20 Best Practices für Data Warehouses

52 % der IT-Experten Halten Sie schnellere Analysen für unerlässlich Data Warehouse Erfolg. Mit zunehmendem Datenvolumen wird es jedoch schwieriger, Ihr Data Warehouse zu skalieren und die Leistung zu optimieren. Die Nutzung von Best Practices für Data Warehouses kann Ihnen dabei helfen, Data Warehouses effektiver zu entwerfen, aufzubauen und zu verwalten.

Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie mit diesen Best Practices ein größeres Datenvolumen, eine größere Vielfalt und Geschwindigkeit verarbeiten, die Data-Warehouse-Funktionalität und -Leistung optimieren und die Leistungsfähigkeit datengesteuerter Erkenntnisse nutzen können.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist zentralisiert Quelle das speichert und integriert Daten aus mehreren Quellen, z. B. Betriebssystemen, extern Datenbankenund Webdienste. Ein Data Warehouse bietet eine konsistente und konsolidierte Sicht auf Daten, unabhängig davon, woher sie stammen oder wie sie strukturiert sind.

Mit anderen Worten: Ein Data Warehouse ist nach bestimmten Themen oder Domänen organisiert, z. B. Kunden, Produkte oder Verkäufe. Es integriert Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten und verfolgt Datenänderungen im Laufe der Zeit. Das Beste an einem Data Warehouse ist, dass es historische Daten nicht überschreibt oder löscht, was die Arbeit vereinfacht Datenmanagement bedeutend.

Die Schlüsselkomponenten von Data Warehouse-Architektur sind:

• Quellsysteme: Quellsysteme sind für die Generierung und Speicherung der Rohdaten verantwortlich. Wir sprechen von Transaktionsdatenbanken, Unternehmensanwendungen und Webdiensten. Diese Systeme können Teil der internen Abläufe des Unternehmens oder externer Akteure sein, jedes mit seinen eigenen einzigartigen Datenmodellen und -formaten.
• ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren und Laden).: ETL extrahiert Daten aus Quellsystemen, um sie in ein standardisiertes und konsistentes Format umzuwandeln, und liefert sie dann an das Data Warehouse. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten sauber und genau sind und mit dem Data Warehouse-Schema übereinstimmen.
• Data Warehouse: Im Data Warehouse werden die transformierten und integrierten Daten gespeichert. Das Data-Warehouse-Schema legt die Regeln fest und definiert die Struktur mit Tabellen, Spalten, Schlüsseln und Beziehungen. Es speichert nicht nur Daten, sondern auch Metadaten wie Datendefinitionen, Quellen, Abstammung und Qualitätserkenntnisse.
• Datamarts: Datamarts (auch genannt Informationsmärkte) sind maßgeschneiderte Teilmengen des Data Warehouse, die für bestimmte Geschäftseinheiten, Funktionen oder Anwendungen konzipiert sind. Sie bieten eine fokussiertere und individuellere Sicht auf die Daten und sorgen so für eine Leistungssteigerung bei der Datenanalyse und Berichterstattung.
• Datenzugriffstools: Mit Datenzugriffstools können Sie in das Data Warehouse und die Data Marts eintauchen. Wir sprechen über Abfrage- und Berichtstools, Online-Analyseverarbeitungstools (OLAP), Data-Mining-Tools und Dashboards. Datenzugriffstools ermöglichen Benutzern die Analyse und Visualisierung von Daten auf ihre ganz eigene Art und Weise.

Angesichts der allgemein komplexen Natur der Data-Warehouse-Architektur gibt es bestimmte Best Practices für Data-Warehouses, die sich auf die Leistungsoptimierung konzentrieren. Data Governance und Sicherheit, Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit sowie kontinuierliche Überwachung und Verbesserung.

Best Practices für Data Warehouses

Die Einführung von Best Practices für Data Warehousing, die auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind, sollte eine Schlüsselkomponente Ihres Gesamtkonzepts sein Data-Warehouse-Strategie. Mit diesen Strategien können Sie die Abfrageleistung optimieren, die Datensicherheit stärken, robuste Data-Governance-Praktiken etablieren und Skalierbarkeit sicherstellen.

