Top 8 datawarehouse-tools voor 2024

De wereldwijde markt voor datawarehousingtools raakte $ 31.85 miljard in 2023, vergeleken met $27.93 miljard in 2022. De cijfers vertegenwoordigen het belang en de toenemende prevalentie van data opslagplaats in de zakenwereld. Dus, wat is de reden achter deze groei? Waarom staan ​​datawarehouse-tools plotseling in het middelpunt van de belangstelling?

De belangrijkste reden achter de toenemende populariteit van datawarehousingtools is de groeiende hoeveelheid gegevens. Tools voor datawarehousing zijn de beste oplossing om de toename van het volume en de verscheidenheid aan gegevens te beheersen. Ze kunnen enorme datavolumes uit diverse bronnen consolideren en organiseren en geavanceerde analyses mogelijk maken.

In dit artikel bespreken we alles over datawarehouse-tools, hun voordelen en enkele van de beste opties op de markt.

Wat zijn datawarehouse-tools?

Datawarehouse-tools zijn softwaretoepassingen of platforms die zijn ontworpen om het proces van het verzamelen, opslaan, beheren en analyseren van grote hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen te vergemakkelijken, zoals databanken, spreadsheets, cloudservices en zelfs IoT-apparaten. Deze centralisatie stroomlijnt gegevensbeheer en elimineert de noodzaak om door meerdere te navigeren gegevenssilo's.

Het belangrijkste doel van een datawarehouse is dat het het voor gebruikers gemakkelijker maakt om gegevens op te halen en te analyseren. Met datawarehouse-tools kunt u het detailniveau of de granulariteit definiëren waarop gegevens worden opgeslagen, variërend van zeer geaggregeerde gegevens tot fijnkorrelige gegevens op transactieniveau.

U kunt ook een datamart opzetten, een subset van een datawarehouse die zich richt op een specifiek bedrijfsgebied of een specifieke afdeling.

Hoe helpen datawarehouse-tools?

Om het architectuur voor datawarehousingis het belangrijk om de juiste datawarehouse-tool te kiezen om veel van de taken te stroomlijnen en te automatiseren. Laten we beginnen met de basis:

1. Data-extractie: Het eerste en belangrijkste dat een datawarehousing-tool doet, is dat het informatie uit alle operationele bronnen van een organisatie haalt, zoals klantendatabases.
2. Gegevenstransformatie: De geëxtraheerde informatie wordt vervolgens opgeschoond en gevalideerd, zodat deze geschikt is om naar een datawarehouse te worden verzonden. Datawarehouse-tools bieden een scala aan transformatiemogelijkheden om gegevens op te schonen, te standaardiseren en te verrijken.
3. Gegevens laden: Vervolgens kunt u de gegevens in de bestemming laden. U kunt kiezen voor elke laadstrategie, zoals volledige ladingen, incrementele ladingen en realtime streaming, afhankelijk van wat het beste bij uw behoeften past.
4. Gegevensmodellering: Zodra uw gegevens zich in het datawarehouse bevinden, kunt u de functies van de tools gebruiken om de relaties in uw gegevens te definiëren. U kunt een sterschema of een sneeuwvlokschema gebruiken, dat bestaat uit feitentabellen (die metingen bevatten) en dimensietabellen (die attributen bevatten). Een feit kan bijvoorbeeld 'Verkoopopbrengst' zijn, dat de kwantitatieve gegevens vertegenwoordigt die verband houden met elke verkooptransactie, zoals het totale geldbedrag dat door elke verkoop wordt gegenereerd. Aan de andere kant kan 'Product' een dimensie zijn die details geeft over de verkochte producten. Het bevat attributen zoals 'Productnaam', 'Productcategorie', 'Fabrikant', enzovoort.
5. Query en analyse: Deze tools bieden query- en rapportagemogelijkheden waarmee u inzichten uit het datawarehouse kunt halen. U kunt SQL-query's schrijven of grafische interfaces gebruiken om rapporten en visualisaties voor analyse te maken.

