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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Top 8 Data Warehouse-Tools für 2024

6. Februar 2024

Der globale Markt für Data-Warehousing-Tools berührte sich $ 31.85 Milliarden in 2023, gegenüber 27.93 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022. Die Zahlen verdeutlichen die Bedeutung und zunehmende Verbreitung von Data Warehousing in der Geschäftswelt. Was ist also der Grund für dieses Wachstum? Warum rücken Data-Warehouse-Tools plötzlich in den Mittelpunkt der Aufmerksamkeit?

Der Hauptgrund für die zunehmende Beliebtheit von Data-Warehousing-Tools ist die wachsende Datenmenge. Data-Warehousing-Tools sind die beste Lösung, um die Zunahme des Datenvolumens und der Datenvielfalt zu bändigen. Sie können riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen konsolidieren und organisieren und erweiterte Analysen ermöglichen.

In diesem Artikel besprechen wir alles über Data-Warehouse-Tools, ihre Vorteile und einige der besten Optionen auf dem Markt.

Was sind Data Warehouse-Tools?

Data-Warehouse-Tools sind Softwareanwendungen oder Plattformen, die das Sammeln, Speichern, Verwalten und Analysieren großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen erleichtern sollen, z Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Dienste und sogar IoT-Geräte. Diese Zentralisierung rationalisiert Datenmanagement und eliminiert die Notwendigkeit, durch mehrere zu navigieren Datensilos.

Der Hauptzweck von a Data Warehouse besteht darin, dass es den Benutzern das Abrufen und Analysieren von Daten erleichtert. Mithilfe von Data-Warehouse-Tools können Sie den Detaillierungsgrad oder die Granularität definieren, mit der Daten gespeichert werden, und zwar von stark aggregierten Daten bis hin zu feinkörnigen Daten auf Transaktionsebene.

Sie können auch einen Data Mart einrichten, eine Teilmenge eines Data Warehouse, die auf einen bestimmten Geschäftsbereich oder eine bestimmte Abteilung ausgerichtet ist.

Wie helfen Data Warehouse-Tools?

Um das zu implementieren Data-Warehouse-Architektur, ist es wichtig, das richtige Data Warehouse-Tool auszuwählen, um viele Aufgaben zu rationalisieren und zu automatisieren. Beginnen wir mit den Grundlagen:

  1. Datenextraktion: Die erste und wichtigste Aufgabe eines Data-Warehousing-Tools besteht darin, Informationen aus allen betrieblichen Quellen einer Organisation, beispielsweise Kundendatenbanken, zu extrahieren.
  2. Datentransformation: Die extrahierten Informationen werden dann bereinigt und validiert, sodass sie für die Übermittlung an ein Data Warehouse geeignet sind. Data-Warehouse-Tools bieten eine Reihe von Transformationsfunktionen zur Bereinigung, Standardisierung und Anreicherung von Daten.
  3. Datenladen: Als nächstes können Sie die Daten in das Ziel laden. Sie können sich für eine beliebige Ladestrategie entscheiden, z. B. vollständige Ladevorgänge, inkrementelle Ladevorgänge und Echtzeit-Streaming, je nachdem, was Ihren Anforderungen am besten entspricht.
  4. Datenmodellierung: Sobald sich Ihre Daten im Data Warehouse befinden, können Sie mithilfe der Werkzeugfunktionen die Beziehungen in Ihren Daten definieren. Sie können entweder das Sternschema oder das Schneeflockenschema verwenden, das aus Faktentabellen (mit Kennzahlen) und Dimensionstabellen (mit Attributen) besteht. Ein Fakt kann beispielsweise „Umsatzerlöse“ sein, der die quantitativen Daten zu jeder Verkaufstransaktion darstellt, beispielsweise den Gesamtbetrag, der durch jeden Verkauf generiert wird. Andererseits kann „Produkt“ eine Dimension sein, die Details zu den verkauften Produkten liefert. Es enthält Attribute wie „Produktname“, „Produktkategorie“, „Hersteller“ usw.
  5. Abfrage und Analyse: Diese Tools bieten Abfrage- und Berichtsfunktionen, mit denen Sie Erkenntnisse aus dem Data Warehouse gewinnen können. Sie können SQL-Abfragen schreiben oder grafische Oberflächen verwenden, um Berichte und Visualisierungen für die Analyse zu erstellen.