Leistungsoptimierung

Die Steigerung der Geschwindigkeit und Effizienz des Data Warehouse-Betriebs ist der Schlüssel zur Entfaltung seines vollen Potenzials. Techniken wie Indizierung, Partitionierung, Caching, Komprimierung und Parallelverarbeitung spielen eine entscheidende Rolle. Berücksichtigen Sie die folgenden Best Practices für Data Warehouses, um die Leistung zu verbessern:

1. Finden Sie bei der Indizierung die richtige Balance, um die Abfrageleistung zu optimieren

Indizes sind Datenstrukturen, die die Werte einer bestimmten Spalte oder einer Kombination von Spalten zusammen mit Zeigern auf die Zeilen speichern, die sie enthalten. Mit dieser Best Practice für Data Warehouse können Sie den Datenabruf im Data Warehouse beschleunigen, indem Sie die Anzahl der Festplatten-E/A-Vorgänge reduzieren.

Durch die Indizierung muss Ihr Data Warehouse nicht mehr die gesamte Tabelle scannen, wodurch die Abfrageleistung verbessert wird. Wenn Sie beispielsweise über eine Tabelle mit Kundeninformationen verfügen, können Sie mit einem Index in der Spalte „Kunden-ID“ die Datensätze eines bestimmten Kunden schnell finden.

2. Wählen Sie bei der Partitionierung die rechte Spalte aus, richten Sie sie nach Abfragemustern aus und vermeiden Sie eine Überpartitionierung

Beim Partitionieren wird eine große Tabelle oder ein großer Index in kleinere, besser verwaltbare Einheiten, sogenannte Partitionen, unterteilt. Die Partitionierung verbessert die Leistung, indem sie die Datenmenge reduziert, die gleichzeitig gescannt, geladen oder aktualisiert werden muss.

Durch die Partitionierung können auch andere Best Practices für Data Warehouses ermöglicht werden, beispielsweise die Parallelverarbeitung. Wenn Sie beispielsweise über eine Tabelle mit Verkaufsdaten verfügen, können Sie diese nach Datum, Region oder Produktkategorie segmentieren, um die Abfragen zu optimieren, die nach diesen Kriterien filtern.

3. Verwenden Sie Caching, um die Datenzugriffsgeschwindigkeit zu erhöhen

Caching ist eine wichtige Best Practice für Data Warehouses, da es Ihnen ermöglicht, häufig abgerufene Daten oder Abfrageergebnisse an einem temporären Speicherort wie RAM oder SSD zu speichern. Caching kann die Leistung verbessern, indem es die Latenz reduziert und den Durchsatz von Data Warehouse-Vorgängen erhöht. Wenn Sie beispielsweise über eine Abfrage verfügen, die den Gesamtumsatz für jeden Monat berechnet, können Sie das Ergebnis zwischenspeichern und für nachfolgende Abfragen wiederverwenden, die dieselben Informationen benötigen.

4. Nutzen Sie die Datenkomprimierung, um die Speichereffizienz zu steigern

Durch die Komprimierung können Sie die Datengröße reduzieren, indem Sie eine Kodierung oder einen Algorithmus anwenden, z. B. Wörterbuchkodierung, Lauflängenkodierung oder Deltakodierung. Die Komprimierung verbessert die Leistung, indem sie Speicherplatz spart, die Netzwerkbandbreite reduziert und die Datenmenge erhöht, die im Speicher verarbeitet werden kann.

Wenn Sie beispielsweise eine Tabelle mit Produktinformationen haben, können Sie die Produktbeschreibungsspalte komprimieren, indem Sie einen wörterbuchbasierten Algorithmus verwenden, der wiederholte Wörter oder Phrasen durch kürzere Codes ersetzt.

5. Beschleunigen Sie die Abfrageausführung durch Parallelverarbeitung

Durch die Parallelverarbeitung können mehrere Aufgaben oder Abfragen gleichzeitig ausgeführt werden, indem mehrere Prozessoren, Kerne, Threads oder Maschinen verwendet werden. Durch die parallele Verarbeitung wird die Leistung des Data Warehouse verbessert, indem die Arbeitslast verteilt und die verfügbaren Ressourcen effektiver genutzt werden.

