Automatisieren Sie das Erstellen eines Data Warehouse
für schneller
Zeit bis zur Produktion
Richten Sie Ihr Enterprise Data Warehouse von Grund auf auf einer einzigen Plattform ein - in wenigen Tagen
Unabhängig davon, ob Sie ein Data Warehouse von Grund auf neu erstellen oder ein vorhandenes aktualisieren, hängt die Zeit bis zur Fertigstellung vom Umfang der manuellen Arbeit ab. Astera Data Warehouse Builder minimiert die manuelle Beteiligung und ermöglicht es Geschäftsbenutzern, wichtige kritische Erkenntnisse schneller zu erhalten, und Mitarbeitern an vorderster Front, schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen.
mit Astera Mit Data Warehouse Builder können Benutzer alle zeitaufwändigen Aufgaben automatisieren, die mit dem Entwurf, der Entwicklung und der Wartung eines Enterprise Data Warehouse verbunden sind. Da der manuelle Aufwand nicht mehr berücksichtigt wird, können sich die IT-Teams auf strategische Aufgaben konzentrieren, während die Geschäftsbenutzer die relevanten Daten schnell erfassen und Einblicke gewinnen können.
Automatisieren Sie Data Warehousing-Vorgänge um 80%
Verarbeiten Sie BI-Erkenntnisse schneller, indem Sie menschliche Eingriffe in die Job-Orchestrierung sowie das Design, die Bereitstellung und das Management von DWH minimieren.
Erstellen Sie Ihr Data Warehouse iterativ
Integrieren Sie bei Bedarf Änderungen der Geschäftsanforderungen und Quellsysteme, ohne größere Überholungen vorzunehmen. Integrieren und Änderungen nahtlos vornehmen.
Mehr Kontrolle für Geschäftsbereiche
Befreien Sie IT-Teams von manuellen, zeitaufwändigen Aufgaben und ermöglichen Sie Geschäftsanwendern die Kontrolle über Daten ohne großen IT-Eingriff.
Unified Data Warehousing-Plattform
Anstatt mit Code zu kämpfen und mit mehreren Entwicklungstools zu arbeiten, verwenden Sie eine einzige Plattform, um alle Aspekte eines Enterprise Data Warehouse zu entwerfen, zu entwickeln und zu warten.
Eine funktionsreiche Plattform zur Bewältigung aller Data Warehousing-Anforderungen
Stellen Sie eine Verbindung zu allen wichtigen lokalen Datenbankanbietern wie SQL Server und Oracle sowie zu Cloud-Datenbankanbietern wie Snowflake und Azure Cloud her
Verwenden Sie die vollständige oder teilweise Pushdown-Optimierung, um beim Laden großer Datenmengen Zeit zu verarbeiten und Zeit zu sparen und die Abfrageleistung zu verbessern.
Richten Sie benutzerdefinierte Regeln ein, um Daten während der Verarbeitung zu profilieren, zu bereinigen und zu validieren. Verwenden Sie die Automatisierung, um Fehlerprotokolle zur Datenüberprüfung per E-Mail zu versenden.
Transformieren, Zusammenführen und Anwenden von Validierungsregeln direkt auf die abgerufenen Daten, bevor die Fakten- oder Dimensionstabellen ausgefüllt werden.
Erstellen Sie ein Modell von Grund auf neu, entwickeln Sie es aus einer vorhandenen Datenbank zurück, importieren Sie Datenmodelle zur weiteren Verarbeitung und vieles mehr.
Verwenden Sie das integrierte OData-Servicemodul, um Geschäftsdaten zur Berichterstellung und Analyse an BI-Tools wie PowerBI und QlikView weiterzugeben.