Top 8 Data Warehouse-Tools

1. Astera Data Warehouse Builder

Astera Data Warehouse Builder oder ADWB ist ein agiles, metagesteuertes Data-Warehouse-Tool, das alle Data-Warehousing-Prozesse vereinfacht und automatisiert, vom Design und der Entwicklung bis hin zur Bereitstellung und Veröffentlichung von Daten, und Ihnen eine einzige Plattform für die Erstellung vor Ort oder zur Verfügung stellt Cloud Data Warehouses Ende zu Ende. Hier sind einige wichtige Funktionen von ADWB, die es zu einem idealen Data-Warehousing-Tool machen:

  • Integrierte native Konnektoren unterstützen die nahtlose Integration mit gängigen Datenbanken, Webanwendungen und führenden Cloud-Dienstanbietern wie Amazon, Azure Cloud, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana und anderen glatt Datenintegration über verschiedene Plattformen hinweg.
  • Robust ETL und ELT Engines mit erweiterten Funktionen zur effizienten Bewältigung umfangreicher Arbeitslasten und zur Optimierung der Abfrageleistung, was eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung ermöglicht.
  • Schemaunabhängige Datenmodellierung und intuitive No-Code-Entwicklungsfunktionen reduzieren die Zeit, die erforderlich ist, um Ihr Data Warehouse in die Produktion zu bringen, erheblich und ermöglichen so eine schnellere Implementierung und Bereitstellung.
  • Umfassendes Datenmodell-Verifizierungsmodul, das die fehlerfreie Bereitstellung von Dimensionsmodellen oder Datentresoren gewährleistet Datenintegrität und Genauigkeit während des gesamten Data-Warehousing-Prozesses.
  • Einheitliche metadatengesteuerte Architektur, die die Integration strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen erleichtert, eine ganzheitliche Sicht auf Daten ermöglicht und Dateneinblicke maximiert.
  • Granularer rollenbasierter Zugriffskontrollmechanismus, der eine differenzierte Kontrolle über Benutzerrollen ermöglicht, verschiedenen Benutzern basierend auf ihren spezifischen Anforderungen Zugriff gewährt und einschränkt und so die Datenverwaltung und Sicherheitsmaßnahmen verbessert.

2. Schneeflocke

Snowflake ist eine cloudbasierte Data-Warehousing-Plattform, die eine vollständig verwaltete und skalierbare Lösung für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse bietet. Es wurde entwickelt, um die Herausforderungen des traditionellen lokalen Data Warehousings zu bewältigen, indem es eine moderne und Cloud-native Architektur bereitstellt. Hier sind die Hauptfunktionen von Snowflake:

  • Snowflake wurde von Grund auf für die Cloud entwickelt. Es läuft vollständig in Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure und Google Cloud Platform (GCP).
  • Die Plattform nutzt eine Multi-Cluster-Architektur mit gemeinsam genutzten Daten, was bedeutet, dass mehrere Benutzer und Workloads gleichzeitig und ohne Interferenzen auf dieselben Daten zugreifen und diese analysieren können.
  • Das Tool nutzt verschiedene Optimierungstechniken wie automatische Indizierung und Caching, um die Abfrageausführung zu beschleunigen.
  • Sie können die nativen Datenladefunktionen von Snowflake oder Snowflakes Snowpipe für die Datenerfassung in Echtzeit verwenden.
  • Snowflake verfügt außerdem über eine Zeitreisefunktion zur Datenversionierung und Verlaufsverfolgung.

3. SAP Datawarehouse Cloud

SAP Data Warehouse Cloud ist eine von SAP entwickelte cloudbasierte Data-Warehousing-Lösung. Es wurde entwickelt, um Unternehmen eine moderne, skalierbare und integrierte Plattform für Datenspeicherung, Datenmodellierung, Datenintegration und Analyse bereitzustellen. Hier sind die wichtigsten Funktionen und Aspekte von SAP Data Warehouse Cloud:

  • Mit der Plattform können Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen integrieren, darunter lokale Datenbanken, cloudbasierte Anwendungen, Tabellenkalkulationen und mehr
  • Data Warehouse Cloud verfügt über eine semantische Ebene, die komplexe Datenstrukturen abstrahiert und eine geschäftsfreundliche Ansicht der Daten bietet.
  • Mithilfe integrierter Business-Intelligence- und Analysetools können Sie Ad-hoc-Abfragen durchführen, Berichte erstellen und Visualisierungen erstellen.
  • Sie können die Drag-and-Drop-Schnittstelle verwenden und so Datenmodelle erstellen, Beziehungen definieren und Hierarchien aufbauen, ohne dass umfangreicher Programmieraufwand erforderlich ist.

