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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

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

SQL Server für Data Warehouse: Optimierung der Datenverwaltung und -analyse

June 5th, 2024

Wir leben in einer Zeit, in der Unternehmen ein Vermögen für den Zugriff auf den umfassendsten und aktuellsten Datensatz ausgeben, um ihre Konkurrenten zu übertreffen. Zu diesem Zweck investieren sie in die modernsten Technologien zur Erfassung und Erfassung Rohdaten transformieren in umsetzbare Informationen umzuwandeln und ihnen letztendlich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Zu den Hauptakteuren in diesem Bereich gehört Microsoft mit seiner umfangreichen Produkt- und Dienstleistungspalette, darunter das SQL Server Data Warehouse.

In diesem Artikel werden wir ausführlich über das SQL Server-basierte Data Warehouse von Microsoft sprechen, aber zunächst wollen wir uns kurz mit den Grundlagen befassen.

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Was ist ein Data Warehouse?

A Data Warehouse ist eine Schlüsselkomponente des Datenstapels einer Organisation, die es ihr ermöglicht, verschiedene Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und zu verwalten. Technisch gesehen sind Data Warehouses eine spezielle Art von Data Warehouses Datenbank die für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen optimiert ist, um Business Intelligence (BI), Analysen und Reporting zu unterstützen. In ähnlicher Weise basiert das SQL Server-Data Warehouse auf dem berüchtigten Fundament SQL Server-Datenbank, ein umfassendes relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS), das von Microsoft entwickelt wurde.

Ein wesentlicher Bestandteil der Data Warehouse-Architektur ist ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden). Im Rahmen des ETL-Pipeline, der erste Schritt beinhaltet Datenextraktion um Datensätze aus verschiedenen Quellen zu sammeln, z. B. Transaktionsdatenbanken, Protokollen oder externen Datenfeeds. Nach der Extraktion durchlaufen die Daten die Transformationsphase in einem Staging-Bereich, wo sie bereinigt, standardisiert und in einem konsistenten Format organisiert werden. In der Ladephase werden die transformierten Daten an das Ziel übertragen, beispielsweise ein SQL Server-Data-Warehouse, das häufig in einem Dimensionsmodell organisiert ist, um eine optimale Abfrageleistung zu gewährleisten.

Das strukturierte Format, das üblicherweise Stern- oder Schneeflockenschemata verwendet, ermöglicht Ihnen eine einfache Navigation und Analyse der Daten. Während der ETL-Prozess ein entscheidender Teil von ist Data Warehousing, eine umfassende Data Warehouse-Architektur umfasst auch Speicherinfrastruktur, Datenmodellierung, Metadatenverwaltung, Sicherheitsmaßnahmen und relevante Tools. Das übergeordnete Ziel dieser Architektur besteht darin, eine robuste Grundlage für die analytische Verarbeitung bereitzustellen.

SQL Server Data Warehouse-Modellierungstechniken

Im Kontext eines Data Warehouse bezieht sich Datenmodellierung oder einfach Modellierung auf den Prozess der Strukturierung und Organisation von Daten, um die Speicherung, den Abruf und die Analyse zu erleichtern. Sehen wir uns zwei der gängigsten Datenmodellierungstechniken an, die Sie zum Aufbau eines SQL Server-Data Warehouse verwenden können:

Dimensionsmodellierung

Dimensionsmodellierung vereinfacht die Datenanalyse für Daten- und Geschäftsexperten, da es eine Struktur bietet, die sich gut an die Art und Weise anpasst, wie Benutzer Daten in Geschäftskontexten betrachten und analysieren. Fakten und Dimensionen sind die Hauptkomponenten in einem dimensionalen Datenmodell, wobei Primär- und Fremdschlüssel eine wesentliche Rolle bei der Herstellung von Beziehungen zwischen ihnen spielen.

Daten werden in einem Dimensionsmodell in zwei Arten von Tabellen organisiert: Faktentabellen und Dimensionstabellen.

Faktentabellen

  • Diese Tabellen enthalten die quantitativen Daten oder „Fakten“, die Sie analysieren möchten.
  • Gängige Beispiele sind Verkaufsbeträge, verkaufte Mengen oder andere messbare Kennzahlen.
  • Faktentabellen weisen häufig Fremdschlüsselbeziehungen zu Dimensionstabellen auf.