Wenn Sie beispielsweise eine Abfrage haben, die zwei große Tabellen verknüpft, können Sie die Parallelverarbeitung verwenden, um die Tabellen in kleinere Abschnitte aufzuteilen und sie parallel zu verbinden.

Datenverwaltung und Dokumentation

Die Festlegung und Durchsetzung von Regeln, Richtlinien und Standards für Ihr Data Warehouse ist das Rückgrat einer effektiven Datenverwaltung und -dokumentation. Techniken wie Metadatenverwaltung, Datenkatalogisierung, Datenherkunftsverfolgung usw Datenqualitätsmanagement sind einige der Best Practices für Data Warehouses, die Sie integrieren können.

6. Pflegen Sie ein Metadaten-Repository, um die Datenerkennung zu erleichtern

Mit der Metadatenverwaltung können Sie Metadaten, also Daten über Daten, definieren, sammeln, speichern und verwalten. Metadaten beschreiben die Struktur, Bedeutung, Herkunft und Datennutzung. Es ist ein wertvolles Werkzeug zur Verwaltung und Verfolgung von Änderungen und Auswirkungen.

Das Verfolgen von Metadaten kann Ihnen helfen, die Daten zu verstehen und zu erleichtern Datenintegration, die Nachverfolgung der Datenherkunft aktivieren und verbessern Datenqualität. Dies verbessert nicht nur das Verständnis der Daten durch den Benutzer, sondern erleichtert auch die nahtlose Erkennung, den Zugriff und die Analyse von Daten.

7. Nutzen Sie die Datenkatalogisierung für eine verbesserte Datenzugänglichkeit

Bei der Datenkatalogisierung handelt es sich um eine durchsuchbare und durchsuchbare Bestandsaufnahme der Datenbestände im Data Warehouse. Es erstellt und verwaltet ein Metadaten-Repository, das die Datenquellen, Tabellen, Spalten, Beziehungen und Geschäftsregeln im Data Warehouse beschreibt.

Durch die Katalogisierung können Benutzer auf eine zentralisierte und durchsuchbare Quelle der Wahrheit zugreifen, um Daten zu entdecken, zu untersuchen und zu verstehen. Wenn Sie über ein Data Warehouse mit mehreren Schemata, Tabellen und Ansichten verfügen, ist ein Datenkatalog unerlässlich, um eine einheitliche und benutzerfreundliche Oberfläche zum Durchsuchen und Abfragen der Daten bereitzustellen.

8. Nutzen Sie Datenprofilierung, um sicherzustellen, dass Ihre Daten gesund sind

Datenprofilierung ist der Prozess der Analyse der Daten im Data Warehouse, um ihre Eigenschaften wie Datentyp, Format, Bereich, Verteilung, Häufigkeit, Einzigartigkeit, Vollständigkeit, Genauigkeit und Beziehungen zu ermitteln. Es hilft dabei, Struktur, Inhalt, Qualität und Verteilung zu beurteilen, Datenanomalien und Fehler zu identifizieren und zu bestimmen Datenbereinigung und Transformationsanforderungen. Durch die Datenprofilierung erhalten Sie einen Überblick über den Datenzustand eines bestimmten Datenbestands.

9. Verbessern Sie die Datentransparenz durch Herkunftsverfolgung

Bei der Datenherkunft handelt es sich um den Prozess der Verfolgung des Ursprungs, der Transformation und des Ziels Ihrer Daten im Data Warehouse. Dies bietet eine klare und überprüfbare Aufzeichnung der Datenbewegung, des Datenflusses und der Auswirkungen.

Die Verfolgung der Datenherkunft hilft dabei, den Verlauf und den Kontext der Daten zu verstehen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu überprüfen und Datenprobleme zu beheben. Wenn Sie beispielsweise über eine Tabelle mit Verkaufsdaten verfügen, können Sie mithilfe der Datenherkunftsverfolgung die Quellsysteme, ETL-Prozesse und Zwischentabellen anzeigen, die zu den Daten in der Tabelle beigetragen haben.

