DWautomatic ist ein leistungsstarkes, metadatengesteuertes Tool zur nahtlosen Integration neuer Quellsysteme in Ihr Data Warehouse. Das Tool umfasst Funktionen wie Delta-Erkennung, Versionierung, Historisierung und einfache Transformationen eingehender Daten, die alle durch einen generischen metadatengesteuerten Ansatz erreicht werden.
DWautomatic ist ein leistungsstarkes, metadatengesteuertes Tool zur nahtlosen Integration neuer Quellsysteme in Ihr Data Warehouse. Das Tool umfasst Funktionen wie Delta-Erkennung, Versionierung, Historisierung und einfache Transformationen eingehender Daten, die alle durch einen generischen metadatengesteuerten Ansatz erreicht werden.
Die Entwicklung und die Wartung von ETL-Programmen stellt den größten Aufwandstreiber von DWH-Projekten dar. Aus diesem Grunde haben sich viele Unternehmen für den Einsatz eines ETL-Tools wie Ab Initio, IBM InfoSphere DataStage oder Informatica PowerCenter entschieden. Die Stärke derartiger Werkzeuge liegt darin, komplexe Business-Logik in Transformationsprogrammen (häufig eine Kernaufgabe in Data-Warehouse-Projekten) abzubilden.
Neben diesen Aufgaben finden wir vermehrt in Datenintegrations-Projekten allerdings die Anforderung, neue Quellsysteme in das DWH einzubinden, bei denen die Datenstrukturen im DWH den Strukturen des Quellsystems ähnlich sind, aber eine Delta-Erkennung, Versionierung / Historisierung und einfache Transformationen vorgenommen werden sollen; zusätzlich ist oft eine automatische Erkennung von Strukturänderungen und deren Propagation gefordert. Die wachsende Bedeutung dieser gewünschten Funktionalitäten geht mit der zunehmenden Verbreitung des Data-Vault-Ansatzes einher. Für diese Aufgabenstellungen sind ein Teil der ETL-Tools häufig nicht in besonderem Maße geeignet.
Metadaten-getriebene Umsetzung von Transformations- und Load-Funktionen
Automatische Identifikation von Strukturänderungen / ‑erweiterungen
Identifikation von neuen Dateninhalten mittels CDC und eigener Kontrolle
Generische Umsetzung der Strukturänderungen / ‑erweiterungen
Automatisierte Historisierung und Versionierung von Daten
Schaffung eines auditable Data Warehouse
Angepasst auf den Data-Vault-Modellierungsansatz
Optimiert für verschiedene RDBMS, für performante Parallelverarbeitung
In der Fertigungsindustrie kann DWautomatic helfen, verschiedene Datenquellen wie Produktionsanlagen, Lieferanten, Lagerbestände und Vertriebsinformationen nahtlos in das Data Warehouse zu integrieren. Durch Delta-Erkennung und eine präzise Historisierung können Unternehmen ihre Lieferketten besser verstehen, Engpässe identifizieren und die Effizienz verbessern.
In der Industriebranche ist die Qualitätssicherung von entscheidender Bedeutung. DWautomatic ermöglicht die Integration von Daten aus Sensoren, Produktionsanlagen und Qualitätsprüfungen. Mit diesem Tool können Unternehmen Fehlermuster erkennen, Qualitätstrends analysieren und Prozesse zur Fehlervermeidung oder ‑behebung optimieren.
Durch die Integration von Daten aus IoT-Sensoren an Maschinen und Anlagen in das Data Warehouse können Unternehmen Predictive-Maintenance-Modelle entwickeln. DWautomatic unterstützt diesen Prozess, indem es die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Sensordaten ermöglicht, um Wartungsbedarf vorherzusagen und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
Timofej Lisow ist ein erfahrener Physiker und Senior Consultant bei synvert saracus. Seine Spezialisierungen umfassen Softwareentwicklung, ‑architektur, AWS und DevOps. Mit umfangreichem Wissen und Erfahrung in diesen Berei...
Ulrich Hebestreit hat Mathematik studiert und beschäftigt sich seit 30 Jahren mit allen Fragen und Aufgaben zum Thema Software-Engineering. Sein besonderer Schwerpunkt ist seit über 20 Jahren die Architektur, Konzeption und Real...
Sie erhalten in Kürze eine E‑Mail zur Aktivierung Ihres Kontos.