Top 8 datawarehouse-tools

1. Astera Bouwer van datawarehouses

Astera bouwer van datawarehouses of ADWB is een flexibele, metagestuurde datawarehouse-tool die alle datawarehousing-processen vereenvoudigt en automatiseert, van ontwerp en ontwikkeling tot aan het implementeren en publiceren van gegevens, waardoor u één enkel platform krijgt om on-premise of datawarehouses in de cloud eind tot eind. Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van ADWB die het tot een ideale tool voor datawarehousing maken:

• Ingebouwde native connectoren ter ondersteuning van naadloze integratie met populaire databases, webapplicaties en toonaangevende cloudserviceproviders, zoals Amazon, Azure cloud, SQL Server, PostgreSQL, Vertica, Google Cloud, Salesforce, HubSpot, SAP Hana en anderen, waardoor zacht gegevens integratie op verschillende platforms.
• Robuust ETL en ELT motoren met geavanceerde mogelijkheden om grote werklasten efficiënt af te handelen en de queryprestaties te optimaliseren, waardoor snelle en efficiënte gegevensverwerking mogelijk wordt.
• Schema-agnostische datamodellering en intuïtieve ontwikkelingsfuncties zonder code verminderen aanzienlijk de tijd die nodig is om uw datawarehouse in productie te brengen, waardoor een snellere implementatie en implementatie mogelijk is.
• Uitgebreide datamodelverificatiemodule die de implementatie van dimensionale modellen of datakluizen zonder fouten garandeert data-integriteit en nauwkeurigheid gedurende het hele datawarehousingproces.
• Uniforme, op metadata gebaseerde architectuur die de integratie van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data uit diverse bronnen mogelijk maakt, waardoor een holistisch beeld van data mogelijk wordt en data-inzichten worden gemaximaliseerd.
• Granulair, op rollen gebaseerd toegangscontrolemechanisme dat fijnmazige controle over gebruikersrollen mogelijk maakt, waarbij toegang aan verschillende gebruikers wordt verleend en beperkt op basis van hun specifieke behoeften, waardoor gegevensbeheer en beveiligingsmaatregelen worden verbeterd.

2. sneeuwvlok

Snowflake is een cloudgebaseerd datawarehousingplatform dat een volledig beheerde en schaalbare oplossing biedt voor gegevensopslag, -verwerking en -analyse. Het is ontworpen om de uitdagingen van traditionele on-premises datawarehousing aan te pakken door een moderne en cloud-native architectuur te bieden. Dit zijn de belangrijkste kenmerken van Snowflake:

• Sneeuwvlok is vanaf de grond opgebouwd voor de wolk. Het draait volledig in cloudomgevingen zoals AWS, Azure en Google Cloud Platform (GCP).
• Het platform maakt gebruik van een multi-cluster, gedeelde data-architectuur, wat betekent dat meerdere gebruikers en workloads gelijktijdig en zonder interferentie toegang kunnen krijgen tot dezelfde data en deze kunnen analyseren.
• De tool maakt gebruik van verschillende optimalisatietechnieken, zoals automatische indexering en caching, om de uitvoering van zoekopdrachten te versnellen.
• U kunt de eigen mogelijkheden voor het laden van gegevens van Snowflake of Snowflake's Snowpipe gebruiken voor realtime gegevensopname.
• Snowflake heeft ook een tijdreisfunctie voor het bijhouden van gegevensversies en het bijhouden van de geschiedenis.

3. SAP Datawarehouse-cloud

SAP Data Warehouse Cloud is een cloudgebaseerde datawarehousing-oplossing ontwikkeld door SAP. Het is ontworpen om organisaties te voorzien van een modern, schaalbaar en geïntegreerd platform voor dataopslag, datamodellering, data-integratie en analyse. Dit zijn de belangrijkste kenmerken en aspecten van SAP Data Warehouse Cloud:

• Met het platform kunt u gegevens uit een breed scala aan bronnen integreren, waaronder lokale databases, cloudgebaseerde applicaties, spreadsheets en meer
• Data Warehouse Cloud beschikt over een semantische laag die complexe datastructuren abstraheert en een bedrijfsvriendelijk beeld van gegevens biedt.
• U kunt ad-hocquery's uitvoeren, rapporten maken en visualisaties bouwen met behulp van geïntegreerde business intelligence- en analysetools.
• U kunt de drag-and-drop-interface gebruiken, waardoor ze datamodellen kunnen maken, relaties kunnen definiëren en hiërarchieën kunnen opbouwen zonder dat er uitgebreide codering nodig is.