Maßnahmen

  • Hierbei handelt es sich um quantitative Werte bzw. Kennzahlen wie Umsatz, verkaufte Menge, Gewinn etc., die die Grundlage für die Analyse in einem Data Warehouse bilden.
  • Messungen können mithilfe verschiedener Funktionen wie SUMME, AVG, ANZAHL, MIN, MAX usw. aggregiert werden, um Daten auf unterschiedlichen Granularitätsebenen zu analysieren.
  • Kennzahlen werden typischerweise in Faktentabellen gespeichert und oft im Kontext von Dimensionshierarchien analysiert.

Maßtabellen

  • In diesen Tabellen werden beschreibende Informationen oder Dimensionen gespeichert, die sich auf die Fakten in den Faktentabellen beziehen. Dimensionen sind die Merkmale, anhand derer Sie Ihr Unternehmen analysieren möchten.
  • Beispiele für Dimensionen können Zeit, Geografie, Produktkategorien oder Kundendetails sein.
  • Dimensionstabellen verfügen normalerweise über einen Primärschlüssel, der als Fremdschlüssel in der Faktentabelle dient.

Sie können die dimensionale Modellierung verwenden, um ein SQL Server-Data Warehouse zu entwerfen und zu implementieren, wenn die Erleichterung effizienter BI-Prozesse die allgemeine Geschäftsanforderung ist.

Datentresor-Modellierung

Wenn Ihr Unternehmen groß angelegt ist und komplexe Data-Warehousing-Umgebungen umfasst, kann die Modellierung von Datentresoren erhebliche Vorteile bieten. Dies gilt umso mehr, wenn die Rückverfolgbarkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität der Daten von größter Bedeutung sind. Die Datentresormodellierung kombiniert Elemente sowohl der dritten Normalform (3NF) als auch des Sternschema-Ansatzes, um eine flexible und skalierbare Data-Warehouse-Architektur zu schaffen.

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Die Hauptelemente bei der Datentresormodellierung sind:

Naben

Hubs dienen als zentrale Repositorys für Geschäftsschlüssel oder Identifikatoren, die eindeutige und unveränderliche Geschäftsdaten speichern und einen soliden Referenzpunkt für jede Geschäftseinheit bieten. Stellen Sie sich Hubs als Tabellen vor, wie in 3NF, aber viel einfacher, mit nur einer einzigen Schlüsselspalte und oft einigen zusätzlichen Informationen zur Dokumentation. Beim Aufbau eines SQL Server-Data Warehouse mithilfe der Datentresormodellierung implementieren Sie Hubs als Tabellen in der SQL Server-Umgebung.

Links

Links sind Entitäten, die Beziehungen zwischen Hubs herstellen. Sie benötigen Links, um verschiedene Geschäftseinheiten zu verbinden und Verknüpfungen innerhalb des Data Warehouse zu bilden. In einem Verkaufsszenario könnte ein Link beispielsweise einen Kunden-Hub mit einem Produkt-Hub verbinden und Ihnen zeigen, wer was gekauft hat. Im Zusammenhang mit dem Aufbau eines SQL Server-Data Warehouse über die Datentresormodellierung würden Sie Links als Tabellen implementieren, die dann zu aktiven Agenten werden, die die Beziehungen zwischen Ihren Hubs verwalten.

Satelliten

Satelliten erfassen Datenänderungen im Laufe der Zeit – sie speichern historische Informationen über Ihre Hubs oder Links. Wenn sich beispielsweise die Adresse eines Kunden ändert, speichert die mit dem Kunden-Hub verknüpfte Satellitentabelle die historischen Adressen. Genau wie Links tragen auch Satelliten zur Skalierbarkeit bei. Wenn Ihr Unternehmen wächst und sich Daten ändern, können Sie diese Satellitentabellen erweitern, ohne Ihre zentralen Hub- oder Link-Strukturen zu beeinträchtigen. Auch hier gilt: Wenn Sie ein SQL Server-Data Warehouse mithilfe der Datentresormodellierung aufbauen, würden Sie Satellites als Tabellen implementieren, um Änderungen in Ihren Daten kontinuierlich zu erfassen.

Data Warehouse-Schemas

Data-Warehouse-Schemata definieren, wie Daten innerhalb eines Data-Warehouse organisiert und strukturiert werden. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung effizienter Abfragen und Berichte. Es gibt hauptsächlich drei Arten von Data-Warehouse-Schemas: Sternschema, Schneeflockenschema und Galaxienschema (auch als Faktenkonstellation bekannt).

