Wie Unternehmen die Vorteile der Data Warehouse-Automatisierung nutzen Astera DW-Builder

Data Warehouse ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten von allen Endpunkten an einem zentralen Ort anzuzeigen und für Erkenntnisse zu verarbeiten. Die Einrichtung kann entweder durch den Einsatz verschiedener Entwicklungstools oder mit einer Data-Warehouse-Automatisierungssoftware erfolgen. Bei einem herkömmlichen Data Warehouse ist das Unternehmen darauf angewiesen, dass das IT-Team die Daten pflegt und Geschäftsbenutzern die benötigten Erkenntnisse liefert. Dies führt zu erheblichen Verzögerungen; Für jede Anfrage muss das IT-Team Daten aus den richtigen Quellen und dem richtigen Code extrahieren und integrieren ETL-Prozesseund stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt sind, bevor Sie den Bericht bereitstellen. Bis der Bericht die zuständige Abteilung erreicht, haben sich die Geschäftsanforderungen möglicherweise bereits geändert. Diese zeitaufwändigen Prozesse treten bei jedem Schritt der Erstellung und Verwaltung eines herkömmlichen Data Warehouse auf.

Auch die Datenintegration wird immer schwieriger, wobei Unternehmen durchschnittlich damit umgehen müssen 10-100 Terabyte Daten, die in Zukunft voraussichtlich zunehmen wird. Mithilfe der Data Warehouse-Automatisierung können Unternehmen ihre Prozesse beschleunigen und vereinfachen, indem sie die Ausfallzeiten für diese wiederkehrenden manuellen Aufgaben drastisch reduzieren.

Was ist Data Warehouse-Automatisierung?

Data Warehouse-Automatisierung nutzt Technologie, um dabei zu helfen, Data Warehouses und bestehende Data Warehouses zu erstellen, ohne den größten Teil der Entwicklungszeit dafür aufzuwenden, und in einem kürzeren Zeitrahmen. Es erhöht die Effektivität eines Unternehmens, indem es den Entwurf, die Bereitstellung und die Wartung von Data Warehouses beschleunigt. Bis zu 80 % der manuellen Aufgaben in diesen Prozessen können automatisiert werden, sodass Benutzer die Kontrolle über Prozesse übernehmen und Übergaben während der Implementierung reduzieren können.

Warum sollten Sie Ihr Data Warehouse automatisieren?

Ein Unternehmen muss möglicherweise ein neues Data Warehouse für das Unternehmen oder sogar für eine Abteilung oder Abteilung erstellen, indem es seine verschiedenen Data Marts integriert. Allerdings ist die Erstellung eines herkömmlichen Data Warehouse ein kostspieliges Unterfangen und würde Monate dauern. Eine weitere Herausforderung besteht darin, die Daten zu validieren und Anpassungen vorzunehmen, um die Genauigkeit sicherzustellen. Mit den DWH-Automatisierungstools können Unternehmen Data Warehouses in nur wenigen Tagen oder Wochen erstellen.

Mit Automatisierungsfunktionen können Sie viel mehr tun, als nur ein Data Warehouse von Grund auf aufzubauen. Auch Unternehmen, die ihre bestehende Implementierung modernisieren möchten, können von den Vorteilen der Data-Warehouse-Automatisierung profitieren und ihren Wechsel in die Cloud vereinfachen.

Liste der Vorteile der Automatisierung von Enterprise Data Warehouse

Hier sind einige der Vorteile von Data Warehouse-Automatisierung das wird Sie überzeugen, es dieses Jahr zu einer Priorität zu machen.

1. Vereinfachte Automatisierung in jeder Phase

Mit DWA können Benutzer Prozesse in jeder Entwurfs-, Code-, Bereitstellungs-, Ausführungs-, Überwachungs- und Berichtsphase automatisieren. Benutzer können Daten aus mehreren Quellen extrahieren, Datenmodelle erstellen, Transformationen anwenden, auf Datenfehler prüfen und in das Ziel laden – und das alles, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Durch die manuellen, zeitaufwändigen Aufgaben werden die Prozesse vereinfacht, sodass selbst Geschäftsbenutzer die Verantwortung für Daten übernehmen und sich die IT-Teams auf die Lösung komplexerer Probleme konzentrieren können.