4. Oracle Exadata

Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) is een cloudgebaseerde datawarehousing-service die wordt aangeboden door Oracle Corporation. Het is ontworpen om gegevensbeheer- en analysetaken te vereenvoudigen door veel van de traditioneel complexe en tijdrovende processen die verband houden met datawarehousing te automatiseren. Hier volgen de belangrijkste aspecten en kenmerken van Oracle Autonomous Data Warehouse:

• Het ondersteunt data-integratie en ETL-processen (Extract, Transform, Load) met ingebouwde functies voor het laden en transformeren van gegevens.
• ADW ondersteunt verschillende gegevenstypen en -modellen, waaronder relationele, JSON-, ruimtelijke en grafische gegevens, waardoor het veelzijdig is voor uiteenlopende analytische vereisten.
• Oracle ADW is een volledig beheerde service, wat betekent dat Oracle de inrichting, configuratie, patching, back-up en andere administratieve taken van de infrastructuur afhandelt.

5. Panoplie

Panoply is een beheerd ELT- en een clouddatawarehouse-platform waarmee gebruikers een datawarehouse-architectuur kunnen opzetten. Dankzij het clouddatawarehouse hoeft u geen eigen datawarehouse op locatie op te zetten en te onderhouden, waardoor u tijd en middelen bespaart.

Dit zijn de belangrijkste kenmerken van Panoply:

• Verschillende ingebouwde connectoren om gegevens uit meerdere bronnen op te nemen
• Ingebouwde planner voor automatisering
• Datatransformatie mogelijkheden om gegevens op te schonen, te transformeren en te verrijken met behulp van SQL, Python of andere scripttalen.
• Kolomvormig opslagformaat voor geoptimaliseerde queryprestaties

6. Teradata Vantage

Teradata Vantage is een datawarehousing- en analyseplatform dat is ontworpen om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en complexe analytische werklasten te ondersteunen. Het platform gebruikt SQL als primaire querytaal, wat betekent dat het vooral bedoeld is voor gebruikers met SQL-vaardigheden. Hier zijn enkele belangrijke aspecten van Teradata Vantage voor datawarehousing:

• Diverse bronnen, waaronder datawarehouses, gegevensmeren, on-premise systemen en cloudplatforms.
• Ingebouwde analysefuncties en ondersteunt integratie met populaire datawetenschaps- en machine learning-tools.
• Functies voor werklastbeheer om ervoor te zorgen dat verschillende soorten query's en analysewerklasten de juiste prioriteit krijgen en resources toegewezen krijgen.

7.Microsoft Azure

Microsoft Azure biedt ook mogelijkheden voor datawarehousing. Als u gegevens hebt opgeslagen in Azure Blob-opslag of in een data lake, kunt u analytische mogelijkheden introduceren met behulp van Azure Synapse of met Azure HDInsight. Als je wilt gegevens verplaatsen van de bron tot het datawarehouse, u kunt dit doen via Azure Data Factory of Oozie op Azure HDInsight.

Azure verdeelt de opties voor datawarehousing in tweeën: als u kleine tot middelgrote datasets heeft waarvoor geen complexe query's nodig zijn, kunt u symmetrische (op SMP gebaseerde) datawarehouses gebruiken. Als u te maken heeft met big data, kunt u beter kiezen voor een massaal parallel verwerkingssysteem (MPP). Hier volgen enkele belangrijke kenmerken van het Microsoft Azure-datawarehouse:

• Het platform biedt ingebouwde analysemogelijkheden, waaronder integratie met Azure Machine Learning en Power BI.
• Het wordt geleverd met MPP-architectuur, die gegevens en vragen over meerdere knooppunten verdeelt, en waarmee u grote datasets snel en efficiënt kunt verwerken.
• Het kan ook worden geïntegreerd met verschillende gegevensbronnen, zowel on-premise als in de cloud, waardoor het eenvoudiger wordt om gegevens uit verschillende systemen op te nemen en te beheren.