Jedes Schema hat seine eigenen Vorteile und Kompromisse. Die Wahl des Schemas hängt von Faktoren wie der Art Ihrer Daten, Abfragemustern und Leistungsaspekten ab. Sternschemata werden häufig wegen ihrer Einfachheit und Abfrageleistung verwendet, während Schneeflockenschemata und Galaxienschemata eine stärkere Normalisierung bieten und komplexe Datenstrukturen und Beziehungen unterstützen.

Sternschema

In einer Sternschemahaben Sie eine zentrale Faktentabelle, die von Dimensionstabellen umgeben ist. Die Faktentabelle enthält Ihre wichtigsten Geschäftskennzahlen, wie z. B. den Umsatz. Die Dimensionen stellen Kontext bereit, z. B. Produkt, Zeit und Ort. Wenn Sie es herausziehen, sieht es wie ein Stern aus, mit der Faktentabelle in der Mitte und den verzweigten Abmessungen. Es ist leicht zu verstehen und da es denormalisiert ist, ist die Abfrage effizient.

Schneeflockenschema

Stellen Sie sich nun vor, das Sternschema zu erweitern. In einem Schneeflockenschema, werden Ihre Dimensionen in Unterdimensionen oder zugehörige Tabellen aufgeschlüsselt. Es ist wie eine detailliertere Version des Sterns und reduziert die Redundanz in Ihren Daten. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass Abfragen aufgrund zusätzlicher Verknüpfungen möglicherweise etwas komplexer und langsamer sind. Der Name „Schneeflocke“ leitet sich von der Form des Schemadiagramms mit all diesen verzweigten Strukturen ab.

Galaxienschema

In einem Galaxy-Schema haben Sie es mit mehreren Faktentabellen zu tun, die Dimensionstabellen gemeinsam nutzen. Dies ist praktisch bei komplexen Data-Warehouse-Setups mit unterschiedlichen Geschäftsprozessen, die unterschiedliche Metriken generieren. Die Faktentabellen sind über gemeinsame Dimensionen miteinander verbunden und ermöglichen eine flexible und umfassende Analyse von Daten über verschiedene Prozesse hinweg. Es ist, als ob mehrere Zentren (Faktentabellen) durch gemeinsame Verbindungen (Dimensionstabellen) verbunden wären.

Warum SQL Server für Data Warehousing verwenden?

Die Stärke von SQL Server im Umgang mit relationalen Datenbanken macht ihn zu einer ausgezeichneten Wahl, insbesondere wenn die meisten Systeme und Anwendungen, die Datentransaktionen in Ihrem Unternehmen generieren und verwalten, in einem relationalen Datenbankformat strukturiert sind. Der nahtlose Übergang relationaler Daten in ein SQL Server Data Warehouse vereinfacht den Integrationsprozess und gewährleistet die Kompatibilität im gesamten Datenökosystem. Dies ist besonders effektiv in Szenarien, in denen die Aufrechterhaltung der Datenkonsistenz und -beziehungen von entscheidender Bedeutung ist, beispielsweise die Gewinnung genauer Erkenntnisse zur Optimierung von Geschäftsprozessen.

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Darüber hinaus können Sie dimensionale Modellierung und kombinieren OLAP Cubes in SQL Server Analysis Services (SSAS), um leistungsstarke Data Warehouses zu erstellen. Dadurch wird der Bedarf an umfangreichen Verknüpfungen und Berechnungen während der Abfrageausführung reduziert, was zu schnelleren Antwortzeiten führt.

Microsoft-zentrierte Umgebungen

  • Wenn Ihr Unternehmen überwiegend Microsoft-Technologien wie Power BI, Excel und Azure-Dienste nutzt, sorgt die Nutzung von SQL Server für Data Warehousing für ein zusammenhängendes und integriertes Analyseökosystem.

Analytische Abfrageleistung

  • In Szenarien, in denen die Leistung analytischer Abfragen von entscheidender Bedeutung ist, erweist sich die Columnstore-Indextechnologie von SQL Server als erheblich vorteilhaft. Es zeichnet sich durch die Verarbeitung großer Datenmengen und die Ausführung komplexer Analyseabfragen aus und eignet sich daher gut für Data Warehousing, bei dem eine schnelle und detaillierte Analyse das Hauptziel ist.

Gemischte Workloads

  • SQL Server kann eine ausgezeichnete Wahl sein, wenn Ihr Unternehmen mit gemischten Arbeitslasten zu tun hat, die sowohl transaktionale als auch analytische Verarbeitung umfassen. Die Fähigkeit, beide Arten von Arbeitslasten auf einer einheitlichen Plattform zu bewältigen, kann den gesamten Datenverwaltungsprozess für Ihr Unternehmen vereinfachen.