Beispiel für eine Data Warehouse-Automatisierung: Bereitstellen von Datenmodellen mit ein paar Klicks

2. Iterativer Ansatz für einfache Wartbarkeit

Sobald ein Data Warehouse betriebsbereit ist, müssen Sie Vorkehrungen für die Aktualisierung und Wartung treffen. Neue Geschäftsanforderungen erfordern das Hinzufügen weiterer Dimensionen, das Ändern von Beziehungen und das Aktualisieren neuer Informationen. Mithilfe von Datenautomatisierungstools können Unternehmen iterativ erstellen. Auf diese Weise können IT-Teams neue Datenbanktabellen integrieren, ohne die vollständig umgestalten zu müssen Data Warehouse-Struktur.

SCD-Feldaktualisierungsoptionen in Astera DW-Builder

3. Datenqualitätssicherung

Geschäftsentscheidungen hängen von Bewertungen ab, die anhand von Daten vorgenommen wurden, mit denen Projekte durchgeführt oder abgebrochen werden können. Untersuchungen zeigen, dass vorbei 40% der Projekte scheitern an schlechten Daten. Unternehmen erhalten Daten aus einer Vielzahl von Quellen und in verschiedenen Formaten. Es ist wichtig, diese Daten zu profilieren und zu validieren, bevor Sie sie für die Berichterstellung und Analyse verwendenis.

Zum Beispiel, Astera Mit DW Builder können Unternehmen Aktionen definieren, die auf Fehlern in Workflows basieren, z. B. das Versenden von Fehlerprotokolldatensätzen per E-Mail an die zuständigen Behörden zur Überprüfung oder das vollständige Löschen fehlerhafter Datensätze.

Dadurch wird sichergestellt, dass die aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse zuverlässig sind und dass Entscheidungen, die auf diesen Erkenntnissen basieren, wirkungsvoll sind.

4. Optimierte Modernisierung des Data Warehouse

Unternehmen, die beschlossen haben, ihre alten Data Warehouses in die Cloud zu verlagern, um die Vorteile einer besseren Sicherheit, Flexibilität, Elastizität und Skalierbarkeit zu nutzen, benötigen eine strategische Lösung, um den Prozess zu optimieren. Cloud Data Warehouse-Automatisierungstools bieten ihnen eine Plattform zum Planen und Entwickeln von Synchronisationsprozessen, zum Transformieren von Code, der in der Ziel-Cloud-Datenbank enthalten ist, und zum Ausführen der Migrationsprozesse. Die native Konnektivität zu Legacy-Quellen und Cloud-Zielen ermöglicht es Benutzern, ETL-Prozesse schnell einzurichten und bereitzustellen Modernisierungsprojekt pünktlich, ohne Kompromisse bei der Datenqualität einzugehen.

Liste der verfügbaren Datenbankkonnektoren in Astera DW-Builder

5. Schnellere Integration und schnellere Berichterstellung für Business Agility

Die DW-Automatisierung beschleunigt die Datenintegration zwischen internen Unternehmenssystemen und externen Tools von Drittanbietern und trägt dazu bei, die Markteinführungszeit für Projekte zu minimieren. Darüber hinaus können automatisch Berichte erstellt und an die entsprechenden Abteilungen gesendet werden. Durch den schnelleren Zugriff auf Daten und Erkenntnisse können Unternehmen die Geschwindigkeit von Marktveränderungen anpassen und schnell handeln. Mit dem gesamten Prozess sogar vereinfacht Frontline-Geschäftsbereiche wie Datenanalysten und Kundenintegrationsteams können ihre eigenen Erkenntnisse gewinnen für schnelle Entscheidungen, ohne den Entwicklern jedes Mal ihre Bedürfnisse zu erklären.

Nachdem Sie sich der Vorteile der Data Warehouse-Automatisierung bewusst sind, sollten Sie sich mit verschiedenen Data Warehousing-Tools vertraut machen, mit denen Sie diese mühelos erledigen können.

Welches Data Warehouse-Automatisierungstool passt zu Ihnen?