10. Verwenden Sie relevante Metriken, um die Datenqualität kontinuierlich zu überwachen

Unter Datenqualitätsüberwachung versteht man den Prozess der Messung, Berichterstellung und Verbesserung der Datenqualität im Data Warehouse. Es hilft dabei, den Datenzustand anhand vordefinierter Daten zu messen und zu melden DatenqualitätsmetrikenB. Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Gültigkeit oder Einzigartigkeit im Zeitverlauf. Mit der Datenqualitätsüberwachung kann Ihr Team nach der Bereitstellung des Data Warehouse auf Datenanomalien, Fehler oder Änderungen aufmerksam gemacht werden.

Sicherheitsmaßnahmen

Um Ihr Data Warehouse vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Änderung oder Offenlegung zu schützen, sind robuste Sicherheitsmaßnahmen erforderlich. Verschlüsselung, Datenmaskierung, Authentifizierung, Autorisierung und Prüfung sind Ihr Arsenal. Hier sind einige Best Practices für Data Warehouses zur Gewährleistung der Datensicherheit:

11. Autorisieren, steuern und überwachen Sie den Datenzugriff mit rollenbasierter Zugriffskontrolle

Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) richtet den Zugriff auf Benutzerrollen aus und stellt sicher, dass Einzelpersonen nur auf Daten und Funktionen zugreifen, die sie benötigen. Durch die Verwaltung von Berechtigungen wird die Zugriffsebene gesteuert, indem definiert wird, welche Daten oder Vorgänge die Benutzer oder Anwendungen anzeigen, ändern oder ausführen können.

Dadurch vereinfacht RBAC das Datensicherheitsmanagement und minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und -lecks. Wenn Sie beispielsweise über ein Data Warehouse mit mehreren Benutzern verfügen, können Sie RBAC verwenden, um den Benutzern unterschiedliche Rollen und Berechtigungen zuzuweisen, z. B. Administrator, Analyst oder Betrachter, und ihren Zugriff auf bestimmte Schemata, Tabellen, Spalten oder Abfragen einzuschränken .

12. Schützen Sie sensible Informationen durch Datenverschlüsselung

Verschlüsselung hilft Ihnen die Daten transformieren oder Dateien mithilfe eines geheimen Schlüssels oder Algorithmus in eine unlesbare Form zu bringen. Die Verschlüsselung trägt dazu bei, Datenschutzverletzungen, Datendiebstahl oder Datenmanipulation zu verhindern, indem sie die Daten für Unbefugte unzugänglich oder bedeutungslos macht.

Wenn Sie beispielsweise über eine Tabelle mit sensiblen Daten wie Kunden-SSN, Adressen oder Kreditkartennummern verfügen, können Sie die Daten verschlüsseln, bevor Sie sie im Data Warehouse speichern oder über das Netzwerk übertragen.

13. Verwenden Sie dynamische Maskierung, um Daten selektiv auszublenden

Bei der Datenmaskierung werden die Originaldaten durch fiktive oder geänderte Daten ersetzt, wobei das Datenformat und die Funktionalität erhalten bleiben. Es kann die Privatsphäre und Vertraulichkeit der Daten schützen, indem die sensiblen oder identifizierenden Informationen verborgen oder verschleiert werden.

Wenn Sie beispielsweise über eine Tabelle mit Kundeninformationen verfügen, können Sie die Daten maskieren, indem Sie die Kundennamen durch zufällige Namen, die Adressen durch zufällige Adressen oder die Kreditkartennummern durch Sternchen ersetzen.

14. Verwalten Sie den Datenzugriff mit Benutzerauthentifizierung

Bei der Authentifizierung handelt es sich um den Prozess der Überprüfung der Identität der Benutzer oder Anwendungen, die auf das Data Warehouse zugreifen. Durch die Authentifizierung kann unbefugter Zugriff verhindert werden, indem sichergestellt wird, dass nur legitime und autorisierte Parteien auf das Data Warehouse zugreifen können. Wenn Sie beispielsweise über ein Data Warehouse mit mehreren Benutzern verfügen, können Sie mithilfe der Authentifizierung verlangen, dass die Benutzer ihre Benutzernamen und Passwörter oder andere Anmeldeinformationen wie biometrische Daten oder Token angeben, bevor sie auf das Data Warehouse zugreifen.