4. Oracle Exadata

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) ist ein cloudbasierter Data Warehousing-Dienst der Oracle Corporation. Es soll Datenverwaltungs- und Analyseaufgaben vereinfachen, indem viele der traditionell komplexen und zeitaufwändigen Prozesse im Zusammenhang mit Data Warehousing automatisiert werden. Hier sind die wichtigsten Aspekte und Funktionen von Oracle Autonomous Data Warehouse:

  • Es unterstützt Datenintegration und ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) mit integrierten Funktionen zum Laden und Transformieren von Daten.
  • ADW unterstützt verschiedene Datentypen und -modelle, einschließlich relationaler Daten, JSON-Daten, räumlicher Daten und Diagrammdaten, wodurch es vielseitig für unterschiedliche analytische Anforderungen geeignet ist.
  • Oracle ADW ist ein vollständig verwalteter Dienst, d. h. Oracle übernimmt die Bereitstellung, Konfiguration, Patching, Sicherung und andere Verwaltungsaufgaben der Infrastruktur.

5. Panoply

Panoply ist ein verwaltetes ELT und eine Cloud-Data-Warehouse-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, eine Data-Warehouse-Architektur einzurichten. Durch das Cloud-Data-Warehouse müssen Sie kein eigenes Data-Warehouse vor Ort einrichten und verwalten, was Zeit und Ressourcen spart.

Hier sind die Hauptmerkmale von Panoply:

  • Verschiedene integrierte Konnektoren zur Aufnahme von Daten aus mehreren Quellen
  • Integrierter Zeitplaner für die Automatisierung
  • Datentransformation Funktionen zum Bereinigen, Transformieren und Anreichern von Daten mithilfe von SQL, Python oder anderen Skriptsprachen.
  • Spaltenspeicherformat für optimierte Abfrageleistung

6. Teradata Vantage

Teradata Vantage ist eine Data-Warehousing- und Analyseplattform, die für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Unterstützung komplexer Analyse-Workloads entwickelt wurde. Die Plattform verwendet SQL als primäre Abfragesprache und ist daher vor allem für Benutzer mit SQL-Kenntnissen gedacht. Hier sind einige wichtige Aspekte von Teradata Vantage für Data Warehousing:

  • Verschiedene Quellen, darunter Data Warehouses, Datenseen, On-Premise-Systeme und Cloud-Plattformen.
  • Integrierte Analysefunktionen und Unterstützung der Integration mit gängigen Tools für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
  • Workload-Management-Funktionen stellen sicher, dass verschiedene Arten von Abfragen und Analyse-Workloads entsprechend priorisiert und Ressourcen zugewiesen werden.

7. MicrosoftAzure

Microsoft Azure bietet auch Data Warehousing-Funktionen. Wenn Sie Daten in Azure Blob Storage oder in einem Data Lake gespeichert haben, können Sie Analysefunktionen mithilfe von Azure Synapse oder Azure HDInsight einführen. Wenn Sie wollen Daten verschieben Von der Quelle bis zum Data Warehouse können Sie dies über Azure Data Factory oder Oozie auf Azure HDInsight tun.

Azure unterteilt Data Warehousing-Optionen in zwei Bereiche: Wenn Sie über kleine bis mittlere Datensätze verfügen, die keine komplexen Abfragen erfordern, können Sie symmetrische (SMP-basierte) Data Warehouses verwenden. Wenn Sie mit Big Data zu tun haben, ist es besser, sich für ein Massively Parallel Processing System (MPP) zu entscheiden. Hier sind einige wichtige Funktionen des Microsoft Azure Data Warehouse:

  • Die Plattform bietet integrierte Analysefunktionen, einschließlich der Integration mit Azure Machine Learning und Power BI.
  • Es verfügt über eine MPP-Architektur, die Daten und Abfragen auf mehrere Knoten verteilt und Ihnen die schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
  • Darüber hinaus lässt es sich in verschiedene Datenquellen integrieren, sowohl vor Ort als auch in der Cloud, was die Aufnahme und Verwaltung von Daten aus verschiedenen Systemen erleichtert.

