Data Warehouse Automatisierung vs. ETL/ELT

Dieser Blogbeitrag beleuchtet die Einsatzmöglichkeiten und Vorteile der Data-Warehouse-Automatisierung im Vergleich zu herkömmlichen ETL- und ELT-Tools und hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Funktionen Ihr Team für einen modernen Data-Warehousing-Ansatz benötigt.

Der gesamte Data Warehouse Lebenszyklus

Während ELT im Vergleich zu ETL sicherlich einen Fortschritt darstellt, decken beide Arten von Datenbewegungslösungen immer noch nur einen kleinen Teil des Data-Warehousing-Lebenszyklus ab. Das bedeutet, dass Unternehmen auf viele unterschiedliche Tools zurückgreifen müssen, um alle anderen Aspekte des Designs, der Entwicklung, der Bereitstellung, der Dokumentation und des Betriebs ihrer Data Warehouses und anderer Dateninfrastruktur abzudecken.

Automatisierung der Dateninfrastruktur: Ein moderner Ansatz

Im Vergleich zum begrenzten Anwendungsbereich von ETL- und ELT-Tools umfasst die Dateninfrastruktur-Automatisierung den gesamten Lebenszyklus des Data Warehousing. Von der Planung, der Datenermittlung und dem Design über die Entwicklung, die Bereitstellung, den Betrieb und das Änderungsmanagement bis hin zur Dokumentation – die Automatisierung vereinheitlicht alles.

Während ETL- und ELT-Tools Code generieren, um die Bewegung und Transformation von Daten durchzuführen, geht die Automatisierung über die Codegenerierung hinaus. Die Tabelle gibt einen Überblick über die einzelnen Schritte des Data-Warehousing-Lebenszyklus und die Tools, die Data-Warehousing-Teams für die Durchführung der einzelnen Schritte einsetzen können.

Data Warehouse Lifecycle Tools Tabelle

Eine komplette Data Warehouse Automatisierung würde die Funktionen von vielen einzelnen Tools vereinen und den gesamten Lebenszyklus des Data Warehousings abdecken.

7 Szenarien, in denen Automatisierung die ETL/ELT-Tools übertrifft

Die folgenden sieben Szenarien sind Beispiele dafür, wann Data Warehouse Automatisierung einen Mehrwert gegenüber ETL/ELT bietet. Dadurch können Sie feststellen, ob Data Warehouse Automatisierung auch für Ihre Data Warehouse-Umgebung geeignet ist.

  1. Unsere Benutzer sind sich nicht sicher, welche Daten sie benötigen und sind unklar über ihre Anforderungen.
  2. Unsere Anforderungen ändern sich schnell während des Projekts, sobald die Benutzer die Daten sehen.
  3. Wiederholte, zeitaufwändige SQL-Handcodierung erfordert zusätzliche Entwickler und/oder verlängert die Projektdauer.
  4. Konsistente Entwicklungsstandards und Dokumentation fehlten bisher.
  5. Unsere Quellsysteme ändern sich von Zeit zu Zeit.
  6. Time-to-Value muss in wenigen Tagen und Wochen erreicht.
  7. Die Vereinfachung der Bereitstellung und des laufenden Betriebs ist der Schlüssel zu langfristige Lebensfähigkeit unseres Data Warehouse.

Flexibler und zukunftssicherer werden mit Metadaten

Im Gegensatz zu ETL- und ELT-Tools können mittels metadatengesteuerter Automatisierung automatisch Metadaten erzeugt und gepflegt werden, um die vor- und nachgelagerten Abhängigkeiten aller Objekte in der Dateninfrastruktur zu verfolgen. Dies bedeutet, dass Entwickler abhängige Objekte erstellen, verwalten und dokumentieren können, da sie wissen, dass sie automatisch integriert und entsprechend aktualisiert werden, wenn Änderungen an der zugrunde liegenden Infrastruktur vorgenommen werden.

Durch die Verwendung von Metadaten zur Synchronisierung und Automatisierung des Änderungsmanagements und der Dokumentation erleichtert und beschleunigt Data Warehouse Automatisierung die Reaktion der Teams auf Änderungen. Ob bei der Weiterentwicklung bestehender Umgebungen oder bei der Migration zu neuen Umgebungen, die metadatengestützte Automatisierung verschafft Entwicklern einen Vorsprung gegenüber der Verwendung früherer ETL- oder ELT-Methoden.

Automatisierung und ETL/ELT-Tools gemeinsam nutzen

In Situationen, in denen der ETL- oder ELT-Code bereits eingerichtet ist und funktioniert, kann die Data-Warehouse-Automatisierung eingeführt werden, ohne dass der vorhandene Code überarbeitet oder neu erstellt werden muss. Beide Lösungen können nebeneinander bestehen, so dass Sie von den Vorteilen der Automatisierung des restlichen Data Warehouse-Lebenszyklus profitieren können.

Automatisierung: Die klare Wahl

Wenn Effizienz, Schnelligkeit und Flexibilität für die Bereitstellung von Erkenntnissen für das Unternehmen entscheidend sind, ist die Data-Warehouse-Automatisierung die richtige Technologie. Beschleunigen Sie die Bereitstellung und den Betrieb Ihrer Dateninfrastruktur, indem Sie die Automatisierung nutzen, um:

  • sich wiederholende, manuelle Arbeiten zu eliminieren
  • den Bedarf an umfangreichen, nicht integrierten Toolsets zu verringern
  • erforderliche Änderungen innerhalb der von Ihnen geschaffenen Infrastruktur leichter zu bewältigen

 

Wenn Sie noch mehr zum Thema ETL/ELT erfahren möchten klicken Sie hier.

Und wenn Ihr Interesse an einer Data Warehosue Automatisierung geweckt wurde, vereinbaren Sie sich doch einen Termin für ein unverbindliches Gespräch mit uns.

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