15. Behalten Sie die Verantwortung durch regelmäßige Audits bei

Auditing hilft bei der Aufzeichnung und Überprüfung der Aktivitäten und Ereignisse, die im Data Warehouse auftreten. Es hilft Ihnen, die Leistung, Nutzung und Sicherheit des Data Warehouse zu überwachen, indem es Protokolle, Berichte und Warnungen zu den Daten oder Vorgängen bereitstellt, auf die zugegriffen, die geändert oder ausgeführt werden. Wenn Sie beispielsweise über ein Data Warehouse mit mehreren Benutzern verfügen, können Sie mithilfe der Überwachung nachverfolgen, wer, wann, was und wie die Benutzer auf die Daten im Data Warehouse zugegriffen oder diese geändert haben.

Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit

Es ist wichtig, sicherzustellen, dass sich Ihr Data Warehouse mit dem zukünftigen Wachstum von Daten, Benutzern und Geschäftsanforderungen weiterentwickeln kann. Techniken wie Kapazitätsplanung, modulares Design und die Einführung von Cloud Computing sind Ihre bevorzugten Strategien. Integrieren Sie die folgenden Best Practices für das Data-Warehouse-Design:

16. Nutzen Sie Cloud Computing, um große Datenmengen zu verarbeiten

Cloud Computing nutzt Remote-Server und -Dienste zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten. Es bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, indem es dem Data Warehouse ermöglicht, die Ressourcen und Dienste dynamisch an die Nachfrage anzupassen und nur für das zu bezahlen, was auch genutzt wird.

Wenn Sie beispielsweise über ein Data Warehouse verfügen, das große und variable Datenmengen verarbeiten muss, können Sie Cloud Computing nutzen, um die Daten in skalierbaren und verteilten Speichersystemen wie Amazon S3 oder Google Cloud Storage zu speichern und die Daten dort zu verarbeiten skalierbare und elastische Rechenplattformen wie Amazon Redshift oder Google BigQuery.

17. Optimieren Sie die Ressourcenzuteilung basierend auf der Arbeitsbelastung

Mit der Kapazitätsplanung können Benutzer die Ressourcen und Dienste abschätzen und bereitstellen, die erforderlich sind, um den aktuellen und zukünftigen Anforderungen des Data Warehouse gerecht zu werden. Die Kapazitätsplanung trägt dazu bei, Leistungseinbußen, Ressourcenverschwendung oder Dienstunterbrechungen zu vermeiden, indem sichergestellt wird, dass das Data Warehouse jederzeit über ausreichende und optimale Ressourcen und Dienste verfügt.

Wenn Sie beispielsweise über ein Data Warehouse verfügen, das eine wachsende Anzahl von Benutzern und Abfragen unterstützen muss, können Sie die Kapazitätsplanung verwenden, um die Ressourcen- und Dienstauslastung wie CPU, Speicher, Festplatte, Netzwerk und Parallelität zu überwachen und vorherzusagen Planen Sie die Ressourcen- und Servicezuweisung, das Upgrade oder die Migration entsprechend. Dadurch werden Ressourcenknappheit, Engpässe oder Überbereitstellung vermieden und die Datenverfügbarkeit und -leistung sichergestellt.

18. Wählen Sie die richtige Data-Warehouse-Modellierungstechnik aus

Bei der Data-Warehouse-Modellierung handelt es sich um den Prozess des Entwurfs der logischen und physischen Struktur des Data-Warehouse, basierend auf den Geschäftsanforderungen und den Datenquellen. Durch die Nutzung des geeigneten Schemas, z. B. des Stern- oder Schneeflockenschemas, können Sie Ihr Data Warehouse für die Berichterstellung optimieren.

Dies geschieht durch die Organisation der Daten in Fakten und Dimensionen. Zur Data-Warehouse-Modellierung gehört auch die Anwendung verschiedener Techniken wie Normalisierung, Denormalisierung, Aggregation und Partitionierung, um das Data-Warehouse hinsichtlich Leistung, Speicher und Benutzerfreundlichkeit zu optimieren.

