Der Aufbau eines Data Warehouse galt lange Zeit als komplexer Vorgang, der umfangreiche Fachkenntnisse in verschiedenen, aber miteinander verbundenen Bereichen des Datenmanagements erforderte. Von der Datenbankverwaltung über die Erstellung von Datenmodellen bis hin zur Implementierung von ETL-Prozessen würde der Aufbau eines Data Warehouse leicht Monate dauern. Allerdings haben Fortschritte in der Technologie dazu geführt, dass immer mehr Tools und Plattformen verfügbar sind, die Benutzern aller Art zugängliche und optimierte Lösungen bieten.
In diesem Artikel erfahren wir alles über den Aufbau eines Data Warehouse. Konkret geht es um die Voraussetzungen für den Aufbau eines Data Warehouse, inklusive einer Schritt-für-Schritt-Anleitung und den Best Practices.
Voraussetzungen für den Aufbau eines Data Warehouse
Die Voraussetzungen für den Aufbau eines Data Warehouse können je nach Ihren Geschäftsanforderungen sehr unterschiedlich sein. Normalerweise müssen Sie jedoch die folgenden Kriterien berücksichtigen, bevor Sie mit dem Aufbau Ihres Data Warehouse beginnen:
Planung für den Data Warehouse Blueprint
Dies ist die grundlegende Phase, in der Sie den Grundstein für Ihr Data Warehouse legen. Der Entwurf gibt die Richtung für das Projekt vor und ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das Endprodukt genau auf die Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens abgestimmt ist. Darüber hinaus sollte Ihr strategischer Plan auch den Umfang und die Gestaltung Ihres Data Warehouse bestimmen.
Beginnen Sie mit der Entwicklung klarer Geschäftsziele. Es ist wichtig, Unternehmensleiter, Endbenutzer, IT-Mitarbeiter und andere Interessengruppen frühzeitig einzubeziehen, da hier Fragen beantwortet werden müssen wie: Warum müssen Sie ein Data Warehouse aufbauen? Wird es die gesamte Organisation abdecken oder sich auf bestimmte Abteilungen oder Geschäftsfunktionen konzentrieren? Welche Geschäftsprozesse werden unterstützt? Wie wird es einen Mehrwert schaffen? Die Sicherstellung der Zustimmung der Stakeholder und die Definition dieser Ziele werden alle nachfolgenden Entscheidungen beeinflussen – ihre Unterstützung wird sicherstellen, dass das Projekt die nötige Aufmerksamkeit und Ressourcen erhält.
Eine Data-Warehousing-Strategie beschreibt, wie Ihr Unternehmen die Daten sammelt, speichert, verwaltet und nutzt. Daher müssen Sie im Rahmen dieser Phase auch unternehmensspezifische Data-Governance-Richtlinien festlegen. Diese Richtlinien legen fest, wer für verschiedene datenbezogene Entscheidungen und Prozesse verantwortlich ist, wie die Datenqualität sichergestellt wird und wie mit Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes umgegangen wird.
Ein kompetentes Team zusammenstellen
Der Aufbau eines Data Warehouse ist eine komplexe Aufgabe, die ein vielfältiges Team von Fachleuten erfordert. Dieser Schritt stellt sicher, dass Ihr Projekt mit den erforderlichen Talenten ausgestattet ist, um ein Data Warehouse aufzubauen, bereitzustellen und zu verwalten, das Ihren Analyseanforderungen entspricht.
Während der Erfolg des Teams weitgehend von seinen Mitgliedern abhängt, sollte es gemeinsam über eine Mischung technischer Fähigkeiten verfügen. In der Regel benötigen Sie Personen mit Fachkenntnissen in SQL, ETL-Prozessen und Datenmodellierung sowie jemanden mit Projektmanagementfähigkeiten und einem ausgeprägten Verständnis der Geschäftsdomäne. Kurz gesagt, Ihr Team sollte idealerweise Folgendes umfassen:
- Datenarchitekten für den Entwurf des Systems
- Dateningenieure für den Aufbau und die Wartung
- Geschäftsanalysten, um sicherzustellen, dass es den Benutzeranforderungen entspricht
- Datenbankadministratoren zur Verwaltung der Datenspeicherung
- Projektmanager, um alles auf Kurs zu halten
Sicherung lebenswichtiger Ressourcen
Neben einem Team aus Fachleuten müssen Sie auch ein Budget für die anfängliche Einrichtung und Implementierung sowie den laufenden Betrieb und die Wartung Ihres Data Warehouse einplanen. Dazu gehören die Infrastruktur zum Hosten Ihres Data Warehouse, die richtigen Tools zur Verwaltung und Verarbeitung Ihrer Daten sowie Sicherheitsmaßnahmen zu deren Schutz.
