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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

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

Hier ist eine Zusammenfassung unseres Webinars zum Erstellen selbstregulierender Datenpipelines für ein zukunftssicheres Data Warehouse

Februar 21st, 2022

Vor kurzem haben wir die zweite Ausgabe unserer Webinar-Reihe zu den Grundlagen des Data Warehousing mit dem Titel Futureproof Your Data Warehouse with Self-Regulating Data Pipelines veranstaltet. Das Webinar konzentrierte sich auf die Schlüsselelemente zum Aufbau eines automatisierten Systems von Datenpipelines Astera's Product Evangelisten sowie Data Thought Leader und BI Practitioner bei KIS Ltd, Paul Kellett.

Hier ist eine Zusammenfassung der Themen, die wir angesprochen haben, und einige der Fragen, die im Rahmen des Webinars beantwortet wurden.

Warum einen Best-Practice-Ansatz zum Erstellen selbstregulierender Datenpipelines verwenden?

Als wir darüber sprachen, wie selbstregulierende Datenpipelines die Gesamtqualität der Informationen in Ihrem Data Warehouse verbessern und manuelle Eingriffe überflüssig machen können, sprachen wir darüber, wie die Verwendung eines Best-Practice-Ansatzes sicherstellt, dass Ihre Architektur zu komplex wird, um sie zu entwickeln und zu entwickeln pflegen. Indem Sie beim Erstellen Ihrer Datenpipelines Best Practices anwenden, können Sie diese wiederverwenden, ohne Ihre Pipelines jedes Mal manuell zu codieren, wenn sich die zugrunde liegenden Systeme ändern. Diese Art der Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel zum heiligen Gral eines zukunftssicheren Data Warehouse.

Regulierung von Datenpipelines mithilfe eines Best-Practice-Ansatzes

Da Unternehmen heute Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, haben wir auch darüber gesprochen, wie die Orchestrierung der Datenpipeline sicherstellt, dass alle Ihre erforderlichen Prozesse bereits ausgeführt werden, bevor Sie Ihrem Data Warehouse neue Daten hinzufügen. Mit dem Best-Practice-Ansatz können Sie außerdem sicher sein, dass Ihre Datenarchitektur mehrere Datennutzungsmethoden unterstützt, sodass Sie ein zukunftssicheres Data Warehouse haben, das mit hochwertigen Daten immer auf dem neuesten Stand ist.

So sparen Sie Zeit und Ressourcen durch inkrementelles Laden von Daten

Im weiteren Verlauf des Gesprächs zum Auffüllen Ihres Data Warehouse mit hochwertige Datenhaben wir erklärt, wie durch inkrementelles Laden sichergestellt wird, dass nur neue und aktualisierte Daten an Ihr Data Warehouse weitergegeben werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit redundanter Daten verringert wird. Durch die Verwendung von Änderungsdatenerfassung für inkrementelles Laden können Sie auch Lastspitzen und Ressourcenengpässe minimieren, sodass Sie eine effiziente und schnelle Analysearchitektur haben.

Wir haben auch darüber gesprochen, wie die verschiedenen Arten von Datenerfassung ändern eignen sich am besten für unterschiedliche Situationen. Wenn Sie beispielsweise die Instanz einer Datenbanktabelle erfassen möchten, nachdem eine bestimmte Änderung vorgenommen wurde, ist ein triggerbasierter Ansatz für das inkrementelle Laden für Sie am besten geeignet. Wenn Sie alternativ sicherstellen möchten, dass jede Änderung genau erfasst wird, wäre die Verwendung eines protokollbasierten Ansatzes für Sie besser geeignet.

ETL vs. ELT: Welches sollten Sie wählen?

Da sowohl ETL- als auch ELT-Datenpipelines beliebte Optionen sind, führten wir ein ausführliches Gespräch mit Paul Kellett über die Wahl zwischen den beiden. Paul teilte einige zum Nachdenken anregende Erkenntnisse darüber, wie der richtige Ansatz von Ihren Geschäftsanforderungen abhängt und wie wichtig es ist, selbstregulierende Datenpipelines zu erstellen, die Ihren Aufgaben den manuellen Aufwand abnehmen.

Paul betonte auch, dass Sie idealerweise nach einer metadatengesteuerten Data-Warehousing-Lösung suchen sollten, da diese das Fehlerrisiko und den Zeitaufwand für den Aufbau Ihrer Datenpipelines unabhängig vom verwendeten Ansatz erheblich reduzieren kann.

 

Gegen Ende des Webinars zeigte auch unser Produktexperte Farhan Ahmed Khan wie Astera Die No-Code-Schnittstelle von DW Builder erleichtert die Automatisierung von Datenpipelines, indem sie die Notwendigkeit reduziert, jedes Mal neue Datenpipelines von Grund auf neu zu erstellen. Komplett mit 400+ integrierten Transformationen, Astera DW Builder wurde speziell für Geschäftsanwender entwickelt, die mit dem Produkt ihre Daten nach ihren Bedürfnissen anreichern können, um die Gewinnung relevanter Erkenntnisse zu erleichtern.

Wir haben den Zuschauern auch gezeigt, wie Astera Mit dem Job Monitor und Job Scheduler von DW Builder können Sie außerdem Ihre Pipelines automatisieren und orchestrieren und jede Datenpipeline auf Probleme in Echtzeit verfolgen, um sicherzustellen, dass Ihre Prozesse nicht von Fehlern beeinträchtigt werden.

Interessiert an einem Versuch Astera DW Builder für sich selbst? Machen Sie eine Probefahrt mit unserem Produkt or Nehmen Sie Kontakt mit uns auf um Ihren eigenen Anwendungsfall mit unseren Produktexperten zu besprechen.

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