Bei der Data-Warehouse-Modellierung wie dem Star-Schema werden beispielsweise eine zentrale Faktentabelle erstellt, in der die Kennzahlen der Geschäftsprozesse gespeichert werden, sowie mehrere Dimensionstabellen, in denen die beschreibenden Attribute der Fakten gespeichert werden. Dieses Schema ist einfach, leicht zu verstehen und lässt sich schnell abfragen, da es die Anzahl der beteiligten Joins und Tabellen reduziert.

Allerdings das Ideal Datenmodellierung Die Technik für Ihr Data Warehouse kann je nach Ihren Anforderungen unterschiedlich sein. Ein Sternschema optimiert beispielsweise Ihre Data Warehouse-Berichte, kann aber auch zu Datenredundanz, Inkonsistenz und Aktualisierungsanomalien führen, da dieselben Dimensionsattribute in mehreren Tabellen wiederholt werden können.

19. Berücksichtigen Sie den modularen Designansatz für Skalierbarkeit und Leistung

Modulares Design ist ein Data-Warehouse-Designprinzip, das die Aufteilung des Data-Warehouse in kleinere, unabhängige und wiederverwendbare Module befürwortet. Dieser Ansatz kann die Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Leistung des Data Warehouse verbessern sowie die Komplexität und Kosten von Entwicklung und Tests reduzieren.

Ein Beispiel für ein modulares Design ist die Verwendung einer Datentresorarchitektur, die aus drei Arten von Tabellen besteht: Hubs, Links und Satelliten. Hubs speichern die Geschäftsschlüssel der Entitäten, Links speichern die Zuordnungen zwischen den Entitäten und Satelliten speichern die Attribute und den Verlauf der Entitäten.

Jede Tabelle ist ein Modul, das unabhängig geladen, aktualisiert und abgefragt werden kann, ohne dass sich dies auf den Rest des Data Warehouse auswirkt. Wie dimensionale ModellierungDas Befolgen des Datentresor-Designs ist nur in bestimmten Situationen ideal.

Erfahren Sie mehr darüber ob Sie einen Datentresor benötigen.

Überwachung und Wartung

Der letzte Punkt in unserer Liste der Best Practices für Data Warehouses ist die Leistungsüberwachung und regelmäßige Wartung. Der Schlüssel zum reibungslosen Betrieb Ihres Data Warehouse liegt darin, seine Leistung genau zu überwachen und etwaige Probleme zu beheben. Es umfasst Fehlerbehandlung, Sicherung und Wiederherstellung sowie das Testen und Debuggen aller von Ihnen vorgenommenen Änderungen.

20. Sorgen Sie durch kontinuierliche Leistungsüberwachung für einen reibungslosen Betrieb

Die Leistungsüberwachung bietet entscheidende Einblicke in die Engpässe, Fehler und Ineffizienzen des Betriebs.

Angenommen, Sie verfügen über ein Data Warehouse, das Social-Media-Daten für eine Agentur für digitales Marketing speichert. Sie möchten sicherstellen, dass Ihr IT-System reibungslos und zuverlässig funktioniert und Ihren Benutzern und Kunden genaue und zeitnahe Ergebnisse liefert. Eine Möglichkeit hierfür ist die Implementierung einer Leistungsüberwachung in Ihrem Data Warehouse. Es umfasst die folgenden Schritte:

• Leistungsmetriken definieren: Sie müssen die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) für Ihr Data Warehouse definieren und messen, z. B. Datenladezeit, Antwortzeit auf Abfragen, Datenqualität, Benutzerzufriedenheit usw. Sie können auch Tools und Techniken wie Benchmarks, Baselines usw. verwenden. und Schwellenwerte, um die Leistungsstandards und -ziele festzulegen und zu vergleichen.
• Leistungsdaten sammeln: Sie müssen die Leistungsdaten für Ihr Data Warehouse sammeln und speichern, wie z. B. Datenvolumen, Datengeschwindigkeit, Datenlatenz, Datenfehler, Datennutzung usw. Sie können zur Erfassung auch Tools und Techniken wie Protokolle, Warnungen und Benachrichtigungen verwenden und Leistungsereignisse und Vorfälle melden.
• Leistungsdaten analysieren: Sie müssen die Leistungsdaten für Ihr Data Warehouse analysieren und interpretieren, z. B. die Grundursachen, Auswirkungen und Trends von Leistungsproblemen und -anomalien identifizieren und diagnostizieren.