8. Hevo-Daten

Hevo ist cloudbasiert Datenintegrationsplattform Entwickelt, um den Prozess des Sammelns, Transformierens und Ladens (ETL) von Daten in Data Warehouses und andere Ziele zu optimieren. Obwohl es selbst kein Data-Warehousing-Tool ist, erleichtert es die Datenaufnahme und -integration. Hier sind einige wichtige Funktionen und Aspekte von Hevo für Data Warehousing:

  • Eine breite Palette vorgefertigter Konnektoren und Integrationen zum Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Cloud-Anwendungen, Dateisystemen und mehr.
  • Visuelle Datentransformationsschnittstelle, die es Ihnen ermöglicht, Daten zu bereinigen, anzureichern und zu transformieren, während sie in das Data Warehouse einfließen.
  • Mit Hevo können Sie Datenmodelle und Schemata definieren und so sicherstellen, dass die Daten für die Analyse im Data Warehouse angemessen strukturiert sind.
  • Enthält Datenqualität Funktionen, die Ihnen helfen, Datenqualitätsprobleme während des ETL-Prozesses zu erkennen und zu beheben.

Astera Rezension zum Data Warehouse Builder

4 wichtige Funktionen, die Data Warehouse-Tools haben sollten

1. Datenbereinigung

Viele Unternehmen nutzen Data Warehousing, um historische Daten für wichtige Geschäftsentscheidungen zu nutzen. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass durch die Datenverarbeitung nur qualitativ hochwertige Daten in ein Data Warehouse geladen werden. Dies kann durch Herstellen erfolgen Datenbereinigung Ein Teil des Data Warehousing-Prozesses, mit dessen Hilfe ungültige, unvollständige oder veraltete Datensätze aus den Quelldatensätzen erkannt und entfernt werden können.

2. Datentransformation und Laden

Bei der Datentransformation werden Daten in ein mit dem Zielsystem kompatibles Format, beispielsweise eine Datenbank, geändert, um das Laden der Daten zu vereinfachen.

Viele Data Warehouse-Verwaltungstools bieten integrierte Transformationen. Zu diesen Schritten gehören Aggregation, Suche, Verknüpfung und Filterung, um den Datenintegrationsschritt in einem Data Warehouse zu optimieren. Integrierte Daten liefern ein ganzheitliches Datenprofil und sind für eine effektive Analyse notwendig.

3. Datenverwaltung und Metadatenverwaltung

Data Governance und Metadatenmanagement spielen in einem Data Warehouse-Tool eine entscheidende Rolle. Data Governance stellt die Integrität, Compliance und effektive Verwaltung von Daten durch Richtlinien, Prozesse und Kontrollen sicher. Es umfasst Aktivitäten wie die Überwachung der Datenqualität, die Verfolgung der Datenherkunft, die Umsetzung von Datensicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

Andererseits konzentriert sich das Metadatenmanagement auf die Verwaltung datenbezogener Informationen, einschließlich ihrer Struktur, Attribute und Beziehungen.

Eine effiziente Datenverwaltung und Metadatenverwaltung sind für die Gewährleistung von Datentransparenz, Zuverlässigkeit und Compliance von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Unternehmen, genaue und konsistente Daten zu pflegen, behördliche Anforderungen zu erfüllen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

4. Business Intelligence und Datenanalyse

Data Warehousing und Business Intelligence (BI) sind jedoch zwei verschiedene Bereiche eng miteinander verknüpfte Technologien die einem Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Organisationen verfügen im digitalen Zeitalter über viele Informationen in Rohform, die im Allgemeinen in einem Data Warehouse gespeichert sind. Für Data-Warehouse-Analysetools ist es von entscheidender Bedeutung, dass sie über BI-Funktionen verfügen, um den Datenabruf zu unterstützen, da dies zur Generierung von Geschäftserkenntnissen beiträgt.

Wie wählt man das beste Data Warehouse-Tool aus? 6 zu berücksichtigende Faktoren

Die Auswahl eines Data-Warehouse-Softwaretools, das alle Ihre Geschäftsanforderungen erfüllt, bedarf sorgfältiger Überlegung. Schließlich kann der Wechsel von einem DWH-Tool zu einem anderen mühsam und störend sein.

Hier sind fünf Schlüsselfaktoren, die Sie bei der Auswahl einer Lagerplattform berücksichtigen müssen:

1. Cloud vs. On-Premises

Bei der Auswahl eines Data-Warehouse-Softwaretools müssen Sie zunächst berücksichtigen, ob Sie eine Cloud- oder eine On-Premises-Data-Warehouse-Software benötigen. Wenn Sie auf der Suche nach einer kostengünstigen Data-Warehouse-Software ohne Server, Hardware und geringeren Wartungskosten sind, sollten Sie sich für ein vollständig verwaltetes cloudbasiertes Data-Warehouse entscheiden.