8. Hevo-gegevens

Hevo is cloudgebaseerd platform voor gegevensintegratie ontworpen om het proces van het verzamelen, transformeren en laden van (ETL) gegevens in datawarehouses en andere bestemmingen te stroomlijnen. Hoewel het zelf geen tool voor datawarehousing is, vergemakkelijkt het de opname en integratie van gegevens. Hier zijn enkele belangrijke kenmerken en aspecten van Hevo voor datawarehousing:

• Een breed scala aan vooraf gebouwde connectoren en integraties om gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen, waaronder databases, cloudapplicaties, bestandssystemen en meer.
• Visuele datatransformatie-interface waarmee u gegevens kunt opschonen, verrijken en transformeren terwijl deze het datawarehouse binnenkomen.
• Met Hevo kunt u datamodellen en schema's definiëren, zodat u ervoor zorgt dat gegevens op de juiste manier worden gestructureerd voor analyse binnen het datawarehouse.
• Inclusief data kwaliteit functies waarmee u problemen met de gegevenskwaliteit tijdens het ETL-proces kunt identificeren en aanpakken.

4 belangrijke functies die datawarehouse-tools zouden moeten hebben

1. Gegevensopschoning

Veel bedrijven gebruiken datawarehousing om historische gegevens te benutten voor cruciale zakelijke beslissingen. Daarom is het van essentieel belang ervoor te zorgen dat alleen gegevens van hoge kwaliteit via gegevensverwerking in een datawarehouse worden geladen. Dit kan door het maken van data-opschoning een onderdeel van het datawarehousingproces, dat kan helpen bij het opsporen en verwijderen van ongeldige, onvolledige of verouderde records uit de brongegevenssets.

2. Gegevenstransformatie en laden

Gegevenstransformatie omvat het wijzigen van gegevens in een compatibel formaat met het doelsysteem, zoals een database, om het laden van gegevens te vereenvoudigen.

Veel datawarehouse-beheertools bieden ingebouwde transformaties. Deze stappen omvatten aggregeren, opzoeken, samenvoegen en filteren om de gegevensintegratiestap in een datawarehouse te stroomlijnen. Geïntegreerde data bieden een holistisch dataprofiel en zijn noodzakelijk voor effectieve analyses.

3. Databeheer en metadatabeheer

Data Governance en Metadata Management spelen een cruciale rol in een datawarehouse-tool. Data governance waarborgt de integriteit, naleving en effectief beheer van gegevens door middel van beleid, processen en controles. Het omvat activiteiten zoals het monitoren van de datakwaliteit, het volgen van de datalijn, het implementeren van databeveiligingsmaatregelen en het naleven van de regelgeving op het gebied van dataprivacy.

Aan de andere kant richt metadatabeheer zich op het beheren van informatie met betrekking tot gegevens, inclusief de structuur, attributen en relaties ervan.

Efficiënt databeheer en metadatabeheer zijn essentieel voor het garanderen van datatransparantie, betrouwbaarheid en compliance. Ze stellen organisaties in staat om nauwkeurige en consistente gegevens bij te houden, aan wettelijke vereisten te voldoen en goed geïnformeerde beslissingen te nemen.

4. Business Intelligence en data-analyse

Datawarehousing en Business Intelligence (BI) zijn twee verschillende maar nauw met elkaar verbonden technologieën die een onderneming helpen bij het nemen van weloverwogen beslissingen. Organisaties beschikken in het digitale tijdperk over veel informatie in ruwe vorm, doorgaans opgeslagen in een datawarehouse. Het is van cruciaal belang dat datawarehouse-analysetools over BI-functionaliteit beschikken om het ophalen van gegevens te vergemakkelijken, omdat dit helpt bij het genereren van zakelijke inzichten.

Hoe kiest u de beste datawarehouse-tool? 6 factoren om te overwegen

Het kiezen van een datawarehouse-softwaretool die aan al uw zakelijke vereisten voldoet, moet zorgvuldig worden overwogen. Het overstappen van de ene DWH-tool naar de andere kan immers moeizaam en ontwrichtend zijn.