Die anfängliche Einrichtung und Implementierung sind in der Regel die ressourcenintensivsten Phasen und erfordern Investitionen in:
- Hardware oder Cloud-Dienste
- Softwarelizenzen
- und professionelle Dienstleistungen für Design und Entwicklung
Es ist auch wichtig, dass Sie die mit der Datenintegration verbundenen Kosten und den potenziellen Bedarf an kundenspezifischer Entwicklung berücksichtigen, um sicherzustellen, dass Sie alle Ihre Datenquellen berücksichtigen können. Alternativ können Sie sich für ein Datenintegrationstool ohne Code entscheiden, das über integrierte Konnektoren für verschiedene Quellen und Ziele verfügt.
Etablierung eines technischen Rahmenwerks
Als nächstes folgt ein umfassender Bewertungsplan, der die technische und Datenbereitschaft gewährleistet. Ziel ist es, die Leistung und Skalierbarkeit aktueller Systeme zu bewerten, ihre Stärken und Schwächen hervorzuheben und Möglichkeiten für Verbesserungen zu identifizieren. Führen Sie eine eingehende Analyse der aktuellen Dateninfrastruktur durch, indem Sie die vorhandene Hardware, Netzwerkkonfigurationen und etwaige Cloud-Dienste bewerten.
Die Übung umfasst die Katalogisierung aller Datenquellen, die Ihrem Unternehmen zur Verfügung stehen, beispielsweise interne Systeme wie CRM und ERP, externe Daten von Partnern und Streaming-Datenquellen wie IoT-Geräte. Durch die Identifizierung von Datenquellen können Sie die Datenlandschaft abbilden und die Art und Geschäftsrelevanz jeder Datenquelle verstehen.
Auch die Anschaffung der notwendigen technischen Komponenten ist ein wichtiger Schritt in dieser Vorphase des Aufbaus eines Data Warehouses. Dazu gehört die Auswahl der Tools und Plattformen, die Sie bei der Umsetzung der Datenstrategie Ihres Unternehmens unterstützen. Berücksichtigen Sie bei ETL-Tools Faktoren wie Datenquellen, Datentransformationsanforderungen, Integration mit anderen Systemen usw.
Bestimmen Sie auf ähnliche Weise die am besten geeigneten Datenspeicheroptionen unter Berücksichtigung der erforderlichen Kapazität und Zugriffsgeschwindigkeit. Ermitteln Sie, ob Bedarf an einer Mischung aus lokalen, cloudbasierten oder hybriden Speicherlösungen besteht. Statten Sie Ihr Datenteam mit hochentwickelten Datenmodellierungstools aus, die den Aufbau einer soliden Data-Warehouse-Architektur ermöglichen.
Aufbau eines Data Warehouse: Automatisierung der Ausführungsphase
Sobald Sie die Voraussetzungen geschaffen haben, besteht der nächste Schritt darin, den Plan umzusetzen und Ihr Data Warehouse aufzubauen.
Automatisierte Data-Warehouse-Erstellungstools, wie z Astera Mit dem Data Warehouse Builder können Sie zahlreiche Standard- und wiederkehrende Aufgaben im Data Warehousing-Lebenszyklus auf wenige einfache Schritte reduzieren.