Integration externer Datenquellen

  • Wenn Sie Daten aus verschiedenen Bereichen integrieren müssen extern Quellen kann die PolyBase-Funktion von SQL Server den Prozess erleichtern. Diese Funktion ist besonders wertvoll in Data-Warehousing-Szenarien, in denen die Datenkonsolidierung von verschiedenen Plattformen häufig erforderlich ist.

Skalierbarkeitsanforderungen

  • Wenn in Ihrem Unternehmen wachsende Datenmengen zu verzeichnen sind, kann es von den Funktionen von SQL Server wie Partitionierung und Parallelverarbeitung profitieren, um den Skalierbarkeitsanforderungen gerecht zu werden.

Cloudbasiertes Data Warehousing

  • SQL Server lässt sich nahtlos in Azure-Dienste integrieren und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit in der Cloud. Dies kann ein zusätzlicher Vorteil in Szenarien sein, in denen Sie die Vorteile einer cloudbasierten Data-Warehousing-Architektur nutzen möchten.

Wie erstellt man ein SQL Server Data Warehouse?

Aufbau eines Data Warehouse ist eine vielschichtige Aufgabe, die mehrere Schritte umfasst. Allerdings a Data-Warehousing-Tool, sowie Astera Mit Data Warehouse Builder entfallen die meisten dieser Schritte, insbesondere in den Bereichen Schemadesign und SQL ETL Prozesse – so sehr, dass der gesamte Prozess unabhängig von der Art des Data Warehouse derselbe ist.

Hier sind die Schritte zum Aufbau eines SQL Server Data Warehouse:

Schritt 1: Erstellen Sie ein Quelldatenmodell

Zuerst müssen Sie die Quelldaten identifizieren und modellieren. Mit AsteraDies ist so einfach wie das Reverse Engineering des Quelldatenmodells. Sobald Sie über das Quelldatenmodell verfügen, können Sie es überprüfen und auf Fehler und Warnungen prüfen. Auch dies kann ganz einfach per Knopfdruck erfolgen.

Nachdem Sie sicher sind, dass Sie die Quelldaten korrekt modelliert haben, müssen Sie sie nur noch auf dem Server bereitstellen und für die Verwendung verfügbar machen ETL oder ELT Pipelines oder für die Datenanalyse. Mit AsteraKlicken Sie dazu ganz einfach auf „Datenmodell bereitstellen“, wie unten gezeigt:

SQL Server Data Warehouse: Bereitstellen des Datenmodells in Astera

SQL Server Data Warehouse: Bereitstellen des Datenmodells in Astera

 

Schritt 2: Erstellen und Bereitstellen eines Dimensionsmodells

Der nächste Schritt besteht darin, ein dimensionales Modell zu erstellen, das als Zielschema für das Data Warehouse dient. Sie können ein Modell nahtlos von Grund auf entwerfen, indem Sie das Objekt „Entity“ in verwenden Astera.

Wenn Sie jedoch bereits ein Datenbankschema entworfen haben, können Sie mithilfe der Option „Dimensionales Modell erstellen“ automatisch ein dimensionales Modell erstellen. Damit können Sie entscheiden, welche Tabellen Fakten und welche Dimensionen sein sollen. So kann ein Dimensionsmodell aussehen AsteraBenutzeroberfläche von :

SQL Server-basiertes Data Warehouse: Dimensionsmodell

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Als nächstes können Sie den Feldern für jede Entität (oder Tabelle) bestimmte Rollen zuweisen, um die Datenspeicherung und den Datenabruf zu verbessern. Sie können beispielsweise eine der folgenden Dimensionen auswählen:

  • Ersatzschlüssel und Geschäftsschlüssel.
  • Sich langsam ändernde Dimensionstypen (SCD1, SCD2, SCD3 und SCD6).
  • Datensatzkennungen (Gültigkeits- und Ablaufdatum, aktueller Datensatzbezeichner und Versionsnummer), um den Überblick über historische Daten zu behalten.
  • Platzhalterdimension, um früh eintreffende Fakten und spät eintreffende Dimensionen im Auge zu behalten.

Sobald Ihr Dimensionsmodell erstellt und verifiziert ist, können Sie es an den Zielort weiterleiten, an dem Sie Ihr Data Warehouse verwalten möchten, in diesem Fall SQL Server, und es bereitstellen.

