Qlik Compose® for Data Warehouses
Agile Data-Warehouse-Automatisierung
2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools
Schneller zu analysebereiten Daten
Herkömmliche Methoden zum Aufbau und zur Administration von Data Warehouses können mit den geschäftlichen Anforderungen von heute kaum noch Schritt halten. Auf die zeitaufwändige und fehleranfällige Entwicklung des ETL-Codes zur Einrichtung eines Data Warehouse entfällt in der Regel 60 bis 80 % der Vorbereitungszeit. Das bedeutet, dass das Datenmodell oft schon vor dem Start des BI-Projekts veraltet ist. Die daraus folgenden Nachbesserungsarbeiten kosten noch mehr Zeit, binden qualifizierte Mitarbeiter und verzögern die Realisierung des Projekt-ROI.
Damit die Daten schneller zur Analyse bereitstehen, muss jedes Stadium des Entwicklungs- und Management-Zyklus gestrafft werden.
Ein modernes Data-Warehousing-Konzept
Qlik Compose for Data Warehouses bietet ein modernes Konzept zur Automatisierung und Optimierung der Data-Warehouse-Erstellung und -Administration. Die Lösung automatisiert das Warehouse-Design, das Erzeugen des ETL-Codes und das Durchführen von Aktualisierungen. Dabei kommen Best Practices und bewährte Entwurfsmuster zum Einsatz. Ob On-Premises oder in der Cloud, Qlik Compose for Data Warehouses reduziert die Risiken, Zeit und Kosten für BI-Projekte erheblich.
Agile Data-Warehouse-Automatisierung
Reduzieren Sie die Zeit, Kosten und Risiken von Data-Warehouse-Projekten spürbar. Sie können:
- Data Warehouses schneller konzipieren, erstellen, laden und aktualisieren,
- mit automatisch generiertem ETL-Code Zeit sparen, Kosten senken und Risiken minimieren,
- die Effizienz von BI-Projekten mit Best Practices und Vorlagen erhöhen,
- die Abhängigkeit von Technikspezialisten reduzieren,
- End-to-End-Workflows von der Datenerfassung bis zur Berichterstellung automatisch erzeugen.
Intuitive und geführte Workflows
Mit Qlik Compose for Data Warehouses können IT-Teams:
- Daten schnell und einfach laden und synchronisieren. Die Quell-Feeds werden mittels Change Data Capture (CDC) in Echtzeit geladen.
- Datenmodell-Design und Quellenzuordnung automatisieren. Datenmodelle können erstellt oder importiert und anschließend schrittweise geändert und ausgebaut werden.
- Data-Warehouse- und ETL-Generierung straffen. Der ETL-Code zum Befüllen und Laden von Data Warehouses wird automatisch erzeugt.
- Data Marts ohne manuellen Programmieraufwand implementieren. Es stehen zahlreiche Data-Mart-Typen zur Verfügung, beispielsweise transaktional, aggregiert oder zustandsorientiert.
Den Data-Warehousing-Prozess optimieren
Die wichtigsten operativen Funktionen:
- Workflow-Designer und -Scheduler: Lassen Sie alle ETL-Aufgaben für Data Warehouses und Data Marts in einem End-to-End-Prozess ablaufen. Planen Sie die Ausführung von Workflows anhand Ihrer Business- und IT-Abläufe.
- Lineage- und Impact-Analyse: Erfassen Sie während der Design- und Implementierungsphasen automatisch wichtige Metadaten. Nach Änderungen kann die Datenherkunft neu erstellt werden.
- Überwachung und Benachrichtigungen: Kontrollieren Sie den Stand aller automatisch generierten Aufgaben und Workflows und versenden Sie proaktive Statusmeldungen.
- Data Profiling: Überprüfen Sie Daten vor dem Laden und beheben Sie Formatfehler und Unstimmigkeiten bereits im Vorfeld.
- Datenqualität: Definieren Sie Regeln, die vor dem Laden der Daten ausgeführt werden. So können Sie Probleme mit Werten, Formaten, Bereichen und Duplikaten automatisch erkennen und beheben sowie festlegen, wie mit Abweichungen umgegangen werden soll.
DataOps for Analytics
Moderne Datenintegration, die analysebereite, verwertbare Echtzeit-Daten für jede Analyseumgebung bereitstellt, ob Qlik, Tableau, Power BI oder andere.
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Echtzeit-Datenstreaming (CDC)
Stellen Sie mit einer einfachen, universellen Echtzeit-Lösung Unternehmensdaten als Live-Streams bereit und ermöglichen Sie moderne Analysen und Microservices. -
Agile Data-Warehouse-Automatisierung
Entwickeln, erstellen, implementieren und verwalten Sie maßgeschneiderte Data Warehouses in der Cloud ohne manuellen Programmieraufwand. -
Managed Data Lakes erstellen
Automatisieren Sie komplexe Erfassungs- und Transformationsprozesse und sorgen Sie für kontinuierlich aktualisierte, analysebereite Data Lakes.
