Data Warehousing spielt in den Unternehmen von heute eine zentrale Rolle, da Daten für Unternehmen immer mehr zu einem Unternehmenswert werden. Data Warehousing ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Wir haben kürzlich den Webcast der Eckerson Group gesponsert, "Der Schritt-für-Schritt-Leitfaden für modernes Data Warehousing" gesponsert, und ich habe einige kurze Informationen zusammengestellt.
Um die wachsenden Herausforderungen im Zusammenhang mit konventionellem Data Warehousing zu lösen, wechseln viele Unternehmen zu einem Cloud Data Warehouse. Ein Cloud-Data-Warehouse ermöglicht nicht nur geschäftliche Skalierbarkeit, Elastizität und eine verwaltete Infrastruktur, es senkt auch die Kosten, erhöht die Prozess- und Bereitstellungsgeschwindigkeit und bietet Sicherheit und Governance.
Die vier großen Cloud-Data-Warehouse-Anbieter - Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure und SnowflakeDB - unterscheiden sich zwar in Bezug auf ihre Angebote, doch letztlich verfolgen alle das gleiche Ziel. Allerdings können Sie Ihr Data Warehouse nicht nur mit einem Cloud Data Warehouse in die Cloud verlagern. Möglicherweise benötigen Sie auch eine Untergruppe von Tools, die die Datenmigration einfacher und überschaubarer machen, darunter:
- Datenintegrationswerkzeuge oder eine Integrationsplattform als Dienst (iPaaS)
- Werkzeuge zur Automatisierung von Datenlagern (DWA)
- Werkzeuge zur Datenvirtualisierung (DV)
iPaaS-Lösungen
Datenintegrationstools werden verwendet, um ETL-Prozesse zu erstellen oder wiederherzustellen und das Data Warehouse aufzufüllen, wenn sich das Warehouse in der Cloud befindet. Aus diesem Grund ist es wichtig, eine iPaaS-Lösung zu finden, die speziell für die Cloud entwickelt wurde. Es gibt mehrere Lösungen, eine davon ist SnapLogic, ein Cloud-first iPaaS. Lesen Sie mehr darüber, wie Sie das beste iPaaS-Tool für Ihr Unternehmen auswählt.
Werkzeuge zur Automatisierung von Datenlagern
Diese Automatisierung kann genutzt werden, um Ihr altes ETL zu dekonstruieren und in Metadaten umzuwandeln, um den Prozess automatisch neu zu erstellen und zu regenerieren. Zu den Data-Warehouse-Automatisierungstools gehören Attunity, WhereScapeund andere.
Tools für die Datenvirtualisierung
Das Verschieben großer Datenmengen auf einmal kann überwältigend sein und zu vielen Problemen führen, weshalb es sich empfiehlt, schrittweise in die Cloud zu wechseln. Mit Datenvirtualisierungstools können Sie eine Ebene zwischen dem Ort der Datenspeicherung und dem Ort der Datennutzung schaffen und Datenansichten bereitstellen, die die physischen Gegebenheiten der zu migrierenden Daten verbergen - und das alles, während der Betrieb wie gewohnt weiterläuft. Zu den Datenvirtualisierungstools gehören Denodo, Datenvirtualitätund andere.
Das große Bild
Die Verlagerung von Daten in die Cloud ist ein komplizierterer Prozess als es den Anschein hat. Die Migration der Daten ist nur ein Schritt von vielen.
Business Case
Es gibt viele Vorteile, die Cloud Data Warehousing zu einer lohnenswerten Initiative machen, darunter:
- Beweglichkeit
- Leistung
- Wachstum
- Kosteneinsparungen
- Einsparung von Arbeitskräften
Stellen Sie sich bei der Erstellung Ihres Business Case für Cloud Data Warehousing diese Fragen:
- Was sind die Gründe für die Umstellung auf die Cloud?
- Was sind die geschäftlichen Vorteile und für wen sind sie von Bedeutung?
- Was sind die technischen Vorteile?
- Was sind die geschäftlichen Nachteile einer Nichtmigration, und wer hat das Nachsehen?
- Welche technischen Nachteile bringt die Nichtmigration mit sich, und wer hat das Nachsehen?
Sobald Sie diese Fragen beantwortet haben, bewerten Sie die Architektur, wie auf der folgenden Folie dargestellt.
Danach sind Sie bereit, Ihre Migrationsstrategie und Technologiestrategie zu entwerfen und die Migration in die Cloud durchzuführen.
Wenn Sie mehr über Cloud Data Warehousing erfahren möchten, sehen Sie sich unsere SlideShare-Präsentation und den Webcast an, "Der Schritt-für-Schritt-Leitfaden für modernes Data Warehousing" auf Abruf.