Schritt 3: Füllen Sie das Data Warehouse

Nachdem Sie Ihr Data Warehouse nun eingerichtet haben, müssen Sie Datenpipelines erstellen, um es zu füllen. Auch dies ist etwas, das Sie leicht in Ihrem Inneren erreichen können AsteraBenutzeroberfläche und ohne das Schreiben von Codes.

Dazu müssen Sie einen Datenfluss erstellen und mit dem Aufbau Ihrer ETL-Pipelines beginnen. Nehmen wir an, Sie möchten Kundendaten in Ihr neues SQL Server-Data Warehouse verschieben. So würde der Datenfluss aussehen AsteraBenutzeroberfläche von :

SQL Server Data Warehouse: Dimensionstabellendatenfluss

SQL Server Data Warehouse: Dimensionstabellendatenfluss

 

Hier haben wir links die Quelltabelle und rechts das Objekt „Dimensional Loader“. Sie müssen dieses Objekt verwenden, um Daten in eine Tabelle im Zieldimensionalenmodell zu verschieben.

Sie müssen außerdem einen Datenfluss erstellen, um Daten in die Faktentabellen zu verschieben. Da die Faktentabelle Felder aus mehreren Quelltabellen enthält, wird der Datenfluss wahrscheinlich etwas anders sein. Zusätzlich können wir „Datenmodell-Abfragequelle„Da wir Daten aus mehreren Tabellen im Quellmodell extrahieren müssen. Hier ist der Datenfluss für die Faktentabelle:

SQL Server Data Warehouse: Faktentabellen-Datenfluss

SQL Server Data Warehouse: Faktentabellen-Datenfluss

 

Führen Sie abschließend die Datenflüsse aus und beginnen Sie mit der Befüllung Ihres SQL Server-Data Warehouse.

Schritt 4: Orchestrieren und automatisieren

Um den Prozess zu orchestrieren, können Sie einen Workflow erstellen und die Notwendigkeit beseitigen, die Datenflüsse einzeln auszuführen.

Workflow-Automatisierung in Astera

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Darüber hinaus können Sie den Prozess automatisieren, sodass die Daten automatisch in das Data Warehouse geladen werden.

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Einschränkungen beim Einrichten eines SQL Server Data Warehouse

Das Einrichten eines SQL Server-Data Warehouse bringt eigene Herausforderungen und Einschränkungen mit sich. Das Verständnis dieser Einschränkungen ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen beim Einrichten eines SQL Server-Data Warehouses treffen zu können. Es hilft Ihnen zu beurteilen, ob die gewählte Lösung den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.

Lassen Sie uns zusammenfassen, was das bedeutet:

Lernkurve

Die Einrichtung und Verwaltung eines SQL Server Data Warehouse erfordert ein hohes Maß an Fachwissen. Ihr Team benötigt möglicherweise eine Schulung, um das Data Warehouse effektiv zu entwerfen, zu implementieren und zu warten. Dazu gehört der Erwerb von Kenntnissen über Indizierungsstrategien, Partitionierung und Statistikpflege. Darüber hinaus ist die Vertrautheit mit Tools zur Überwachung und Fehlerbehebung von entscheidender Bedeutung, um den Zustand des Systems sicherzustellen und eventuell auftretende Probleme zu beheben.

Skalierbarkeit

Wenn es um den Umgang mit extrem großen Datensätzen geht, kann es bei einem SQL Server-basierten Data Warehouse zu Skalierbarkeitsproblemen kommen. Während die Plattform für Analyse-Workloads konzipiert ist und eine horizontale Skalierung durch das Hinzufügen weiterer Rechenknoten ermöglicht, könnte es bei der Verarbeitung wirklich großer Datenmengen zu Herausforderungen kommen. In solchen Fällen könnte es sich lohnen, alternative Lösungen zu prüfen, die auf verteiltes Computing spezialisiert sind, um eine nahtlose Skalierbarkeit für Ihre Datenspeicher- und -verarbeitungsanforderungen sicherzustellen.

Performance

Mit zunehmender Datenmenge in einem SQL Server-Data Warehouse wird die Leistung zu einem entscheidenden Faktor, sodass Sie der Abfrageoptimierung und Indizierung besondere Aufmerksamkeit widmen müssen. Die strategische Optimierung von Abfragen und die Implementierung effektiver Indexierungsmechanismen sind von entscheidender Bedeutung, um die Auswirkungen wachsender Datenmengen abzumildern. Das Ergebnis ist eine effiziente und reaktionsschnelle Abfrageverarbeitung innerhalb der SQL Server Data Warehouse-Umgebung.

