehrdimensionaler und Datenmodelle.

Vorteile

  • Bietet eine enge Integration in das Oracle-Ökosystem.
  • Vereinfacht Arbeitsabläufe durch die Übersetzung zwischen Modellen und Datenbanken.

Nachteile

  • Konzentriert sich hauptsächlich auf Oracle und bietet keine direkte Unterstützung für andere gängige Datenbanken.
  • Es fehlen erweiterte Funktionen für komplexe Datenmodellierungsprojekte.
  • Benutzer berichten von Leistungsproblemen beim Umgang mit sehr großen und komplexen Datenmodellen.

Bestes Anwendungsszenario: Datenmodellierung innerhalb des Oracle-Ökosystems.

SAP PowerDesigner

Vorher im Besitz von SybaseSAP PowerDesigner ist ein umfassendes Datenmodellierungstool, das verschiedene Datenverwaltungsanforderungen erfüllt, einschließlich Datenmodellierung, Design, Dokumentation und Transformation. SAP PowerDesigner bietet eine visuelle Benutzeroberfläche für die Datenmodellierung, mit der Benutzer logische und physische Datenmodelle erstellen können.

Vorteile

  • Fähigkeit zur Integration mit anderen SAP-Lösungen wie BusinessObjects und Data Services.
  • Unterstützt Geschäftsansichten auf hoher Ebene und technische datenbankspezifische Modelle.
  • Bietet integrierte Komponenten für gängige Szenarien.

Nachteile

  • Die Benutzeroberfläche ist im Vergleich zu neueren Tools weniger intuitiv.
  • Die Dokumentation ist nicht vollständig.
  • Die Ersteinrichtung ist schwierig und erfordert technischen Support, der nach Angaben der Benutzer nicht der beste ist.

Bestes Anwendungsszenario: Datenmodellierung auf Unternehmensebene für Organisationen mit dem SAP-Ökosystem.

SQL-Datenbankmodellierer

SQL Database Modeler ist eines von vielen visuellen Datenmodellierungstools für Datenbankarchitekten, Entwickler und Analysten. Benutzer können damit rechnen, die Struktur relationaler Datenbanken für verschiedene Plattformen wie MySQL, SQL Server, PostgreSQL usw. zu erstellen, zu verwalten und zu dokumentieren.

Vorteile

  • Unterstützung für mehrere relationale Datenbanken.
  • Benutzer verwenden Drag-and-Drop-Funktionen, um Modelle zu erstellen.

Nachteile

  • Da der Schwerpunkt auf relationalen Datenbanken liegt, ist SQL Database Modeler möglicherweise nicht für Szenarien geeignet, in denen NoSQL-Datenbanken häufig verwendet werden.
  • Während die grundlegende Benutzeroberfläche im Allgemeinen einfach ist, ist die Lernkurve insgesamt steil.
  • Obwohl es eine kostenlose Version bietet, ist der Funktionsumfang weitgehend eingeschränkt.

Bestes Anwendungsszenario: Entwerfen, Dokumentieren und Verwalten relationaler Datenbanken auf verschiedenen Plattformen.

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Wie wählt man das richtige Datenmodellierungstool aus?

Was sind also die Faktoren, die eine Investition in Datenmodellierungssoftware lohnenswert machen? Beachten Sie Folgendes: Es handelt sich nicht um eine Einheitssituation – das perfekte Werkzeug gibt es nicht. Dasselbe gilt auch für Datenmodellierungstools.

Zusätzlich zur Berücksichtigung der oben bereitgestellten Liste der Datenmodellierungstools ist es wichtig, zusätzliche Faktoren zu berücksichtigen, wie zum Beispiel:

Projektbedarf

Woher kommen die Daten? Unabhängig davon, ob es sich um Datenbanken, APIs, Flatfiles oder andere Datenquellen handelt, müssen Unternehmen die Herkunft ihrer Daten sorgfältig bewerten und planen, da die Art dieser Quellen Auswirkungen auf die von einem Datenmodellierungstool geforderten Merkmale und Funktionen hat.

