Was ist Data Warehouse Automation?
Data Warehouse Automation (DWA) wird definiert als die Automatisierung jedes Teils des gesamten Data-Warehouse-Lebenszyklus. Es hilft sicherzustellen, dass die zahlreichen Aufgaben, die ein Data Warehouse ausführt – Entdeckung, Design, Entwicklung, Bereitstellung, Bereitstellung und Skalierung – automatisch verwaltet werden.
Durch die Automatisierung jedes Schritts des Data-Warehouse-Lebenszyklus benötigen diese Automatisierungstools weniger Zeit für die Verwaltung. Datenpersonal kann mehr Zeit mit kritischen Aufgaben verbringen, anstatt das Data Warehouse rund um die Uhr zu verwalten.
Vorteile der Nutzung von Data Warehouse Automation
- Erhöhte Produktivität und ROI: DWA-Lösungen helfen Unternehmen, Projekte schnell zu liefern, indem sie weniger Ressourcen verbrauchen, da der Prozess von Anfang bis Ende vollständig automatisiert ist, was die Produktivität und den ROI steigert.
- Erhöhte geschäftliche Agilität: Traditionelle Data-Warehouse-Prozesse könnten Wochen dauern, um ein Projekt abzuschließen, was zu Verzögerungen für Geschäftsentscheider führt, die auf Echtzeitdaten zugreifen möchten. Mit DWA-Tools verkürzt sich die Zeit, um auf Analyseberichte zuzugreifen.
- Bessere Datenqualität: Die Einführung von Automatisierung in die Unternehmens-Data-Warehouse-Prozesse hilft, manuelle Fehler zu reduzieren. Die Automatisierung für Data Warehouses umfasst die Datenvorbereitung, Datenbereinigung und Datenintegration automatisch, was Stunden manueller Arbeit spart. Dies hilft Unternehmen sicherzustellen, dass sie qualitativ hochwertige Daten für Entscheidungen haben, was die Zuverlässigkeit erhöht.
- Verbesserte Datenmanagementprozesse: Die Anzahl der Datenanfragen oder Analyseanfragen übersteigt die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden können. Um diese Herausforderung zu lösen, automatisiert DWA-Software den gesamten Prozess und beschleunigt die Zeit zur Bewertung von Analyseanfragen.
- Mehr Zeit für Entwickler: Automatisierte Unternehmens-Data-Warehouse-Prozesse ermöglichen es Entwicklern, mehr Zeit zurückzugewinnen, sodass ihre Expertise anderswo genutzt werden kann. Entwickler können mehr Zeit mit anderen kritischen Projekten verbringen. Die Abläufe werden viel selbstbedienender.
- Standardisierung und Compliance: Ein häufiges Merkmal von DWA-Lösungen ist die Dokumentation, die sicherstellt, dass Unternehmen transparent und konform bleiben, da die Daten in jedem Schritt dokumentiert werden. Datenschutzteams können diese Dokumentation und abgestimmte Methoden verwenden, um sicherzustellen, wie Daten intern und extern für ein Unternehmen fließen, und Bedenken äußern, wenn sie beobachtet werden.
Auswirkungen der Nutzung von Data Warehouse Automation
Das Feld der Business Intelligence (BI) könnte durch DWA auf folgende Weise positiv beeinflusst werden:
- Zuverlässigkeit: BI benötigt zuverlässige Daten. Mit DWA-Tools kann ein BI-Analyst auf saubere, vorbereitete und verarbeitete Daten zugreifen, die ihnen helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, wo immer möglich. BI-Analysten können diese Tools auch verwenden, um Warehouse-Daten in andere Systeme zu verschieben, wie z.B. Datenvisualisierungs- und cloudbasierte BI-Tools.
- Erstellung analytischer Modelle: Geschäftsanwender können DWA nutzen, um datengetriebene Geschäftseinblicke zu liefern. Data-Warehouse-Nutzer können analytische Modelle erstellen, um schnelle und genaue Business-Intelligence-Berichte zu erzielen. Ohne DWA würde es Wochen oder Monate dauern, um Einblicke zu liefern, die ungenau wären, da die Daten nicht mehr in Echtzeit vorliegen.
Best Practices für Data Warehouse Automation
Um DWA zum Laufen zu bringen, sollten Benutzer diese Best Practices befolgen:
- Sicherstellen, dass DWA Checkpoint-Unterstützung bietet: Mehrere DWA-Tools können Checkpoints im gesamten Datenpipeline-Prozess hinzufügen, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Wenn die Automatisierung an irgendeinem Punkt fehlschlägt, wird nur dieser Checkpoint pausiert und korrigiert, ohne den gesamten Prozess zu beeinträchtigen.
- Unterstützung verschiedener Bereitstellungstypen: DWA-Software kann vor Ort, in der Cloud oder in einem hybriden Ansatz basierend auf den Anforderungen des Kunden bereitgestellt werden.
- Sicherstellen der Wiederverwendbarkeit von Code: Data-Warehouse-Entwickler erstellen mehrere Codezeilen für verschiedene Prozesse. Eine gute Praxis ist es, sicherzustellen, dass DWA die Wiederverwendung des Codes auf verschiedenen Plattformen ermöglicht, wenn erforderlich.
Data Warehouse Automation vs. Extract, Transform, and Load (ETL)
DWA-Software unterscheidet sich von traditionellen ETL-Tools, da letztere verwendet werden, um Daten zwischen Datenbanken zu übertragen oder für den externen Gebrauch. ETL-Tools werden hauptsächlich verwendet, um Datensätze zu transformieren, um sie durch Abfragen und Analysen zu operationalisieren, während DWA-Software alle datenbezogenen Prozesse von Anfang bis Ende automatisiert.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
