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Data Warehouse-Modernisierung: Ein vollständiger Leitfaden

January 25th, 2024

Legacy-Systeme sind oft tief in den Abläufen eines Unternehmens verwurzelt, insbesondere wenn es schon seit vielen Jahren besteht. Unternehmen verlassen sich häufig weiterhin auf diese Systeme, wie z. B. Data Warehouses, da jede Änderung der IT-Infrastruktur potenzielle Risiken birgt. Allerdings ist die Modernisierung von Data Warehouses heute angesichts der beispiellosen Zunahme der Datenmengen und der Datenkomplexität eine absolute Notwendigkeit.

Dieser Blog dient als Leitfaden für die Modernisierung des Data Warehouse. Wir sprechen über die wichtigsten Treiber, Strategien und Faktoren, die Sie vor der Modernisierung Ihres Data Warehouse berücksichtigen müssen.

Was ist Data Warehouse-Modernisierung?

A Data Warehouse ist da, um Ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Aber längst sind die Zeiten vorbei, in denen ein täglicher Bericht am Ende des Tages gut genug wäre, um die meisten Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen. Unternehmen benötigen jetzt wertvolle Erkenntnisse und Berichte in Echtzeit, und veraltete Data Warehouses können mit diesen modernen Datenanforderungen nicht mithaltenhttps://www.astera.com/solutions/technology-solutions/data-warehousing/ds; Sie waren auch nicht dafür konzipiert.

Bei der Data-Warehouse-Modernisierung geht es darum, Ihre Data-Warehouse-Infrastruktur zu überarbeiten und zu erweitern, um die Vorteile neuerer, fortschrittlicherer Technologien zu nutzen. Dabei geht es um die Einführung moderner Datenspeicher-, Verarbeitungs- und Analyselösungen, häufig auch cloudbasierter Plattformen, um die Skalierbarkeit, Agilität und Gesamtleistung zu verbessern.

Dazu gehört auch die Migration und Transformation von Daten, die Optimierung der Abfrageleistung, die Stärkung der Datenverwaltung und die Sicherstellung von Compliance. Gleichzeitig können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von Big Data, Echtzeitanalysen und erweiterter Business Intelligence für eine fundiertere Entscheidungsfindung nutzen.

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Haupttreiber der Data Warehouse-Modernisierung

Jedes Unternehmen hat seine eigenen Gründe für die Modernisierung seines Data Warehouse, aber es gibt einige gemeinsame Gründe, die gleichermaßen zutreffen. Diese beinhalten:

Gewerbliche Fahrer

Die wichtigsten Treiber der Data-Warehouse-Modernisierung sind oft geschäftsbezogen, und das zu Recht – der wahre ROI eines Data-Warehouse wird an seiner Fähigkeit gemessen, bessere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Hier ist eine Liste der häufigsten:

  • Neue Geschäftsanforderungen: Wenn ein Unternehmen expandiert, benötigt es immer mehr Daten, um seine Geschäftsziele zu unterstützen. Mit zunehmendem Alter eines Data Warehouse wird jedoch seine Fähigkeit, neue Geschäftsanforderungen zu unterstützen, eingeschränkt. Letztendlich ist es für Unternehmen unerlässlich, sich auf die Modernisierung einzulassen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin genaue und zeitnahe Erkenntnisse aus ihren Daten erhalten.
  • Bessere Zusammenarbeit zwischen IT- und Geschäftsanwendern: Häufig haben Geschäftsteams und IT-Teams unterschiedliche, nicht aufeinander abgestimmte Ziele, was zu Verzögerungen bei Berichten und Analysen führt. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Geschäftsanwender einem ihrer Berichte einen neuen KPI hinzufügen möchten, das IT-Team jedoch zu sehr mit der Pflege und Wartung eines alten Data Warehouse beschäftigt ist.
  • Unterstützung für Self-Service-BI und -Analyse: Business Intelligence (BI) und Analysetools haben sich in den letzten Jahrzehnten erheblich weiterentwickelt und machen es für Geschäftsanwender einfacher, die benötigten Berichte und Erkenntnisse direkt aus Daten zu generieren. Wenn Sie jedoch noch über ein veraltetes Data Warehouse im Backend verfügen, kann es schwierig sein, die Geschwindigkeit und das Datenvolumen zu erreichen, die Geschäftsanwender für den Self-Service erwarten und benötigen.
  • Druck vom Wettbewerb: Echtzeit-Einblicke sind eine der intelligentesten Taktiken, um die Konkurrenz zu schlagen. Echtzeit-Einblicke ermöglichen Unternehmen die Optimierung von Vertriebs- und Marketingkampagnen, für die herkömmliche Data Warehouses nicht ausgelegt sind.