Verschiedene Tools zur Datenmodellierung bieten unterschiedliche Möglichkeiten. Manche Tools spezialisieren sich auf einen Aspekt, andere decken das gesamte Spektrum ab. Daher ist es ebenso wichtig, klar zu definieren, ob die Datenteams Tools für die konzeptionelle, logische oder physische Datenmodellierung benötigen.

Benutzerfreundlichkeit

Abhängig von der Zusammensetzung ihrer Datenteams benötigen Unternehmen möglicherweise eine Datenmodelllösung mit einer intuitiven und benutzerfreundlichen Oberfläche, da eine steile Lernkurve die Akzeptanz und Produktivität behindert. Dementsprechend ist es wichtig, die Verfügbarkeit von Schulungsressourcen, Dokumentation und Support durch den Anbieter und die Community des Tools zu bewerten, insbesondere wenn Open-Source-Datenmodellierungslösungen in Betracht gezogen werden.

Integrationsmöglichkeiten

Der moderne Datenstack besteht aus mehreren Komponenten, einschließlich Datenmodellierungstools, sodass Kompatibilität und Datenintegration im Mittelpunkt stehen. Bewerten Sie, wie gut sich das Datenmodellierungstool in die vorhandenen BI-Tools, Data Warehouses und ETL-Prozesse integrieren lässt. Moderne Datenmodellierungstools bieten integrierte Funktionen zur Verbindung mit einer Vielzahl von Datenquellen und -zielen über native Konnektoren.

Stellen Sie gleichzeitig sicher, dass das Tool die von den Datenteams der Organisation verwendeten Datenbanken unterstützt. Dazu gehört auch die Prüfung der Kompatibilität sowohl mit SQL- als auch mit NoSQL-Datenbanken.

Funktionsumfang

Eine weitere Frage ist: Bietet die Datenmodellierungssoftware alle erforderlichen Funktionen, wie z. B. die Möglichkeit zum Erstellen? Entity-Relationship-Diagramme (ERDs) und Unterstützung für integrierte Datentransformationen? Ein umfassendes Datenmodellierungstool sollte außerdem mit einer intuitiven Benutzeroberfläche ausgestattet sein. Es muss Funktionalitäten bereitstellen, die den Datenmodellierungsprozess vereinfachen. Suchen Sie nach Funktionen wie Unterstützung für verschiedene Datenbankverwaltungssysteme, Versionskontrolle zur Verfolgung von Änderungen in Datenmodellen und Funktionen für die Zusammenarbeit für teambasierte Entwicklung.

Eine umfassende Lösung

In SaaS bieten viele Tools und Software mehrere zusätzliche Funktionen und Fähigkeiten, die zunächst als „nice-to-have“ erscheinen. Sobald sich die Benutzer jedoch damit vertraut machen, werden diese Funktionen bald zu einem Muss. Zum Beispiel ein Data-Warehouse-Tool das es Unternehmen ermöglicht, zusätzlich Datenmodelle zu erstellen Aufbau eines Data Warehouse von Grund auf neu.

Der nächste Schritt

Was planen Sie also mit den einzelnen Organisationsdaten, die Ihr Unternehmen im Laufe der Jahre gesammelt hat? Beabsichtigen Sie, auf ein neues System zu migrieren, ein bestehendes System zu aktualisieren oder vielleicht ein erkenntnisgewinnendes Data Warehouse zu erstellen? In jedem Fall müssen Sie Datenmodelle erstellen, um Ihre Daten zu strukturieren, und die Verwendung von Datenmodellierungssoftware ist bei weitem die schnellste und einfachste Möglichkeit, dies zu tun.

Datenmodellierungstools sind zu einem integralen Bestandteil des modernen Datenstapels geworden. Diese Tools vereinfachen und beschleunigen den Datenbankentwurfsprozess durch ihre intuitive Benutzeroberfläche und erweiterte Funktionen. Angesichts der Verfügbarkeit einer Vielzahl von Datenmodellierungssoftware liegt der Schlüssel jedoch darin, die Lösung auszuwählen, die am besten zu den Geschäftsanforderungen passt.

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