Bei der Auswahl eines Data Warehouse-Automatisierungstools ist sicher Überlegungen Es ist wichtig, dies im Hinterkopf zu behalten, bevor Sie eine Wahl treffen. Hier sind ein paar:

• Konnektivitätsunterstützung: DWH-Automatisierungstools bieten unterschiedliche Unterstützungsgrade für die Konnektivität zu Datenbanken. Abhängig von den Anforderungen des Unternehmens ist es wichtig, das Tool auszuwählen, das eine robuste Konnektivität zu den verwendeten Datenbanken bietet.
• Integrationsunterstützung: Unternehmen können mit mehreren Quellen und Dateiformaten arbeiten, und wenn das Unternehmen skaliert, müssen möglicherweise mehr Anwendungen integriert werden. Ein Automatisierungstool, das eine Vielzahl von Systemen und Formaten unterstützt, würde sicherstellen, dass Geschäftsprozesse reibungslos und reibungslos ablaufen.
• BI-Unterstützung: Einige DW-Automatisierungsplattformen bieten nicht nur die Generierung von Datenbankstrukturen, sondern auch die Generierung von Metadaten für BI-Tools. Dies unterstützt die Analyse- und visuellen Berichtsprozesse eines Unternehmens.

Anwendungsfall: Beispiel für eine Data Warehouse-Automatisierung

Nehmen wir als Beispiel ein Vertriebsunternehmen, Gamiphi, das eine breite Palette an Spielzeugen verschiedener Anbieter verkauft und über Einzelhandelsketten in den gesamten USA verfügt. Das Unternehmen speichert die Bestandsdaten von Lieferanten, Mitarbeiter- und Kundendaten von landesweiten Geschäften sowie andere Informationen wie Einkaufsartikel und Rechnungen in seinen SQL-Datenbanken. Das Anfordern von BI-Daten von IT-Teams bedeutete, wochenlang warten zu müssen, bis das Team den Code schreibt und ausführt und die Erkenntnisse bereitstellt, sowie zusätzliche Zeit, wenn Änderungen oder Feedback berücksichtigt werden müssen. Gamiphi wollte die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen verkürzen und begann mit der Recherche nach Data-Warehouse- und Automatisierungsanbietern. Sie fanden Astera Data Warehouse-Builder (ADWB).

Ultraschall Astera Erleichtert DW Automation?

ADWB ist eine metadatengesteuerte Data-Warehousing-Lösung mit einem funktionsreichen Datenmodellierer. Benutzer können Datenbanken mit wenigen Klicks zurückentwickeln oder mit den Drag-and-Drop-Optionen Schemata von Grund auf erstellen. Es bietet auch die Möglichkeit, Ihre entworfenen Datenmodelle zu importieren, um sie für nachfolgende Prozesse zu verwenden.

Reverse-Engineering-Funktion in Astera DW-Builder

Reverse Engineered Datenbank für Gamiphi

Sobald das Schema gemäß den Anforderungen erstellt wurde, können die Daten mithilfe von Datenflüssen in Fakten- und Dimensionstabellen gefüllt werden.

Datenfluss zum Auffüllen der Dimensionstabelle Astera DW-Builder

Astera DW Builder bietet drei verschiedene Quelloptionen zum Auffüllen von Faktentabellen. Eine ist die traditionelle SQL-Abfragequellenoption, bei der vollständige Beziehungen in handgeschriebenem SQL-Code definiert werden.

Eine andere ist die Datenmodell-Abfragequelle, die vollständig codelos ist.

Bei dieser Option müssen Benutzer nur die Stammentität identifizieren, und alle Eltern-Kind-Beziehungen werden automatisch ausgefüllt.

Die letzte Option ist die Astera Abfragesprachenquelle, die wie die SQL SELECT-Anweisung funktioniert - identifizieren Sie einfach die Spalten und die Stammentität.

Sobald das Schema erstellt und mit Daten gefüllt ist, kann das Datenmodell genauso einfach auf die Unternehmensdatenbank übertragen werden.

Zusammenfassung

Astera DW Builder bietet eine einzige Plattform zum Entwerfen, Testen und Erstellen von On-Premise- und Cloud-Data-Warehouses von Grund auf und zur Automatisierung von Prozessen, um schneller Erkenntnisse zu liefern. ohne ETL-Code zu schreiben. Wenn Sie Ihren Anwendungsfall besprechen oder eine Live-Demo des Produkts sehen möchten, lassen Sie es uns wissen, und unsere Experten werden sich mit Ihnen in Verbindung setzen.