Komplexität

Der Aufbau eines SQL Server-Data Warehouse bringt eine Reihe spezifischer Herausforderungen mit sich, wobei die Komplexität eine wesentliche Einschränkung darstellt. Die Wendungen tauchen während der Entwurfsphase auf, in der sich ein gründlicher Plan als nützlich erweist, um Sie bei der Erstellung des Schemas und der Implementierung effektiver ETL-Prozesse zu unterstützen. Die Sicherstellung der Datenqualität erhöht die Komplexität zusätzlich, da sie fortlaufende Aufmerksamkeit und Validierung erfordert, was den gesamten Prozess noch anspruchsvoller macht.

Integration mit anderen Systemen

Bei der Implementierung eines SQL Server Data Warehouse ist die Integration mit anderen Systemen ein entscheidender Aspekt. In einer Geschäftsumgebung befinden sich Daten häufig in verschiedenen Quellen und Formaten, einschließlich unterschiedlicher Datenbanken, Anwendungen und externer Datenfeeds. Die Herausforderung besteht darin, diese vielfältigen Daten im SQL Server Data Warehouse zu harmonisieren und zu konsolidieren, da aufgrund von Unterschieden in Datenformaten, Strukturen oder Kommunikationsprotokollen zwischen Systemen Kompatibilitätsprobleme auftreten können. Daher müssen Ihre Datenteams möglicherweise auf benutzerdefinierte Integrationsbemühungen zurückgreifen, um diese Lücken zu schließen und einen nahtlosen Datenfluss in das Data Warehouse zu etablieren.

Best Practices für Data Warehouse für SQL Server

  • Definieren Sie klar Ihre Geschäftsanforderungen und Ziele für das Data Warehouse. Sie sollten außerdem ein umfassendes Verständnis für die Berichts- und Analyseanforderungen der Endbenutzer haben.
  • Wählen Sie den geeigneten Datenmodellierungsansatz für das SQL Server Data Warehouse. Dabei richten wir uns nach Ihren Geschäftsanforderungen und basieren auf diesen. Darüber hinaus können Sie Datenstrukturen je nach Bedarf normalisieren oder denormalisieren.
  • Übernehmen SQL Server-Replikation um eine optimale und zeitnahe Datenverteilung in der gesamten Architektur sicherzustellen.
  • Wenn Sie mit Wachstum rechnen, entscheiden Sie, ob Ihr Data Warehouse für eine horizontale oder vertikale Skalierung ausgelegt sein soll. Erwägen Sie die Partitionierung großer Tabellen, um die Skalierbarkeit weiter zu verbessern.
  • Verwenden Sie modern Datenintegrationswerkzeuge zum Erstellen, Automatisieren und Warten Ihrer ETL-Pipelines. Priorisieren Sie Lösungen, die Ihnen bei der Implementierung der Parallelverarbeitung für ETL-Aufgaben helfen können, um die Leistung zu optimieren. Führen Sie während des ETL-Prozesses stets Datenqualitätsprüfungen durch, um Probleme im Zusammenhang mit der Datengesundheit zu vermeiden.
  • Führen Sie vor der Inbetriebnahme eine gründliche Durchführung durch Testen des Data Warehouse, einschließlich ETL-Prozesse, Datenintegritätund Abfrageleistung. Überprüfen Sie auf ähnliche Weise die Genauigkeit von Berichten und Analysen anhand der Geschäftsanforderungen, um sicherzustellen, dass die aus dem Data Warehouse gewonnenen Erkenntnisse mit den beabsichtigten Geschäftszielen übereinstimmen.

Schlüssel zum Mitnehmen

Der Aufbau eines Data Warehouse kann ein langer und ressourcenintensiver Weg sein, und das SQL Server Data Warehouse bildet da keine Ausnahme. Allerdings kann ein Großteil des Prozesses verkürzt werden, wenn Sie den Prozess von Beginn des Projekts an gründlich planen und hochleistungsfähige Data-Warehouse-Erstellungslösungen integrieren, wie z Astera Data Warehouse Builder.

Wenn Sie ein SQL Server-Data Warehouse aufbauen möchten und die Zeit drängt, kontaktieren Sie uns unter +1 888-77-ASTERA und nehmen Sie Kontakt mit einem unserer Experten für Datenlösungen auf, um professionelle Beratung zu erhalten.

Alternativ können Sie Melden Sie sich für eine Demo an oder laden Sie ein 14-Tage kostenlose Testversion um es selbst zu testen und zu sehen, ob es Ihren Anforderungen entspricht.

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