Das Aufkommen von Cloud Data Warehouses (CDW) hat die Art und Weise, wie Daten für Analysen aufbereitet werden, verändert. CDWs haben die Einstiegshürden für datengesteuerte Geschäftsentscheidungen selbst für die kleinsten Unternehmen erheblich gesenkt. Mit der zunehmenden Verbreitung von CDWs suchen sowohl IT- als auch Business-Teams nach Möglichkeiten, Daten schnell in Cloud Data Warehouses zu laden und Analysen zu beschleunigen. Eine Extract Load Transform (ELT)-Architektur entspricht dieser Marktnachfrage.
Datenlader lösen die ersten beiden Teile der ELT-Architektur. Datenlader "extrahieren" Daten aus Anwendungen und Datenquellen und "laden" sie dann in das Cloud Data Warehouse. Data Loader tragen dazu bei, dass Daten schnell in das CDW gelangen, sodass sie für Transformationen im Data Warehouse und nachgelagerte Analysen schneller zur Verfügung stehen.
Es gibt mehrere Tools auf dem Markt, die Daten in einen CDW laden können. Auf der Suche nach einem Datenladeprogramm, das für Sie am besten geeignet ist, finden Sie hier eine hilfreiche Liste mit 7 wichtigen Punkten, die Sie beachten sollten.
- Kann es Daten in Ihr bevorzugtes CDW laden, sei es Snowflake oder Redshift?
Dies ist eine offensichtliche Frage, aber ein natürlicher Ansatzpunkt. Kann der Datenlader Daten in Ihr bevorzugtes CDW laden? Wenn nicht, ist das ein entscheidendes Kriterium.
- Wie schnell können Sie die gesamte Quelldatenbank in das Cloud Data Warehouse laden?
Wie schnell ist der Datenlader? Lädt er Tabellen im Wert von 500 GB / 5 TB in wenigen Stunden in die CDW? Oder dauert es Tage? Von der Leistung der Datenladeplattform hängt es ab, wie häufig Sie komplette Datensätze synchronisieren können, z. B. Daten aus Ihren Niederlassungen, regionalen Lagern, Franchisegeschäften usw.
- Kann es Änderungen am Quellschema effektiv verarbeiten?
Schema (Tabellen- und Spaltendefinitionen) oder Objektfelder der Quellsysteme ändern sich häufig. Kann der Datenlader solche Änderungen automatisch verarbeiten oder ist jedes Mal ein menschliches Eingreifen erforderlich? Ein Tool, das Schemaänderungen automatisch verarbeiten kann, wird die Wartungszeit erheblich reduzieren und die Robustheit der Pipeline verbessern.
- Bietet der Datenlader integrierte Unterstützung für die Erfassung historischer Daten (SCD2)?
Bietet der Datenlader eine integrierte Unterstützung für Fälle, in denen sich Ihre Spaltendaten ändern? Wenn Sie z. B. Kundeninformationen in den CDW hochladen und sich die Anzahl der Kundenbetreuer, die ein Kundenkonto verwalten, geändert hat, behält der Datenlader dann automatisch die historischen Daten bei oder löscht er sie? Ein Tool, das Daten automatisch historisiert, hilft Ihnen, Erkenntnisse zu gewinnen, die andernfalls aufgrund von Datenänderungen verloren gehen würden.
- Berücksichtigt der Datenlader die verschiedenen Datentypen (Datum, numerisch, Währung usw.)?
Beachtet der Datenlader alle verschiedenen Datentypen im Quellsystem? Oder konvertiert er jeden Datentyp in einen VARCHAR? Die Fähigkeit, die Integrität der Datentypen in einem Schema aufrechtzuerhalten, ist wichtig, um jegliche manuelle Arbeit zu vermeiden, sobald die Daten in Ihrem CDW sind.
- Benötigen Sie Programmierkenntnisse oder sogar SQL-Kenntnisse, um Daten in das Data Warehouse zu laden?
Quelldaten müssen manchmal geändert werden, bevor sie in den CDW geladen werden, z. B. um veränderte Dimensionen zu verfolgen. Bietet der Datenlader ein effektives Werkzeug, um all dies zu tun, ohne Code oder SQL zu schreiben? Mit einem No-Code-Tool für das Laden von Daten können sogar Geschäftsanwender den Datenlader nutzen und die Belastung für überlastete IT-Teams verringern.
- Bietet der Datenlader Ihnen eine vorhersehbare Preisgestaltung?
Einige Datenlader sind sehr attraktiv, weil man mit einer Kreditkarte anfangen kann. Auf den ersten Blick mag dies eine erschwingliche Option sein, da Sie nur kleine Datenmengen übertragen. Aber können Sie Ihre Ausgaben in sechs Monaten oder einem Jahr vorhersagen, wenn Ihre Datenmenge um das 10- oder 50-fache gestiegen ist? Wie viel wird es dann kosten? Werden Sie sich mit diesen Ausgaben für den Datenlader wohlfühlen? Werden Sie überhaupt wissen, ob das Budget, das Sie für den Datenlader bereitgestellt haben, ausreichen wird? Wenn Sie davon ausgehen, dass die zu analysierenden Datenmengen exponentiell ansteigen werden, benötigen Sie einen Datenlader, der skalierbar und auch bei höheren Datenmengen noch erschwinglich ist.
Ein schneller und effektiver Datenlader ist der Schlüssel zu unternehmensweiten datengestützten Erkenntnissen. Wenn Sie Ihre Optionen prüfen, können Sie diese Checkliste hier herunterladen hier.