Hier zijn vijf belangrijke factoren waarmee u rekening moet houden bij het kiezen van een warehousingplatform:

1. Cloud versus lokaal

Bij het kiezen van een datawarehouse-softwaretool is het eerste punt dat u moet overwegen of u een cloud- of on-premises datawarehouse-software nodig heeft. Als u op zoek bent naar kosteneffectieve datawarehouse-software zonder servers, hardware en lagere onderhoudskosten, moet u kiezen voor een volledig beheerd cloudgebaseerd datawarehouse.

Als het beveiligen van gegevens een prioriteit is, is een lokale datawarehouse-architectuur wellicht de juiste keuze. Een lokaal datawarehouse geeft u volledige controle over informatiebeveiliging en toegang. Bovendien leveren deze oplossingen over het algemeen een hogere snelheid dan hun cloudalternatieven vanwege de lagere latentie.

2. Prestatie

Wat de prestaties betreft, moet u de toegangssnelheid en verwerkingssnelheid controleren. Tijdens het zoeken moet u vragen stellen, zoals welke datawarehouse-beheertool snellere queryprestaties levert. Hoe snel kan het gegevens uit de bronsystemen extraheren en in de doelsystemen laden? Welke tool helpt uw ​​datawarehouse-architectuur een ideaal prestatieniveau te behouden?

Hulpmiddelen voor gegevensintegratie in datawarehousing bieden verschillende prestatieniveaus, afhankelijk van hoe ze zijn gestructureerd. Om de topprestaties van uw datawarehouse te behouden, gebruikt u een tool die ervoor zorgt dat uw gegevens nauwkeurig worden opgeschoond, gededupliceerd, getransformeerd en geladen.

Zorg ervoor dat u een datawarehouse-softwaretool kiest die veelgebruikte brongegevensformaten en doelgegevensstructuren ondersteunt, zodat u eenvoudig toegang hebt tot diverse datasets voor tijdige beslissingen.

3. Kosten

Als het om de kosten gaat, moet u rekening houden met meerdere factoren, zoals:

• BI en rapportage

BI en datavisualisaties zijn van cruciaal belang voor het presenteren van gegevens aan belanghebbenden. Daarom bieden veel DWH-oplossingen dashboards voor rapportage. U kunt kiezen voor een enterprise-oplossing of voor een open source-tool. Hoewel open-sourceoplossingen goedkoper zijn, vereisen ze toegewijde ontwikkelaars om te coderen en te onderhouden.

• Opslagvereisten

De hoeveelheid benodigde opslagruimte is een andere belangrijke factor. Clouddatawarehouses bieden schaalbare opslag en brengen u kosten in rekening per gigabyte/terabyte aan gegevens – een perfecte optie voor grote ondernemingen.

• Onderhoud en opleiding

U moet ook rekening houden met de kosten voor het opzetten, leren en onderhouden van een datawarehouse. Als u kiest voor oplossingen zonder code, zoals Astera Data Warehouse Builder kunt u binnen enkele dagen opzetten en de tool ook toegankelijk maken voor niet-technische gebruikers. Tools zonder code verminderen ook de behoefte aan toegewijde ontwikkelaars, waardoor de arbeidskosten dalen.

4. Schaalbaarheid

Als uw bedrijf snel groeit, wilt u een datawarehouse-analysetool kiezen waarmee u uw bedrijf kunt opschalen. Kies bijvoorbeeld voor een tool die snelle en naadloze clusteraanpassingen mogelijk maakt zonder continue monitoring om naleving van de datasetvereisten te garanderen.

U kunt de schaalbaarheid van verschillende data-integratietools voor datawarehousing bepalen in termen van kosten, middelen en eenvoud. Sommige gereedschappen hebben meer onderhoud nodig, maar zijn goedkoper.

Op dezelfde manier vindt u enkele DWH-tools die horizontaal schaalbaar zijn. Dit betekent dat ze hoge prestaties bieden, zelfs als u meer knooppunten aan uw datawarehouse toevoegt. Bovendien kunnen dergelijke tools, indien correct geoptimaliseerd, relatief economisch zijn.

