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Data Warehouse = AnalyticsCreator

Das Data Warehouse stellt die Achillesverse in BI, Reporting- und Analyseprojekten dar. Nur ein verlässliches Data Warehouse (Single Point of Truth) kann Daten aus verschiedenen heterogenen Datenquellen effizient kombinieren, transformieren, konsolidieren und als zuverlässige Datenbasis für Auswertungen und Analysen aller Art bereitstellen.

Um den ETL-Prozess (Extract – Transform – Load) nachvollziehbar und effizient abbilden zu können, sind verschiedene Staging-Layer erforderlich, bis aus den meist relationalen Ursprungsdaten verwertbare Informationen in Form eines analytischen Modells für Kennzahlen-Cubes (Fakten) und Dimensionen werden.

Ein Data Warehouse stellt daher ein komplexes Werk dar, welches aus Konnektoren, Datenstrukturen und Transformationslogik besteht. Nur wenn all diese Komponenten fehlerfrei, performant und stabil zusammenarbeiten, entsteht eine zuverlässige Datenbasis für das BI-Projekt.

Als Datenbankserver für das Data Warehouse hat sich der Microsoft SQL Server bestens in der Praxis bewährt, bringt dieser doch alle notwendigen Funktionen und Komponenten mit.

Grafische Modellierung des Data Warehouse mit AnalyticsCreator
Grafische Modellierung des Data Warehouse mit AnalyticsCreator

Aufwand für die manuelle Implementierung eines Data Warehouse ist enorm

Natürlich kann das Data Warehouse herkömmlich mittels Visual Studio und SQL Server Management Tools aufgebaut werden. Dies schließt die manuelle Erstellung aller Tabellen und Sichten ebenso mit ein, wie die Definition des analytischen Modells über die SQL Server Analysis Services (SSAS) und der Transformationen und Ladeprozesse über die SQL Server Integration Services (SSIS).

Auch ohne die Persistierung rechenintensiver SQL-Sichten oder Datenhistorisierung ist der Aufwand bei der manuellen Implementierung eines Data Warehouse enorm und das Ergebnis sehr stark abhängig von der Qualifikation und Verfügbarkeit der implementierenden Personen. Nehmen wir Persistierung und Historisierung als Anforderungen mit dazu, dann steigt der Aufwand nochmals deutlich an und das Data Warehouse ist mit hoher Wahrscheinlichkeit nur noch mit großem Aufwand wartbar und erweiterbar. Mit der Komplexität geht die Übersicht verloren und meistens mangelt es auch an einer aussagefähigen Dokumentation. Wenn spätere Änderungen von Personen durchgeführt werden müssen, die nicht an der Erstellung mitgewirkt haben, dann steigt die Gefahr von Datenfehlern und Inkonsistenzen an.

AnalyticsCreator reduziert Komplexität, Aufwand und Risiko

Deployment auf einen MS SQL Server
Deployment auf einen MS SQL Server

Beim AnalyticsCreator handelt es sich im ein Design-Time-Tool zur Abbildung des kompletten Data Warehouse Lebenszyklus. Über eine grafische Oberfläche werden alle Schichten und Transformationen definiert, von der Datenquelle bis zur Erzeugung des analytischen Modells. Persistierungen und Datenhistorisierung werden mit wenigen Mausklicks definiert. Die Komplexität des Data Warehouse wird auf diese Weise dramatisch reduziert, was gleichzeitig eine deutliche Verkürzung der Projektdauer bedeutet und auch das Projektrisiko reduziert.

Da der AnalyticsCreator standardisierte Outputs für verschiedene analytische Datenbanken generiert, z.B. SSAS, Qlik, Tableau, PowerPivot, wird der AnalyticsCreator für den Betrieb des Data Warehouse nicht mehr benötigt. Alle erforderlichen Datenbanken, Tabellen, Sichten, Stored Procedures und Scripte werden vollständig für das Zielsystem generiert. Natürlich muss kein analytisches Modell generiert werden, sondern die Ausgabe als übliches Star-Schema ist ebenfalls möglich. Damit können dann BI-Systeme angebunden werden, bei denen das analytische Modell direkt innerhalb der BI-Lösung generiert wird, z.B. bei der Reporting- und Planungssoftware BOARD.

Der maximale Nutzen wird natürlich dann erreicht, wenn nicht nur die initiale Erstellung des Data Warehouse, sondern auch alle zukünftigen Änderungen und Erweiterungen mit dem AnalyticsCreator abgebildet werden. Dann profitiert der Kunde dauerhaft von den Vorteilen der Data Warehouse Automation Lösung.