Astera Data Warehouse Builder ist eine End-to-End-Plattform, die den Prozess des Aufbaus eines Data Warehouse vereinfacht und beschleunigt. Dank der Drag-and-Drop-Schnittstelle können Sie Ihre Datenmodelle und ETL-Prozesse entwerfen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Die integrierten Konnektoren ermöglichen eine einfache Integration mit einer Reihe von Quell- und Zielsystemen, egal ob vor Ort oder in der Cloud. AsteraDie eingebetteten Datenqualitätsfunktionen stellen sicher, dass nur gesunde Daten in Ihr Data Warehouse gelangen, um präzise BI, Analysen und Berichte zu ermöglichen.
Nehmen wir einen Anwendungsfall, um den Prozess des Aufbaus eines Data Warehouse zu veranschaulichen Asteraist der No-Code-Data-Warehouse-Builder.
Der Anwendungsfall:
Shop-Stop ist ein fiktiver Online-Einzelhandelsshop, der seine Verkaufsdaten in einer SQL-Datenbank verwaltet. Das Unternehmen hat kürzlich beschlossen, ein Data Warehouse zu implementieren, um eine solide Berichtsarchitektur zu erhalten und BI und Analysen zu verbessern. Ihr IT-Team und ihre technischen Experten argumentieren jedoch, dass der Kapital- und Ressourcenbedarf für die Ausführung und Wartung des gesamten Prozesses durch den Einsatz eines automatisierten Data-Warehousing-Tools erheblich reduziert werden kann.
Shop-Stop entscheidet sich für die Nutzung Astera Data Warehouse Builder zum Entwerfen, Erstellen, Bereitstellen und Verwalten ihres Data Warehouse. Werfen wir einen Blick auf den Prozess des Aufbaus eines Data Warehouse Astera sieht aus wie.
Erstellen eines Data Warehouse Schritt 1: Erstellen eines Quelldatenmodells
Der erste Schritt beim Aufbau eines Data Warehouse besteht darin, die Quelldaten zu identifizieren und zu modellieren. Sobald Sie dem Projekt ein neues Datenmodell hinzugefügt haben, können Sie Ihre Datenbank, in diesem Fall die Verkaufsdatenbank von Shop-Stop, zurückentwickeln, um mithilfe von ein Quelldatenmodell zu erstellen Reverse Engineer Symbol in der Datenmodell-Symbolleiste mit nur einem Klick. Dadurch wird das Datenmodell automatisch erstellt. Jede Entität in diesem Datenmodell stellt eine Tabelle dar, die die Quelldaten von Shop-Stop enthält. So sieht es aus:
Sobald Sie das Datenmodell haben, können Sie es überprüfen, um sicherzustellen, dass es frei von Fehlern und Warnungen ist. Klicken Sie dazu einfach auf Überprüfen Sie die Lese- und Schreibbereitstellung Option in der Hauptsymbolleiste. Hier ist ein Screenshot:
Nach der Überprüfung des Modells können Sie es auf dem Server bereitstellen und für die Verwendung in ETL- und ELT-Pipelines oder für Datenanalysen verfügbar machen. Hier ist, wie es geht. Nachdem Sie nun ein Quelldatenmodell erstellt, überprüft und bereitgestellt haben, fahren wir mit dem nächsten Schritt fort.
Erstellen eines Data Warehouse Schritt 2: Erstellen und Bereitstellen eines dimensionalen Modells
Der nächste Schritt im Prozess besteht darin, einen zu entwerfen dimensionales Modell Dies dient als Zielschema für das Data Warehouse von Stop-Stop. Du kannst den ... benutzen Wesen Objekt, das in der Datenmodell-Toolbox verfügbar ist, und die Drag-and-Drop-Schnittstelle des Datenmodellierers zum Entwerfen eines Modells von Grund auf.
Da Shop-Stop bereits über ein Data-Warehouse-Schema in einer SQL-Datenbank verfügt, müssen Sie ein Reverse Engineering der Datenbank durchführen. Auch hier stellt jede Entität im resultierenden Data-Warehouse-Modell eine Tabelle im endgültigen Data-Warehouse von Shop-Stop dar.
Als nächstes müssen Sie dieses Modell in ein dimensionales Modell umwandeln, indem Sie Fakten und Dimensionen zuweisen. Der Typ für jede Entität ist festgelegt als Allgemein standardmäßig, wenn eine Datenbank rückentwickelt wird. Sie können den Typ bequem in ändern Tatsache or Abmessungen indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Entität klicken und den Mauszeiger darüber halten Entitätstyp im Kontextmenü und wählen Sie aus den gegebenen Optionen einen geeigneten Typ aus.