Technologische Treiber

Jedes IT-Team, das mit der Wartung und Instandhaltung eines alten Data Warehouse befasst ist, weiß, wie herausfordernd dies sein kann. Hier sind einige der dringendsten technologischen Treiber für die DW-Modernisierung:

  • Unterstützung für moderne Plattformen und Systeme: Als Unternehmen ist es wichtig, über den technologischen Fortschritt auf dem Laufenden zu bleiben, um Ihre Prozesse effizienter und zuverlässiger zu gestalten. Ein gutes Beispiel dafür ist die Entwicklung des Zero-Codes ETL-Tools, Self-Service-BI und DW-Automatisierungsplattformen sind im letzten Jahrzehnt auf den Markt gekommen. Von der manuellen Codierung von Daten und Reporting-Pipelines bis hin zur Automatisierung nahezu aller Aspekte Data Warehousing Die Modernisierung Ihrer Architektur führt zu schnelleren und präziseren Berichts- und Analyselösungen und eröffnet Wege zur Integration neuer Technologien für eine agile Entscheidungsfindung.
  • Neue Datentypen: Daten gibt es jetzt in allen Größen und Formen (oder sollten wir "Typen" sagen). Wir haben strukturierte Daten, halbstrukturierte Daten und unstrukturierte Daten (die im Klartext- oder JSON-Format gespeichert werden) und neuere Plattformen wie NoSQL. Um all diese Daten verarbeiten und speichern zu können, müssen Unternehmen ihr Data Warehouse erweitern, um solche Datentypen und Plattformen zu unterstützen.

Strategische Treiber

Bei strategischen Treibern geht es darum, proaktiv zu sein und in die Zukunft zu blicken, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen über ein skalierbares, kostengünstiges Data Warehouse verfügt. Das Ziel hier ist es, Zeit, Geld und Mühe zu sparen, die für die Wartung, Aktualisierung und Pflege Ihres Data Warehouse aufgewendet werden. Einige der wichtigen strategischen Treiber sind:

Bedarf an skalierbarer, flexibler Architektur: Die meisten alten Data Warehouses wurden unter Berücksichtigung einer einheitlichen, konsistenten Berichtsstruktur entwickelt. Allerdings ist eine solche Architektur starr in Bezug auf die Integration neuer Anforderungen. Es erfordert außerdem viel Kapital und Vorplanung, um die wachsenden Datenmengen bewältigen zu können. Da der Bedarf an Skalierbarkeit und Flexibilität wächst, müssen Unternehmen nach einer modernen Data-Warehouse-Architektur suchen, die erweitert und geändert werden kann, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.

Bessere Sicherheit, Datenschutz und Governance: Seit der Einführung der DSGVO sind Unternehmen bestrebt, die Datenverwaltung zu verbessern und Sicherheitsinitiativen zum Schutz ihrer Daten zu ergreifen. Ein strategischer Treiber für die Modernisierung ist die Übernahme bewährter Sicherheitspraktiken und die Einhaltung moderner Standards und Vorschriften, um die Sicherheit, den Datenschutz und die Governance Ihres Data Warehouse zu verbessern. Durch die Modernisierung Ihrer Architektur haben Sie beispielsweise die Möglichkeit, jeden Aspekt Ihrer Daten zu entdecken und zu dokumentieren, wer sie verwendet hat und wie und alle Prozesse, die sie durchlaufen haben, bevor sie ihr endgültiges Ziel erreicht haben. Auf diese Weise können Sie bei Problemen eine bessere Governance und Einhaltung der Bestimmungen für eine schnelle Rückverfolgbarkeit sicherstellen.