Ausgewählte Merkmale von AnalyticsCreator

Grafische Modellierung des ETL-Prozesses mit Transformationen und Historisierung

Grafische Modellierung

AnalyticsCreator bildet den kompletten Data Warehouse Lebenszyklus inkl. ETL-Prozess mit Import, Transformationen, Historisierung, Persistierung und Bereitstellung in einer analytischen Datenbank oder als Star-Schema ab.

Definition eines Makros mit Eingangsparameter (:1)

Vereinfachte Wartung über Makros

Makros bieten nicht nur die Möglichkeit der SQL-Code-Wiederverwendung, sondern vereinfachen die Wartung des Data Warehouse erheblich. Makros können durch Eingangsparameter sehr flexibel eingesetzt werden.

Definition einer Historisierung mit Steuerung bis auf Feldebene

Historisierung und Persistierung

Die Historisierung von Daten im Data Warehouse, die in der Datenquelle nur als aktueller Wert existieren, bedeutet normalerweise einen erheblichen Aufwand. AnalyticsCreator erledigt das mit einem Mausklick. Gleiches gilt für die Persistierung von SQL-Sichten, also die physische Zwischenspeicherung zur Steigerung der Performance.

Fehlerhafte Definitionen werden durch die Validierung erkannt und markiert

Automatische Validierung

AnalyticsCreator stellt vor einem Deployment sicher, dass alle Definitionen konsistent sind und keine Syntaxfehler enthalten sind. Dadurch ist ein durchgängiger, stabiler und zuverlässiger ETL-Prozess gewährleistet.

Anerkannte Methoden

AnalyticsCreator erstellt Ihr Data Warehouse nach anerkannten wissenschaftlichen Methoden, z.B. Kimbal (Classic) oder DataVault. Auf diese Weise erhalten Sie als Ergebnis ein Data Warehouse auf höchstem Qualitätsniveau und nach Best Practise.

Unterstützung der EU-DSGVO

Die EU-DSGVO berechtigt eine betroffene Person, die Anonymisierung der eigenen personenbezogenen Daten zu verlangen. Dies gilt natürlich auch für Daten im Data Warehouse. Mit einem Mausklick können Sie Spalten anonymisieren und damit den Anforderungen der EU-DSGVO gerecht werden.

Breite Unterstützung von Datenquellen

AnalyticsCreator unterstützt eine Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen für den Import der Ursprungsdaten. Die Verbindung zu SAP wird über den Theobald-Konnektor realisiert, der separat lizenziert werden muss.

Wizard für die Erzeugung von Import-Tabellen und Transformationen inkl. Historisierung

Wizard-gestützte Erstellung der Layer

Ein Wizard unterstützt den Anwender bei der Generierung der verschiedenen Layer und Transformationen aus den selektierten Datenquellen. Der Wizard kann auch nachträglich durchlaufen werden, um z.B. neue Datenquellen einfach zu integrieren.

Überzeugende Argument für Entscheider

Reduzierung des Risikos

Machen Sie Schluss mit dem Albtraum von Endlosprojekten. Durch die reduzierte Komplexität und schnellere Implementierungszeiten sinkt auch das damit verbundene Projektrisiko deutlich.

Bleiben Sie unabhängig

Das Ergebnis gehört Ihnen. Auch wenn die Subscription für AnalyticsCreator abgelaufen ist, können Sie das generierte Data Warehouse uneingeschränkt weiter nutzen oder manuell anpassen.

Sparen Sie Zeit und Geld

Durch die Standardisierung und Automatisierung erreichen Sie ultra-schnelle Ergebnisse in höchster Qualität.

Compliance und Transparenz

Sie haben auf jeder Ebene der Datenverarbeitung volle Kontrolle über den Datenfluss und die Berechnung der Kennzahlen. Eine grafische Abbildung und automatische Dokumentation sorgt für maximale Transparenz.

Bestehende Investitionen schützen

Bestehende Data Warehouse und BI-Lösungen können nahtlos integriert, bzw. weiterverwendet werden. Beim Data Warehouse sollte ein Redesign für den maximalen Nutzen in Betracht gezogen werden.

Höchste Qualität erhalten

AnalyticsCreator verbessert die Datenqualität und die Nachverfolgung von Änderungen durch Historisierung und Versionierung. Standardisierung sichert ein gleichbleibend hohes Qualitätsniveau der Ergebnisse.

Weitere Informationen zu AnalyticsCreator

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