Wenn die Sicherung von Daten Priorität hat, ist eine lokale Data-Warehouse-Architektur möglicherweise der richtige Weg. Mit dem lokalen Data Warehouse haben Sie die vollständige Kontrolle über die Informationssicherheit und den Zugriff. Darüber hinaus bieten diese Lösungen aufgrund der geringeren Latenz im Allgemeinen eine höhere Geschwindigkeit als ihre Cloud-Alternativen.

2. Leistung

Was die Leistung betrifft, müssen Sie die Zugriffsgeschwindigkeit und die Verarbeitungsgeschwindigkeit überprüfen. Bei der Suche sollten Sie beispielsweise Fragen stellen, welches Data-Warehouse-Verwaltungstool eine schnellere Abfrageleistung liefert. Wie schnell kann es Daten aus den Quellsystemen extrahieren und in die Zielsysteme laden? Welches Tool hilft Ihrer Data-Warehouse-Architektur, ein optimales Leistungsniveau aufrechtzuerhalten?

Datenintegrationstools im Data Warehousing bieten je nach Aufbau unterschiedliche Leistungsniveaus. Um die Spitzenleistung Ihres Data Warehouse aufrechtzuerhalten, verwenden Sie ein Tool, das sicherstellt, dass Ihre Daten korrekt bereinigt, dedupliziert, transformiert und geladen werden.

Stellen Sie sicher, dass Sie ein Data-Warehouse-Softwaretool wählen, das häufig verwendete Quelldatenformate und Zieldatenstrukturen unterstützt, damit Sie für zeitnahe Entscheidungen problemlos auf verschiedene Datensätze zugreifen können.

3. Kosten

Wenn es um die Kosten geht, müssen Sie mehrere Faktoren berücksichtigen, wie zum Beispiel:

  • BI und Reporting

BI und Datenvisualisierungen sind für die Präsentation von Daten für Stakeholder von entscheidender Bedeutung. Aus diesem Grund bieten viele DWH-Lösungen Dashboards für die Berichterstellung. Sie können sich entweder für eine Unternehmenslösung entscheiden oder sich für ein Open-Source-Tool entscheiden. Obwohl Open-Source-Lösungen günstiger sind, erfordern sie engagierte Entwickler für die Programmierung und Wartung.

  • Lagerungssansprüche

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die benötigte Speichermenge. Cloud-Data-Warehouses bieten skalierbaren Speicher und berechnen Ihnen Daten pro Gigabyte/Terabyte – eine perfekte Option für große Unternehmen.

  • Wartung und Schulung

Sie müssen auch die Kosten für die Einrichtung, das Erlernen und die Wartung eines Data Warehouse berücksichtigen. Wenn Sie sich für No-Code-Lösungen entscheiden, z Astera Mit dem Data Warehouse Builder können Sie es innerhalb weniger Tage einrichten und das Tool auch technisch nicht versierten Benutzern zugänglich machen. No-Code-Tools reduzieren auch den Bedarf an dedizierten Entwicklern und senken so die Arbeitskosten.

4. Skalierbarkeit

Wenn Ihr Unternehmen schnell wächst, möchten Sie ein Data Warehouse-Analysetool auswählen, das Ihr Unternehmen skaliert. Entscheiden Sie sich beispielsweise für ein Tool, das eine schnelle und nahtlose Größenänderung von Clustern ohne kontinuierliche Überwachung bietet, um die Einhaltung der Datensatzanforderungen sicherzustellen.

Sie können die Skalierbarkeit verschiedener Datenintegrationstools für Data Warehousing im Hinblick auf Kosten, Ressourcen und Einfachheit bestimmen. Einige Werkzeuge erfordern mehr Wartung, sind aber kostengünstiger.

Ebenso finden Sie einige DWH-Tools, die horizontal skalierbar sind. Das bedeutet, dass sie auch dann eine hohe Leistung bieten, wenn Sie Ihrem Data Warehouse weitere Knoten hinzufügen. Außerdem können solche Werkzeuge bei richtiger Optimierung relativ wirtschaftlich sein.