Kostenreduzierung:  Moderne Data-Warehouse-Tools wie Astera DW Builder vereinfacht den Aufbau und die Wartung eines Data Warehouse erheblich und senkt die Kosten auf vielfältige Weise. Zunächst einmal bieten Ihnen diese benutzerfreundlichen und intuitiven Tools den Vorteil, mit einer einzigen, einheitlichen Plattform zu arbeiten, die alle wichtigen Aspekte des Aufbaus eines modernen Data Warehouse abdeckt, wie z. B. Datenmodellierung, ETL-Codegenerierung, Metadatenverwaltung und Datenqualitätsmanagement , und Profiling und mehrere andere. Darüber hinaus bieten sie eine No-Code-/Low-Code-Entwicklungsumgebung, die es Ihnen ermöglicht, mit einem kleinen Team von Entwicklern zusammenzuarbeiten und so Kosten zu sparen, die mit der Einstellung zusätzlicher Ressourcen verbunden sind. Schließlich ermöglichen Ihnen solche Tools die Arbeit in schnellen Iterationen, sodass Ihr Team Änderungen an Ihrem Data Warehouse in der Geschwindigkeit des Geschäftsbetriebs vornehmen kann.

Strategien zur Modernisierung des Data Warehouse

Wie gehen Sie bei der Modernisierung des Data Warehouse vor? Zerreißen Sie alles und bauen es von Grund auf neu auf, oder fügen Sie es zusätzlich zu Ihrem vorhandenen Data Warehouse hinzu? Sie können beides tun. Hier sind die drei effektivsten Methoden zur Data Warehouse-Modernisierung:

1. Cloud Data Warehousing

Die erste Methode besteht darin, Ihre lokalen Legacy-Systeme auf ein zu verschieben Cloud-basiertes Data Warehouse. Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile, darunter:

  • Das Pay-as-you-goDas Modell der Cloud hilft, die Kosten erheblich zu senken - Sie zahlen nur für den Speicher und die Berechnung, die Sie verwenden.
  • Höhere Elastizität, da Sie ein Data Warehouse in der Cloud bei steigendem Datenvolumen problemlos skalieren können.
  • Keine Wartungs- und Supportkosten.
  • Integrationen mit anderen cloudbasierten Diensten und Anwendungen sind viel einfacher und schneller.

Angesichts dieser Vorteile empfehlen wir diesen Ansatz für Unternehmen, die die hohen Kosten und die Komplexität der Wartung der lokalen Infrastruktur reduzieren möchten. Tatsächlich zeigen Statistiken sogar, dass a Mehrheit der Data Warehouses sind jetzt schon teilweise oder vollständig in der Cloud.

2. Data Warehouse-Automatisierung

Die Data-Warehouse-Automatisierung (DWA) spielt eine wichtige Rolle bei der Ermöglichung und Erleichterung von Modernisierungsbemühungen für das Data-Warehouse. DWA-Tools automatisieren viele zeitaufwändige und sich wiederholende Aufgaben im Zusammenhang mit Data Warehousing, wie z. B. ETL-Prozesse, Codegenerierung und Schemadesign, was die Entwicklung und Bereitstellung von Data Warehouses beschleunigt.

Ein wesentlicher Teil der Data-Warehouse-Automatisierung besteht darin, auf sich ändernde Geschäftsanforderungen und Datenquellen zu reagieren. DWA unterstützt agile Entwicklungsmethoden und erleichtert so die Iteration von Data-Warehouse-Designs und die Anpassung an sich ändernde Anforderungen.