Die Verkaufsentität in der Mitte ist die Faktenentität, der Rest sind Dimensionsentitäten.
Sobald Sie Ihre Fakten und Dimensionen eingerichtet haben, müssen Sie sie für eine verbesserte Datenspeicherung und -abfrage konfigurieren, indem Sie den im Layout jeder Entität vorhandenen Feldern bestimmte Rollen zuweisen.
Für Dimensionselemente gilt: Dimensionsrolle Spalte in der Layout Builder bietet eine umfassende Liste von Optionen. Diese beinhalten:
- Ersatzschlüssel
- Geschäftsschlüssel
- Sich langsam ändernde Dimensionstypen (SCD1, SCD2, SCD3 und SCD6)
- Datensatzkennungen zur Verfolgung historischer Daten (Gültigkeits- und Ablaufdatum, aktueller Datensatzbezeichner und Versionsnummer)
- Platzhalterdimension, um spät und früh eintreffende Fakten und Dimensionen im Auge zu behalten
Ebenso die Tatsachenentität Layout Builder enthält ein Faktenrolle Spalte, die Ihnen die Zuweisung ermöglicht Transaktionsdatumsschlüssel Rolle einem der Felder zu. So sieht das Layout aus Sale Die Entität sieht so aus, sobald Sie sie zugewiesen haben Transaktionsdatumsschlüssel Rolle für ein Feld:
Wenn Ihr Dimensionsmodell fertig ist, können Sie es überprüfen und für die weitere Verwendung bereitstellen.
Erstellen eines Data Warehouse Schritt 3: Füllen Sie das Data Warehouse
Jetzt ist es an der Zeit, das Data Warehouse von Shop-Stop zu füllen, indem relevante Quelldaten mithilfe von ETL-Pipelines in die Tabellen geladen werden. Astera ermöglicht Ihnen die Erstellung von ETL-Pipelines mithilfe des Datenfluss-Designers.
Dazu müssen Sie dem Data Warehousing-Projekt einen neuen Datenfluss hinzufügen. Nutzen Sie den umfangreichen Satz an Objekten, die in der Dataflow-Toolbox verfügbar sind, um den ETL-Prozess zu entwerfen. Benutzen Sie die Faktenlader und Dimensionslader Objekte zum Laden von Daten in Fakten- bzw. Dimensionstabellen.
Hier ist der Datenfluss, in den Daten geladen werden sollen Kunde Tabelle sieht so aus:
Links ist die Datenbanktabellenquelle Objekt, das Daten aus einer Tabelle in der Quelltabelle abruft. Rechts das Dimensionslader Das Objekt lädt Daten in die entsprechende Tabelle im Zieldimensionalenmodell.
Um jedes dieser Objekte mit seinen jeweiligen Modellen zu verbinden, müssen Sie das Quellobjekt mit der Bereitstellung des Quelldatenmodells konfigurieren:
Konfigurieren Sie auf ähnliche Weise das Dimensional Loader-Objekt mit der Bereitstellung des Ziel-Dimensionsmodells, wie in der Abbildung unten gezeigt:
Beachten Sie, dass Sie den Datenfluss anders gestalten müssen, um Daten in die Faktentabelle zu laden. Dies liegt daran, dass es Felder aus mehreren Quelltabellen enthält, die jedoch Datenbanktabellenquelle Das Objekt kann jeweils nur Daten aus einer Quelltabelle extrahieren.
Stattdessen können Sie die verwenden Datenmodell-Abfragequelle Objekt, mit dem Sie mehrere Tabellen aus dem Quellmodell extrahieren können, indem Sie eine Stammentität auswählen. Dies ist im folgenden Screenshot dargestellt:
Nachdem Sie nun alle Ihre Datenflüsse entworfen haben, können Sie jeden einzelnen ausführen, um das Data Warehouse von Shop-Stop mit ihren Verkaufsdaten zu füllen. Um zu vermeiden, dass alle Datenflüsse einzeln ausgeführt werden, entwerfen Sie einen Workflow zur Orchestrierung des gesamten Prozesses.
