Data Warehouse Automation (DWA) Software automatisiert und optimiert jeden Teil des gesamten Lebenszyklus eines Data Warehouses. Sie hilft sicherzustellen, dass die Automatisierungssoftware die zahlreichen Aufgaben eines Data Warehouses automatisch verwaltet – Entdeckung, Design, Entwicklung, Bereitstellung, Bereitstellung und Skalierung.
Die Automatisierung von Data Warehousing stellt sicher, dass sich wiederholende Aufgaben reduziert oder vollständig eliminiert werden. Data Warehouse Software bietet in der Regel integrierte Vorlagen oder verwendet Datenmodellierung (Muster zur Sicherstellung der Funktionalität), um zu automatisieren. Die Automatisierung dieser sich wiederholenden Aufgaben hilft Unternehmen, datengetriebene Strategien zu entwickeln und datengetriebene Einblicke zu bieten und somit auf den digitalen Transformationszug aufzuspringen.
Durch die Automatisierung jedes Schritts des Data Warehouse Lebenszyklus wird viel weniger Zeit benötigt, um es zu verwalten, wodurch Dateningenieure mehr Zeit für andere Aufgaben haben, anstatt das Data Warehouse rund um die Uhr zu verwalten.
Für Unternehmen steht Daten im Mittelpunkt der Entscheidungsfindung. Es sind jedoch nicht nur die Daten wichtig, sondern auch der Arbeitsablauf. Insbesondere, wie Geschäftsanwender auf die Daten zugreifen können und die Geschwindigkeit, mit der auf diese Daten zugegriffen werden kann, ist ebenfalls wichtig und treibt den Bedarf an DWA-Lösungen an.
Traditionelle Data Warehouse Architekturen erfordern intensives manuelles Schreiben von Code für Datenmodellierung, Design usw. DWA hilft, diese Schritte zu eliminieren und ermöglicht eine saubere Datenvorbereitung und -integration, ohne dass Ingenieure Code schreiben müssen.
Daten in einem Data Warehouse durchlaufen hauptsächlich drei Phasen:
- Extraktion, bei der Daten aus zahlreichen internen und externen Datenquellen (Big Data Quellen) extrahiert werden. SQL-Skripte/Code, die von Dateningenieuren geschrieben wurden, werden verwendet, um alle Daten aus der Datenbank zu extrahieren. In diesem Schritt erfolgt auch die Datenvorbereitung (Reinigung der Daten).
- Datenmodellierung wird mit verschiedenen Schemata durchgeführt, und die Datensätze werden transformiert. Diese Daten werden dann in das Data Warehouse geladen.
- Daten können dann in Analyse- oder Business Intelligence (BI) Tools exportiert werden, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Der Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) oder Extraktions-, Lade- und Transformationsprozess (ELT) in den ersten beiden Schritten war früher ein manueller Prozess, aber die Einführung verschiedener ETL-Tools und DWA-Prozesse macht den Prozess viel effizienter. DWA-Tools helfen, den ETL/ELT-Prozess für Echtzeit-Data Warehousing zu optimieren. Der Unterschied zwischen ETL und ELT besteht darin, dass ELT das Zielsystem zur Transformation der Daten verwendet, anstatt die Daten wie bei ETL vorzuverarbeiten.
Wie bereits erwähnt, erfolgen alle oben genannten Schritte, von der Extraktion bis zum Export in Business Intelligence (BI) Tools, automatisch innerhalb der DWA-Software.
Wofür steht DWA?
DWA steht für Data Warehouse Automation. Die Hauptaufgabe dieser Software besteht darin, mehrere Prozesse zu automatisieren und die Geschwindigkeit und Agilität des gesamten Data Warehouse Lebenszyklus sicherzustellen.
Was sind die häufigsten Merkmale von Data Warehouse Automation Software?
Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von DWA-Lösungen, die Benutzern auf verschiedene Weise helfen können:
Automatisierung: Das Hauptmerkmal von DWA-Tools ist die Einführung von Automatisierung in einen traditionell manuellen Data Warehouse Prozess. Die Automatisierung der zahlreichen Schritte hilft, manuelle Fehler zu reduzieren und die Zeit zu verkürzen, bis die Daten von BI-Tools zur Analyse genutzt werden können.
Batch-Verarbeitung und Planung: DWA-Tools unterstützen Unternehmen dabei, ihre Data Warehousing-Jobs automatisch zu planen und auszuführen, wodurch der Bedarf an manueller Unterstützung reduziert wird. Die Automatisierung der Batch-Verarbeitung und Planung stellt sicher, dass Ressourcen sinnvoll zugewiesen werden.
Konsolidierung des Datenmanagementprozesses: Da DWA sicherstellt, dass Data Warehouse Prozesse von Anfang bis Ende automatisiert sind, benötigen Unternehmen möglicherweise keine spezifischen ETL-Tools oder sogar zusätzliche BI-Plattformen, da die DWA-Software dasselbe bieten kann. DWA-Lösungen können als One-Stop-Shop für mehrere Datenmanagementprozesse existieren, was es Administratoren und Entwicklern viel einfacher macht, sie zu handhaben, da sie auf einer einzigen Plattform existieren.
Checkpoint-Unterstützung: Obwohl Automatisierung hier der Schlüssel ist, könnte ein Automatisierungsfehler zahlreiche Probleme verursachen. Um dies zu unterstützen, können viele DWA-Tools Checkpoints im gesamten Datenpipeline-Prozess hinzufügen, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Wenn die Automatisierung an einem Punkt fehlschlägt, wird nur dieser Checkpoint pausiert und korrigiert, ohne den gesamten Prozess zu beeinträchtigen.
Analyseunterstützung: Wie bereits erwähnt, ist ein wichtiges Ergebnis der Verwendung von DWA-Tools die Bereitstellung datengetriebener Geschäftseinblicke. Ein wichtiges Merkmal jeder DWA-Lösung ist die Sicherstellung, dass der Benutzer analytische Modelle erstellen kann, um schnelle und genaue Business Intelligence-Berichte zu erstellen. Ohne DWA würde es Wochen oder sogar Monate dauern, um Einblicke zu liefern. Und bis diese Einblicke erhalten werden, wären die Daten alt, also nicht in Echtzeit und genau.
Integrierte Verbindungen: DWA-Tools unterstützen auch integrierte Verbindungen zu verschiedenen lokalen Datenbanken oder Cloud-Diensten wie Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) usw.