3. Erweitern Sie Ihr bestehendes Data Warehouse

Manchmal möchten Unternehmen aus Gründen wie Compliance und Sicherheit ihre lokalen und Legacy-Systeme behalten. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie nicht von den Vorteilen der Modernisierung profitieren können. In solchen Szenarien ist die Erweiterung Ihres bestehenden Data Warehouse die empfohlene Methode zur Modernisierung Ihres Datenökosystems.

Bei dieser Methode integrieren Sie Ihre Legacy-Quellen in moderne Tools und Cloud-Plattformen, um die Skalierbarkeit und Flexibilität Ihres Data Warehouse zu verbessern. Während einige ältere Komponenten intakt bleiben, werden andere Komponenten modernisiert, und Sie bauen darauf auf, um mithilfe moderner Integrations- und Automatisierungstools neue Funktionen hinzuzufügen.

Die Vorteile dieses Ansatzes sind:

  • Mit einer modernen Cloud-Plattform kann bei Bedarf zusätzliche Rechenleistung und Speicherkapazität hinzugefügt werden, wodurch die Skalierbarkeit verbessert und die Kosten für Hardware-Upgrades gesenkt werden.
  • Ermöglicht Ihnen eine besser kontrollierte Umgebung zum Experimentieren mit den modernen Plattformen und der Cloud, da Ihr vorhandenes Data Warehouse bereits vorhanden ist.

4. Starten Sie ein neues Projekt

Bei dieser Methode werden moderne Tools, Plattformen und Praktiken verwendet, um eine neue Data Warehouse-Initiative zu starten. Wenn Sie beispielsweise planen, eine Analyseinitiative für eine Geschäftseinheit zu starten, kann dies eine gute Gelegenheit sein, dieses neue Projekt im Hinblick auf die Modernisierung zu starten.

Im Gegensatz zum Starten eines neuen Analyseprojekts mit Legacy-Systemen bietet diese Methode folgende Vorteile:

  • Unterstützung für einen agilen und flexiblen Entwicklungsaufwand, da moderne Tools und Cloud-Plattformen es Ihnen ermöglichen, schnell zu experimentieren, zu testen und Ideen weiterzuentwickeln, ohne große Investitionen oder lange Entwicklungszeiten.
  • Bessere Unterstützung für DW-AutomatisierungTools und Lösungen wie Astera Mit DW Builder können Sie Ihren Analyseaufwand mit minimalem Aufwand skalieren und erweitern.

Wenn du es noch nicht getan hast Erstellen Sie ein Data Warehouse Wenn Sie der Meinung sind, dass Ihr vorhandenes Data Warehouse Ihre nächste Analyseinitiative nicht unterstützen kann, wird dieser Ansatz empfohlen, um eine bessere Leistung und schnelle Ergebnisse sicherzustellen.

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So implementieren Sie die Data Warehouse-Modernisierung

Die Modernisierung eines Data Warehouse ist ein komplexes und kritisches Unterfangen, das eine Reihe von Überlegungen erfordert, um einen erfolgreichen Übergang sicherzustellen. Hier sind einige wichtige Faktoren, die Sie beachten sollten:

  1. Schätzen Sie Ihre aktuelle Situation ein

Erstellen Sie eine Liste aller Datenquellen und sehen Sie, welche Daten migriert werden müssen. Sie können nicht einfach alle Daten in Ihrem Data Warehouse sichern. Wählen Sie also die Daten aus, die Sie für Ihre Analyse benötigen.

  1. Wählen Sie die richtige Technologie

Wenn Sie Ihre Geschäftsziele kennen, müssen Sie die Technologie/Plattform für Ihr Data Warehouse auswählen. Sie können entweder zwischen Google BigQuery, Amazon Redshift oder sogar Snowflake wählen. Alle diese Plattformen unterstützen unterschiedliche Data-Warehousing-Architekturen. Snowflake verfügt beispielsweise über verschiedene Komponenten für Speicher und Rechenleistung, die Sie problemlos skalieren können. Für andere müssen Sie sie möglicherweise durch eine Datenspeicherlösung wie Amazon S3 ergänzen.