5. Automatiseringsmogelijkheden

Automatisering is de noodzaak van het moment geworden om tegemoet te komen aan de groeiende behoefte aan datavolume en een snellere time-to-insight mogelijk te maken. Daarom is het belangrijk dat de tool die u kiest automatisering moet ondersteunen. Moderne datawarehouse-tools kunnen de tijd, kosten en risico’s van datawarehousing-projecten radicaal verminderen, omdat ze, in tegenstelling tot traditionele datawarehousing-tools, bij elke stap automatisering bieden. Ze worden geleverd met workflowautomatisering en ontwerppatronen voor datamodellen, zoals Vault, Inmon en Kimball. Van het ontwerpen van het datawarehouse tot gegevenstoewijzing en het genereren van ETL-code om informatie in het datawarehouse te laden, elimineert de geautomatiseerde datawarehousing-tool het vervelende proces van SQL-query's.

Ze zorgen er ook voor dat gegevens foutloos in uw datawarehouse worden geladen, omdat het volledige gegevensopschoningsproces, vanaf het profileren van de brongegevens tot de validatie voordat deze in het datawarehouse worden geladen, wordt geautomatiseerd.

6. Integraties

Bedrijven hebben gemiddeld te maken met 400 databronnen, variërend van lokale databases tot applicaties, sensordata en POS-data. Het einddoel van elk bedrijf is om deze gegevens te combineren tot een uniform overzicht. Daarom is het essentieel om een ​​DWH-tool te selecteren die gegevens uit verschillende applicaties en informatiesystemen kan integreren. Zorg ervoor dat de tool die u kiest ingebouwde connectoren heeft voor de bronnen waarmee u werkt.

Bouw uw ondernemingsdatawarehouse met Astera in 6 Easy Steps

ADWB versnelt uw traject naar de implementatie van een datawarehouse aanzienlijk. Laten we eens kijken hoe u in slechts zes stappen een datawarehouse met ADWB kunt implementeren:

1. Neem gegevens op uit meerdere bronnen

ADWB wordt geleverd met ingebouwde connectoren waarmee u gemakkelijker gegevens uit elke bron in uw organisatie kunt extraheren. Het enige wat u hoeft te doen is de bronconnector te slepen en neer te zetten en de verbinding tot stand te brengen.

2. Schema maken

U kunt de visuele interface en de ingebouwde datamodeller van het platform gebruiken om een ​​geheel nieuw model te maken of een model voor een bestaande database te reverse-engineeren.

3. Gegevensmodellering

Vervolgens kunt u beginnen met datamodellering. ADWB ondersteunt beide dimensionale modellering en datakluismodellering. U kunt het modelleringsproces van de datakluis automatiseren en hubs, links en satellieten maken voor elke onderliggende entiteit, of u kunt een entiteitstype toewijzen aan elke algemene entiteit in een datamodel om er een dimensionaal model.

4. Controleer uw gegevensmodel

Vervolgens kan de tool u helpen verifiëren of de feiten en dimensiegegevens geldig en nauwkeurig zijn met behulp van de Valideer metagegevens en gegevensintegriteit keuze. Deze opties laten u weten dat deze problemen bestaan ​​in de gegevens die aanwezig zijn in de entiteiten van een geïmplementeerd dimensionaal model.

5. Vul uw datawarehouse in

Vervolgens kunt u de Data Flow Designer gebruiken om ETL-pijplijnen in te stellen om gegevens in uw datawarehouse te laden. U kunt de dimensie- en feitenlader gebruiken om gegevens in het doelmodel te laden.

6. Visualiseer uw gegevens

Dit is het interessante deel. ADWB wordt geleverd met de OData-service, waarmee u uw gegevens eenvoudig kunt visualiseren en analyseren met behulp van analytische tools zoals Power BI of Tableau.

Conclusie

Tools voor datawarehousing zijn onmisbare troeven geworden van moderne organisaties, omdat ze bedrijven helpen om te gaan met moderne data-uitdagingen. Als u op zoek bent naar een eenvoudigere manier om uw datawarehouse in te richten, probeer het dan Astera Datawarehouse-bouwer voor gratis met een proefperiode van 14 dagen.