Die Automatisierung eines Data Warehouses resultiert in einer geringeren Fehlerquote, höheren Effizienz in der Datenverwaltung und konsistenten Datenqualität. Low-Code-Ansätze bringen Business und IT näher zusammen, da beide in derselben Sprache kommunizieren können. Intuitive DWA-Tools mit Selbstbedienungsfunktionen gestatten es auch technisch weniger Versierten, datenbezogene Aufgaben auszuführen.

Automatisieren lässt sich heute fast alles, so auch die Prozesse rund um Design, Aufbau, Bereitstellung und Verwaltung von Data Warehouses. Folglich spricht man von Data-Warehouse-Automatisierung (DWA), was zum einen spezialisierte Software beinhaltet wie auf der anderen Seite Arbeitsabläufe, die zentrale Datenaufgaben wie Datenintegration, -umwandlung, -bereinigung und -laden übernehmen. Durch Automatisierung lassen sich manuelle Eingriffe während des gesamten Lebenszyklus eines Data Warehouses erheblich reduzieren. Ergebnisse sind eine geringere Fehlerquote, höhere Effizienz in der Datenverwaltung und konsistente Datenqualität.

DWA im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Die Notwendigkeit von DWA ergibt sich aus der rasanten Zunahme des Datenvolumens, die traditionelle, meist manuelle Datenverarbeitungsmethoden zunehmend überfordert. Große Datenmengen bedeuten hohe Komplexität. Geschwindigkeit und Qualität manueller Workflows sind oft nicht ausreichend, was die Fehleranfälligkeit erhöht. Zudem gibt es einen Mangel an spezialisierten Data Engineers auf dem Markt.

Elemente der Automatisierung.

ETL/ELT
DWA automatisiert den Prozess des Extrahierens, Transformierens und Ladens (ETL). Eine Automatisierungsplattform extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen, wandelt sie in ein konsistentes Format um und lädt sie in das Data Warehouse, ohne dass manuelle Kodierung oder Skripterstellung nötig sind. Dasselbe gilt für ELT, bei dem die Transformation im Zieldatawarehouse erfolgt.
Datenmodellierung
Automatisierte Tools erstellen Datenmodelle auf Basis vordefinierter Regeln und Vorlagen und pflegen diese einschließlich Schemadesign, Entitätsbeziehungen und Datenmappings.
MetadatenverwaltungDWA-Tools enthalten häufig
Funktionen zur Verwaltung von Metadaten, die eine Dokumentation und Nachverfolgung von Datenquellen, Transformationen und Datenflüssen innerhalb des Data Warehouses ermöglichen.
Workflow-Orchestrierung
Automatisierung ermöglicht die Orchestrierung komplexer Workflows zur Planung und Koordination datenbezogener Aufgaben und Prozesse innerhalb der Data-Warehouse-Umgebung.

Low-Code-Programmierung. Unternehmen setzen bisher auf einen hohen Anteil manueller Programmierung beim Aufbau und Betrieb ihres Data Warehouses. Komplexe Probleme wie Kundenfilter oder Transformationen erfordern noch immer benutzerdefinierten Code, was umfangreiche Kenntnisse in Python und SQL erfordert. SQL-Skripte umfassen oft Hunderte von Zeilen, die von verschiedenen Fachkräften in unterschiedlichen Stilen geschrieben werden. Dies bedeutet hohen Zeitaufwand und Fehleranfälligkeit. Automatisierungsplattformen bieten vor diesem Hintergrund Low-Code-Ansätze, die es ermöglichen, in einer dynamischen Umgebung mit unterschiedlichen Qualifikationsniveaus vorgefertigte Komponenten zu nutzen. Dies spart Zeit und ermöglicht es, sich auf strategische Designentscheidungen zu konzentrieren.

Low-Code-Ansätze bringen Business und IT näher zusammen, da beide in derselben Sprache kommunizieren können, anders als beim gemeinsamen Durcharbeiten von 100 Zeilen Python-Code.

Mehr Zeit für Analysen, Skalierbarkeit und konsistente Daten. Unternehmen mit großen Datenmengen stehen vor zwei Hauptherausforderungen: Sie müssen eine zunehmende Komplexität bei der Datenintegration, -transformation und anderen wichtigen Datenverwaltungsprozessen bewältigen. Außerdem sind sie gefordert, Geschwindigkeit und Qualität der Daten durch schlankere Workflows zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten für den Datenbetrieb zu kontrollieren.

Automatisierung hilft, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie manuelle Eingriffe reduziert und somit schlankere Datenprozesse ermöglicht. Sie minimiert menschliche Fehler, erhöht die Konsistenz und Genauigkeit der Daten und ermöglicht skalierbare Datenverarbeitung, die es Unternehmen erlaubt, auf neue Geschäftsanforderungen zu reagieren. Dies führt zu schnellerer Wertschöpfung in jeder Phase des Data-Warehouse-Lebenszyklus und mehr Zeit für Datenanalysen.

Kosteneinsparungen, Compliance und Governance. Automatisierung reduziert die Abhängigkeit von manueller Arbeit und unterstützt die Kostenkontrolle in der betrieblichen Datenverwaltung. Hochbezahlte Fachkräfte werden von Routineaufgaben entlastet. Funktionen wie Metadatenmanagement und Nachverfolgung der Datenabfolge unterstützen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und gewährleisten Data Governance durch umfassende Dokumentation der Datenprozesse. DWA-Tools bieten intuitive Schnittstellen und Selbstbedienungsfunktionen, die es auch technisch weniger Versierten ermöglichen, datenbezogene Aufgaben auszuführen.

Christoph Papenfuss, Area VP Dach bei Agile Data Engine ist verantwortlich für den Geschäftsaufbau am deutschsprachigen Markt des finnischen Datenspezialisten. Der Spezialist für Data Analytics hat als Unternehmensberater im Silicon-Valley-Büro von KPMG mit Unternehmen wie Apple, Electronic Arts und Daimler an Datenprojekten gearbeitet und bekleidete später Führungspositionen bei Analytikunternehmen wie Cognos, OSIsoft und msg global.

www.agiledataengine.com

Illustration: © Triggerjoy | Dreamstime.com

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