 

Astera: Best Practices für Data Warehouses stärken

Data Warehouses sind leistungsstarke und wertvolle Vermögenswerte für moderne Unternehmen. Durch die Integration bewährter Data-Warehouse-Praktiken in Ihr Data-Warehouse-Management wird eine umfassende, leistungsstarke und sichere Umgebung gewährleistet, die den sich verändernden Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht wird.

Allerdings ist das Entwerfen und Aufbau eines Data Warehouse erfordert eine sorgfältige Planung, Implementierung und Wartung und muss einige Best Practices befolgen, um ihre Funktionalität und Leistung sicherzustellen.

Ein Werkzeug wie Astera ist für die Implementierung von Data Warehouse-Best Practices unverzichtbar, da es die Komplexität des Datenmanagements berücksichtigt, Prozesse automatisiert, die Datenqualität sicherstellt und die nötige Flexibilität bietet, um sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.

Warum Astera?

1. Zero-Code ETL/ELT:
   • Nutzen: Automatisieren Sie mühelos die Datenflusserstellung für eine nahtlose Befüllung von Datenbanktabellen.
   • Einfluss: Optimieren Sie Ihre Prozesse, sparen Sie Zeit und Ressourcen und stellen Sie gleichzeitig die Genauigkeit Ihrer Datenübergänge sicher.
2. Einheitliche metadatengesteuerte Lösung:
   • Nutzen: Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie mühelos großvolumige, betriebsfähige Data Warehouses.
   • Einfluss: Erleben Sie einen einheitlichen Ansatz für metadatengesteuerte Lösungen, der die Konsistenz fördert und den Entwicklungslebenszyklus vereinfacht.
3. Integrierte Validierungen und Prüfungen:
   • Nutzen: Sicherstellen, dass die Integrität Ihrer Daten und Datenmodell mit integrierten Validierungen und Prüfungen.
   • Einfluss: Stärken Sie Ihre Datenqualität, reduzieren Sie Fehler und Diskrepanzen und schaffen Sie eine Vertrauensbasis für Ihre Daten.
4. Unterstützung für verschiedene Schemata:
   • Nutzen: Profitieren Sie von Flexibilität mit Unterstützung für dimensionale Modellierung, Datentresor 2.0und 3NF-Schema.
   • Einfluss: Passen Sie Ihr Data Warehouse an Ihre individuellen Anforderungen an und integrieren Sie verschiedene Schemata nahtlos.
5. Datenmodellierer:
   • Nutzen: Erstellen Sie mühelos ein Datenmodell von Grund auf oder generieren Sie eines für eine vorhandene Datenbank.
   • Einfluss: Beschleunigen Sie Ihren Datenmodellierungsprozess und fördern Sie die Agilität bei der Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen.
6. Automatisierte Datenpipelines:
   • Nutzen: Erleichtern Sie die Automatisierung Datenpipelines mit einer umfangreichen Palette von über 200 Transformationen und robuster Planung.
   • Einfluss: Transformieren Sie Ihre Datenverwaltungslandschaft und sorgen Sie für einen nahtlosen und effizienten Fluss von der Quelle zum Ziel.
7. Datengenauigkeit und Zuverlässigkeit:
   • Nutzen: Stellen Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten durch umfassende Validierungstools sicher.
   • Einfluss: Stärken Sie Ihre Entscheidungsfindung mit vertrauenswürdigen Daten, reduzieren Sie das Fehlerrisiko und erhöhen Sie die Gesamtzuverlässigkeit.

Ergreifen Sie die Astera Nutzen Sie die Vorteile und implementieren Sie Best Practices für das Data Warehouse mit der Leichtigkeit von No-Code. Beginnen Sie Ihre Data-Warehousing-Reise mit einem kostenlosen Testversion verfügbar.