  1. Datenintegration

Sobald Sie die Liste Ihrer Datenquellen haben, benötigen Sie eine Strategie zur Integration von Daten aus all diesen Quellen. Sie können sich für ein Datenintegrationstool entscheiden, das über integrierte Konnektoren verfügt, sodass es einfacher ist, eine Verbindung zu diesen Quellen herzustellen und Daten daraus zu extrahieren.

  1. Erstellen Sie moderne ETL-Pipelines

Was meinen wir mit modernen ETL-Pipelines? In der Vergangenheit haben Entwickler Code geschrieben, um ETL-Pipelines zu erstellen. Diese manuellen Pipelines waren fehleranfällig und konnten große Datenmengen nicht verarbeiten. Moderne ETL-Pipelines sind fehlerresistent und zudem automatisiert.

Sie können ein Zero-Code-ETL-Tool wie verwenden Astera Centerprise um ETL-Pipelines in einer visuellen Oberfläche zu erstellen.

Wenn Sie ETL-Pipelines mit verwenden Astera Centerpriseerhalten Sie integrierte Datenqualitätsprüfungen und Validierungsmechanismen, um Datenqualitätsprobleme während des ETL-Prozesses zu identifizieren und zu beheben.

Darüber hinaus können Sie ETL-Jobs planen und orchestrieren, was die Verwaltung und Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe erleichtert.

  1. Stellen Sie die Datenqualität sicher

Der gesamte Erfolg Ihres Projekts hängt davon ab, ob Sie Qualitätsdaten in Ihr Data Warehouse migriert haben. Deshalb ist es wichtig, strenge Datenqualitätsmaßnahmen umzusetzen. Bevor Sie etwas unternehmen, richten Sie ein robustes Data-Governance-Framework mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten ein. Ernennen Sie Datenverwalter, die für die Datenqualität in ihren jeweiligen Bereichen verantwortlich sind. Sobald Sie damit fertig sind, können Sie noch einige weitere Dinge tun:

  • Definieren Sie Datenvalidierungsregeln und Geschäftsregeln, um die Datenqualität an der Quelle sicherzustellen, und setzen Sie diese Regeln dann während der ETL-Prozesse durch.
  • Implementieren Sie Datenherkunfts- und Rückverfolgbarkeitsfunktionen, um den Ursprung und die Transformation von Daten zu verfolgen, damit Sie leichter erkennen können, wo Datenqualitätsprobleme aufgetreten sind.
  • Verwenden Sie Datentransformationen, um Nullwerte und Ungenauigkeiten zu verarbeiten und Datenformate zu standardisieren.
  1. Starten Sie die Datenmodellierung

Sie müssen ein Datenmodell auswählen, das Ihren Geschäftsanforderungen entspricht. Entscheiden Sie sich beispielsweise für ein Sternschema, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, die Abfrageleistung zu optimieren und den Datenabruf für Analyse- oder Berichtszwecke zu vereinfachen. Wenn Ihre Daten komplexe Beziehungen aufweisen, ist es besser, ein Snowflake-Schema zu wählen.

  1. Implementieren Sie Kostenmanagement

Einer der wichtigsten Faktoren, die Sie berücksichtigen müssen, ist das Kostenmanagement. Cloud-Data-Warehouses bieten das Pay-as-you-go-Modell. Allerdings können die Kosten schnell außer Kontrolle geraten. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die passenden Rechen- und Speicherressourcen entsprechend Ihrem tatsächlichen Bedarf auswählen.