5. Automatisierungsfähigkeiten

Automatisierung ist zum Gebot der Stunde geworden, um den wachsenden Anforderungen des Datenvolumens gerecht zu werden und schnellere Einblicke zu ermöglichen. Deshalb ist es wichtig, dass das von Ihnen gewählte Tool die Automatisierung unterstützt. Moderne Data-Warehouse-Tools können den Zeitaufwand, die Kosten und die Risiken von Data-Warehousing-Projekten drastisch reduzieren, da sie im Gegensatz zu herkömmlichen Data-Warehousing-Tools bei jedem Schritt eine Automatisierung ermöglichen. Sie verfügen über Workflow-Automatisierung und Entwurfsmuster für Datenmodelle wie Vault, Inmon und Kimball. Vom Entwurf des Data Warehouse bis hin zu Datenmapping Durch die Generierung von ETL-Code zum Laden von Informationen in das Data Warehouse eliminiert das automatisierte Data Warehousing-Tool den langwierigen Prozess der SQL-Abfrage.

Sie stellen außerdem sicher, dass fehlerfreie Daten in Ihr Data Warehouse geladen werden, da der gesamte Datenbereinigungsprozess von der Profilierung der Quelldaten bis zu ihrer Validierung vor dem Laden in das Data Warehouse automatisiert wird.

6. Integrationen

Unternehmen haben durchschnittlich mit 400 Datenquellen zu tun, die von lokalen Datenbanken bis hin zu Anwendungen, Sensordaten und POS-Daten reichen. Das Endziel eines jeden Unternehmens besteht darin, diese Daten in einer einheitlichen Ansicht zusammenzuführen. Daher ist es wichtig, ein DWH-Tool auszuwählen, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Informationssystemen integrieren kann. Stellen Sie sicher, dass das von Ihnen gewählte Tool über integrierte Anschlüsse für die Quellen verfügt, mit denen Sie arbeiten.

Erstellen Sie Ihr Enterprise Data Warehouse mit Astera in 6 Easy Steps

Astera DW-Builder

ADWB beschleunigt Ihren Weg zur Bereitstellung eines Data Warehouse erheblich. Sehen wir uns an, wie Sie in nur sechs Schritten ein Data Warehouse mit ADWB bereitstellen können:

  1. Nehmen Sie Daten aus mehreren Quellen auf

ADWB verfügt über integrierte Konnektoren, die es Ihnen erleichtern, Daten aus jeder Quelle in Ihrem Unternehmen zu extrahieren. Sie müssen lediglich den Quellanschluss per Drag-and-Drop verschieben und die Verbindung herstellen.

  1. Schema erstellen

Sie können die visuelle Benutzeroberfläche und den integrierten Datenmodellierer der Plattform nutzen, um entweder ein Modell von Grund auf zu erstellen oder ein Modell für eine vorhandene Datenbank zurückzuentwickeln.

  1. Datenmodellierung

Als nächstes können Sie mit der Datenmodellierung beginnen. ADWB unterstützt beides dimensionale Modellierung und Datentresormodellierung. Sie können den Datentresor-Modellierungsprozess automatisieren und Hubs, Links und Satelliten für jede zugrunde liegende Entität erstellen oder Sie können jeder allgemeinen Entität in einem Datenmodell einen Entitätstyp zuweisen, um sie in eine zu verwandeln dimensionales Modell.

  1. Überprüfen Sie Ihr Datenmodell

Als Nächstes kann Ihnen das Tool dabei helfen, mithilfe von zu überprüfen, ob die Fakten- und Dimensionsdaten gültig und korrekt sind Validieren Sie Metadaten und Datenintegrität Möglichkeit. Diese Optionen informieren Sie darüber, dass diese Probleme in den Daten bestehen, die in den Entitäten eines bereitgestellten Dimensionsmodells vorhanden sind.

  1. Füllen Sie Ihr Data Warehouse

Anschließend können Sie mit dem Datenfluss-Designer ETL-Pipelines einrichten, um Daten in Ihr Data Warehouse zu laden. Sie können den Dimensions- und Faktenlader verwenden, um Daten in das Zielmodell zu laden.

  1. Visualisieren Sie Ihre Daten

Das ist nun der interessante Teil. ADWB verfügt über einen OData-Dienst, mit dem Sie Ihre Daten mit beliebigen Analysetools wie Power BI oder Tableau einfach visualisieren und analysieren können.

Konklusion

Data-Warehousing-Tools sind zu unverzichtbaren Vermögenswerten moderner Organisationen geworden, da sie Unternehmen bei der Bewältigung moderner Datenherausforderungen unterstützen. Wenn Sie nach einer einfacheren Möglichkeit suchen, Ihr Data Warehouse einzurichten, dann versuchen Sie es Astera Data Warehouse Builder für Kostenlos mit einer 14-tägigen Testversion.

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