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

By |2021-05-04T16:03:39+00:008. Februar 2021|

Data Warehouse Unternehmen können ihre Daten von allen Endpunkten aus an einem zentralen Ort anzeigen und für Erkenntnisse verarbeiten. Die Einrichtung kann entweder mit verschiedenen Entwicklungstools oder mit einer Data Warehouse-Automatisierungssoftware erfolgen. Bei einem herkömmlichen Data Warehouse ist das Unternehmen auf das IT-Team angewiesen, um Daten zu verwalten und Geschäftsbenutzern die erforderlichen Erkenntnisse zu liefern. Dies führt zu erheblichen Verzögerungen. Für jede Anforderung muss das IT-Team Daten aus den richtigen Quellen, Code, extrahieren und integrieren ETL-Prozesse und stellen Sie die Datengenauigkeit sicher, bevor Sie den Bericht bereitstellen. Bis der Bericht die entsprechende 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.

Die Datenintegration wird auch immer schwieriger, wenn Unternehmen durchschnittlich mit 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 Verwendet Technologie, um Data Warehouses und vorhandene zu erstellen, ohne den größten Teil der Entwicklungszeit damit zu verbringen, und dies in einem kürzeren Zeitraum. Es erhöht die Effektivität eines Unternehmens, indem es das Design, 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 die verschiedenen Data Marts integriert. Die Erstellung eines herkömmlichen Data Warehouse ist jedoch ein kostspieliges Unterfangen und würde Monate dauern. Eine weitere Herausforderung besteht darin, die Daten zu validieren und Anpassungen vorzunehmen, um die Genauigkeit sicherzustellen. Mit DWH-Automatisierungstools können Unternehmen Data Warehouses in nur wenigen Tagen oder Wochen erstellen.

Mit Automatisierungsfunktionen können Sie viel mehr als nur ein Data Warehouse von Grund auf neu erstellen. Unternehmen, die ihre bestehende Implementierung modernisieren möchten, können auch die Vorteile der Data Warehouse-Automatisierung nutzen und den 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 - alles ohne eine einzige Codezeile zu schreiben.

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.

Gründe für die Data Warehouse-Automatisierung

Gründe für die Data Warehouse-Automatisierung image3

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.

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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.

Modernisierung des Data Warehouse image5

Dies stellt sicher, dass die aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse zuverlässig sind und dass Entscheidungen, die auf diesen Erkenntnissen basieren, von Bedeutung 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.

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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 sind wichtig zu beachten, bevor Sie die Wahl treffen. Hier sind ein paar:

  • Konnektivitätsunterstützung: DWH-Automatisierungstools bieten unterschiedliche Unterstützung 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 ein Beispiel einer Vertriebsfirma, Gamiphi, die eine breite Palette von Spielzeugen verschiedener Anbieter verkauft und Einzelhandelsketten in den USA hat. Das Unternehmen speichert die Bestandsdaten von Lieferanten, Mitarbeiter- und Kundendaten von landesweiten Filialen sowie andere Informationen wie Kaufartikel und Rechnungen in ihren SQL-Datenbanken. Das Anfordern von BI-Daten von IT-Teams bedeutete, Wochen zu warten, bis das Team den Code schreibt und ausführt und die Erkenntnisse liefert, sowie zusätzliche Zeit, wenn Änderungen oder Rückmeldungen berücksichtigt werden müssen. Gamiphi wollte seine Zeit für Einblicke schneller nutzen und begann mit der Suche nach Anbietern von Data Warehouse-Automatisierung. Sie fanden Astera Data Warehouse-Builder (ADWB).

So hilft Ihnen Altern mit Freude, 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 & Drop-Optionen Schemata von Grund auf neu erstellen. Es bietet auch die Möglichkeit, Ihre entworfenen Datenmodelle zu importieren, um sie für nachfolgende Prozesse zu verwenden.

Modernisierung des Data Warehouse image7

Reverse-Engineering-Funktion in Astera DW-Builder

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

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.

Datenfluss zum Auffüllen der Dimensionstabelle Astera DW-Builder

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

Astera Quelle für Abfragesprache

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

Astera Quelle für Abfragesprache

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

Schema in füllen Astera Data Warehouse Builder

Sobald das Schema erstellt und die Daten ausgefüllt sind, kann das Datenmodell genauso einfach an die Unternehmensdatenbank weitergeleitet werden.

Forward Engineering einer Datenbank in Astera Data Warehouse Builder

Fazit

Astera DW Builder bietet eine einzige Plattform zum Entwerfen, Testen und Erstellen von On-Premise- und Cloud-Data Warehouses von Grund auf sowie zur Automatisierung von Prozessen, um schnellere 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 an Sie wenden.