Vermeiden Sie eine Überbereitstellung, da diese zu unnötigen Kosten führen kann. Implementieren Sie Richtlinien zur Datenarchivierung und -aufbewahrung, um historische Daten effizient zu verwalten. Verschieben Sie Daten, auf die weniger häufig zugegriffen wird, in kostengünstigere Speicheroptionen, z. B. Objektspeicher, während häufig verwendete Daten im Hochleistungsspeicher verbleiben.

Erwägen Sie den Einsatz cloudbasierter Daten-Tiering- und Cold-Storage-Optionen, um die Kosten für Daten, auf die seltener zugegriffen wird, weiter zu senken.

Modernisierung des Data Warehouse: Was ist der nächste Schritt?

Der Wechsel zu einem Cloud-Data-Warehouse ist nur ein Teil der Geschichte. Sie müssen auch die Nachsorge und Wartung Ihrer neuen Infrastruktur im Auge behalten. Folgendes müssen Sie als Nächstes tun:

  1. Überwachen Sie die Zeit, die für die Ausführung von Abfragen im Data Warehouse benötigt wird.
  2. Identifizieren Sie langsam laufende Abfragen und ermitteln Sie die Ursache der Verzögerung.
  3. Richten Sie Fehler- und Ausnahmebehandlungsmechanismen ein, um Probleme wie Abfragefehler und Leistungsengpässe zu protokollieren und zu überwachen.
  4. Implementieren Sie Caching-Mechanismen, um häufig aufgerufene Abfrageergebnisse zu speichern. Caching kann die Arbeitslast des Data Warehouse für häufig angeforderte Daten reduzieren.
  5. Implementieren Sie Datenpartitionierungsstrategien für große Tabellen, um die Abfrageleistung zu verbessern, indem Sie die Menge der zu scannenden Daten reduzieren.
  6. Überprüfen Sie regelmäßig die Datenarchivierungs- und Tiering-Strategien, um sicherzustellen, dass historische Daten ordnungsgemäß gespeichert und bei Bedarf zugänglich sind.
  7. Stellen Sie sicher, dass die Richtlinien zur Datenaufbewahrung eingehalten werden. Archivieren oder löschen Sie nicht mehr benötigte Daten und implementieren Sie Strategien zur Datenbereinigung.

Eine bahnbrechende Lösung für die Modernisierung von Data Warehouse

Die Vorteile des modernen Data Warehouse sind immens, und Sie möchten nicht warten, bis Ihre Legacy-Systeme nachgeben und keinen Wert mehr liefern, bevor Sie die Modernisierungsinitiative ergreifen. Wenn Sie nach einer zuverlässigen und leistungsstarken Lösung für die Modernisierung von Data Warehouse suchen, Astera DW Builder ist die Antwort.

Astera DW-Builder ist eine All-in-One-Data-Warehouse-Suite, die eine metadatengesteuerte Architektur verwendet, um Ihr Data Warehouse aufzubauen und zu verwalten. Egal, ob Sie Ihre Unternehmensdatenarchitektur nach Snowflake, Microsoft Azure, Oracle oder Amazon Redshift bringen möchten, Sie können sich auf die Plattform verlassen, um Ihr Data Warehouse an das gewünschte Ziel zu modernisieren. Sie können über eine einzige Plattform dimensionale Datenmodellierung durchführen, Daten mit über 40 Quellen zusammenführen, ETL-Pipelines erstellen, nativen Code für die Zielplattform generieren, über 600 Transformationen anwenden und Data Warehouse-Automatisierung durchführen.

Astera DW Builder ist das Herzstück des modernen Data Warehouse und kümmert sich für Sie um die gesamte Low-Level-Entwicklung, sodass sich Ihr IT-Team auf die Ergebnisse (d. h. hochwertige Erkenntnisse und Berichte) und nicht auf den Prozess konzentrieren kann. Entdecken Sie, wie Sie den Erfolg Ihres Data-Warehouse-Modernisierungsprojekts sicherstellen können Astera DW Builder von Planen Sie eine Demo mit unseren Produktexperten heute

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