Das urspr\u00fcngliche Konzept eines Data Warehouse besteht im Wesentlichen darin, kritische Daten aus verschiedenen Transaktionssystemen zu replizieren, Inkonsistenzen zu beheben und saubere, leicht analysierbare Datens\u00e4tze zu erzeugen. Dieser Prozess wird \u00fcblicherweise durch regelm\u00e4\u00dfig laufende Programme realisiert, die das Data Warehouse bei der Aufnahme neuer Daten auf dem neuesten Stand halten.<\/p>\n F\u00fcr den ordnungsgem\u00e4\u00dfen Betrieb einer Data-Warehouse-Umgebung sind zahlreiche Komponenten erforderlich. Dazu geh\u00f6ren Datenextraktionsverfahren und ein eigenes Schema f\u00fcr das Data Warehouse. Moderne Data Warehouses ben\u00f6tigen au\u00dferdem zus\u00e4tzliche Verfahren, um konkurrierende Versionen von Hintergrunddaten mithilfe von Gesch\u00e4ftsregeln aufzul\u00f6sen und so die Hierarchie der Hauptversionen der Daten zu bestimmen.<\/p>\n Die historische Herausforderung besteht darin, dass ein Data Warehouse einem Geb\u00e4ude \u00e4hnelt, dessen zugrundeliegendes Betriebssystem sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndert. Bei grundlegenden System\u00e4nderungen (wie einer Umstrukturierung oder Unternehmens\u00fcbernahme) muss die Struktur des Data Warehouse angepasst werden, um die ver\u00e4nderten Gesch\u00e4ftsprozesse widerzuspiegeln. Ist das Tempo der Ver\u00e4nderungen zu hoch, kann das Data Warehouse zeitweise unzuverl\u00e4ssig werden und das Vertrauen der Gesch\u00e4ftsleute untergraben.<\/p>\n Um dieses Problem zu l\u00f6sen, Data Marts<\/strong><\/a> So entstanden Data Marts. Wenn diese jedoch nicht mit den Daten im Data Warehouse synchronisiert werden, k\u00f6nnen sie mit diesen in Konflikt geraten und mehrere Datenversionen erzeugen. Um dieser Instabilit\u00e4t entgegenzuwirken, entwickelten sich verschiedene Data-Warehouse-Architekturen, darunter \u2026 Sternschemata<\/strong>, Schneeflockenschemata<\/strong>und andere, die von den Technologen Bill Inmon und Ralph Kimball bef\u00fcrwortet wurden.<\/p>\n Dann entstand das Feld des Stammdatenmanagements, da Unternehmen zunehmend komplexere Datens\u00e4tze zum Gesch\u00e4ftskontext erfassen wollten, oft in separaten Datenbanken, die parallel zu Data Warehouses arbeiten. Der Wettbewerb um unterschiedliche Versionen von Produkthierarchien erfordert Input aus dem Fachbereich, sodass Datenverwaltung<\/strong><\/a> Das Data Warehouse stellt Prozesse f\u00fcr die gesch\u00e4ftliche Kontrolle dieser Stammdaten bereit.<\/p>\n Neben der schieren Datenmenge stellt auch die zunehmende Komplexit\u00e4t ein Problem dar. Schlie\u00dflich kamen immer komplexere Abfrage- und Analysetools zum Einsatz, die oft selbst eine Metadatenebene ben\u00f6tigten, um die Gesch\u00e4ftssicht des Data Warehouse abzubilden.<\/p>\n Gleichzeitig extrahieren, transformieren und laden (ETL<\/strong><\/a>) Daten haben eine ganze Industrie hervorgebracht Datenintegration<\/strong><\/a> Diese Tools automatisieren den Prozess und verf\u00fcgen \u00fcber eigene propriet\u00e4re Skripte, die zus\u00e4tzliche Komponenten hinzuf\u00fcgen, die in der Data-Warehouse-Umgebung verarbeitet werden m\u00fcssen.<\/p>\n Seit vielen Jahren wird versucht, die Komponenten einer Enterprise-Data-Warehouse-Umgebung zu organisieren. Um die zunehmend komplexen Data Warehouses zu modernisieren, bieten Anbieter vorgefertigte Templates und Data-Warehouse-Generatoren an, beispielsweise Idera, Magnitude und Attunity. Trotz Erfolgen in einigen Anwendungsf\u00e4llen konnte sich keines dieser Systeme marktf\u00fchrend durchsetzen.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus sind DevOps und DataOps darauf ausgerichtet, die Weiterentwicklung des Data-Warehouse-Schemas und andere Aspekte zu unterst\u00fctzen, die einen kontrollierten Betrieb der Data-Warehouse-Umgebung gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n Trotz der enormen Anstrengungen innovativer Anbieter gibt es keine Abk\u00fcrzungen zur Modernisierung von Data Warehouses. Gro\u00dfe Unternehmen haben massiv in Enterprise Data Warehouses und die zugeh\u00f6rigen Umgebungen investiert, doch die schiere Menge an Prozessen, Verfahren, Skripten und Schemata stellt weiterhin erhebliche Hindernisse f\u00fcr den Fortschritt dar. Eine weitere H\u00fcrde ist die \u00dcberwindung der Tr\u00e4gheit der bestehenden Praktiken bei Datenbankadministratoren und IT-Mitarbeitern.<\/p>\n Die Migration gestaltet sich schwierig, da die meisten Analysen des Unternehmens auf Data Warehouses basieren. Die Umstrukturierung einer bestehenden Data-Warehouse-Umgebung ist vergleichbar mit dem Versuch eines Mechanikers, den Motor eines fahrenden Autos aufzur\u00fcsten. Dennoch leisten Automatisierungstools f\u00fcr Data Warehouses und der moderne DataOps-Markt ihren Beitrag zur Modernisierung der Data-Warehouse-Umgebungen von Unternehmen.<\/p>\n Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hat Ihnen geholfen, die Tools und Tipps zur Modernisierung von Data-Warehouse-Umgebungen besser zu verstehen. Wenn Sie mehr \u00fcber Data Warehouses erfahren m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen folgende Website: Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren,\u00a0Datenherkunft<\/strong><\/a>, und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch, erm\u00f6glichen Sie Benutzern aber auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 3. Juli 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data Warehouse Environment Modernization Tools and Tips Data warehouse has a long history, and the basic idea here is that most businesses build various applications to automate their basic business processes, and these business processes evolve independently, resulting in multiple versions of data. In the past, inconsistent data has been a headache for those trying to understand sales revenue or profit margins across different product lines or regions. In essence, the original concept of a data warehouse is to replicate critical data from various transactional systems, resolve inconsistencies and produce clean datasets that are easy to analyze. 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Geschichte der Data-Warehouse-Umgebung<\/h3>\n
Modernisierung des Data Warehouse<\/h3>\n
Abschluss<\/h3>\n