Automatisieren Sie schließlich den Prozess der Aktualisierung dieser Daten über den integrierten Jobplaner. Um auf den Jobplaner zuzugreifen, gehen Sie zu Server > Jobzeitpläne im Hauptmenü.
In den Scheduler Auf der Registerkarte können Sie einen neuen Zeitplan erstellen, um den Ausführungsprozess in einer bestimmten Häufigkeit zu automatisieren.
Aufbau eines Data Warehouse Schritt 4: Visualisieren und analysieren
Sobald Sie Ihr Data Warehouse entworfen und bereitgestellt haben, können Sie es über einen integrierten OData-Dienst in branchenführende Visualisierungs- und Analysetools wie Power BI, Tableau, Domo usw. integrieren.
Best Practices für den Aufbau eines Data Warehouse
Der Aufbau eines Data Warehouse ist eine Sache, es auf effiziente Weise zu gestalten und effektive Ergebnisse zu liefern, ist eine ganz andere Herausforderung – eine Herausforderung, bei der die Best Practices genutzt werden.
Beginnen Sie mit einer Data Warehouse-Strategie
Beginnen Sie immer mit einer klaren Strategie, die die Geschäftsziele, den Umfang Ihrer Daten, den Architekturansatz und die Art und Weise, wie sich Ihr Data Warehouse im Laufe der Zeit entwickeln wird, umreißt. Ihre Data-Warehouse-Strategie sollte mit der gesamten Geschäftsstrategie übereinstimmen und spezifische Analyse- und Berichtsanforderungen berücksichtigen.
Automatisieren Sie alles, was Sie können
Während sich nicht viel tun lässt, um die anfängliche Planungsphase zu beschleunigen, können Sie den Zeit- und Ressourcenbedarf bei der Ausführung erheblich reduzieren. Nutzen Sie Tools wie Data Warehousing-Tools, Datenintegrationstools usw., um sich wiederholende und mühsame Aufgaben zu automatisieren und zu beschleunigen.
Achten Sie auf die Datenqualität
Ihre Analysen und Berichte werden nur so gut sein wie die Qualität der Daten, mit denen Sie Ihr Data Warehouse füllen. Stellen Sie das Datenqualitätsmanagement sicher, indem Sie robuste Prozesse zur Datenbereinigung, Deduplizierung und Validierung implementieren.
Führen Sie eine skalierbare Architektur ein
Wenn das Datenvolumen wächst und sich die Geschäftsanforderungen ändern, sollte Ihr Data Warehouse in der Lage sein, sich anzupassen, ohne dass umfangreiche Neugestaltungen erforderlich sind. Durch die Verwendung einer modularen Architektur, die Skalierbarkeit und Flexibilität ermöglicht, wird sichergestellt, dass Ihr Data Warehouse ohne große Investitionen in neuere Technologien integriert werden kann.
Implementieren Sie einen robusten ETL-Prozess
Entwerfen Sie ETL-Pipelines, die robust genug sind, um große Datenmengen nahezu in Echtzeit zu verarbeiten. Automatisieren Sie den ETL-Prozess so weit wie möglich, um manuelle Eingriffe zu minimieren und die Datenintegrität sicherzustellen.
Erstellen Sie Ihr Data Warehouse mit Astera
Der Aufbau eines Data Warehouse kann angesichts der Komplexität der Integration und Organisation großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen leicht zu einem ressourcenintensiven und zeitaufwändigen Prozess werden – Quellen, die mit dem Wachstum Ihres Unternehmens immer größer werden. Aus diesem Grund nutzen moderne Unternehmen automatisierte Datenverwaltungslösungen, um die Entwicklung ihrer Data Warehouses zu beschleunigen.
Stehen Sie unter einem engen Zeitrahmen, der den Aufbau eines Data Warehouse innerhalb von Tagen und nicht von Monaten erfordert? Kontaktieren Sie einen unserer Lösungsexperten unter +1 888-77-ASTERA. Alternativ können Sie eine herunterladen 14-Tage kostenlose Testversion or Demo ansehen.