Ein modernes Data Warehouse muss ständig wechselnde geschäftliche Anforderungen erfüllen, neue Datenquellen unterstützen und in kurzen Abständen Lösungen liefern. Herkömmliche ETL-Tools verfügen nicht über die dazu erforderliche Agilität, Benutzerfreundlichkeit und den Automatisierungsgrad.

Data Warehouse-Automatisierung (DWA) stellt einen modernen Ansatz beim Data Warehousing dar. Als Weiterentwicklung des herkömmlichen ETL bietet es Automatisierung und Optimierungen vom Design des Warehouses bis hin zum Generieren des ETL-Codes, damit Änderungen schnell angewendet und alle Best Practices und bewährten Designmuster genutzt werden. 

Attunity Compose ist eine innovative DWA-Softwareplattform, die diesen Prozess durchgehend optimiert.  Dadurch werden die Zeitdauer, Kosten und Risiken von Data Warehousing-Projekten erheblich reduziert. Attunity Compose ist auch mit Attunity Replicate integriert, um Echtzeit-Data Warehousing mit kontinuierlicher und inkrementeller Datenerfassung aus allen wichtigen, für den Unternehmenseinsatz ausgelegten Datenquellen zu ermöglichen.

Mit Data Warehouse-Automatisierung per Attunity Compose konnte ein globales Versicherungsunternehmen, das in den Fortune 500 gelistet ist, Folgendes erreichen:

  • Den Zeitaufwand für die Erstellung von ETL-Code von 45 Tagen auf zwei verkürzen
  • Die Implementierungskosten um 80 % reduzieren
  • DW-Aktualisierungen von zwei Mal jährlich auf ein Mal monatlich beschleunigen

“Einer der größten Vorteile von Attunity Compose besteht darin, dass es uns bessere Daten bereitstellt. Dadurch können wir optimistischer in unsere geschäftliche Zukunft schauen und erwarten, dass es Poly-Wood im Wettbewerb voranbringt.”

Sean Rassi,
President of Design and Technology

Attunity Compose unterstützt die wichtigsten professionell eingesetzten Data Warehouses, inklusive Teradata (lokal und in der Cloud), Oracle/Exadata und SQL Server. Attunity Compose ist nun auch auf Amazon Redshift verfügbar (siehe Lösungsseite und Lösungsblatt). 

Schnelle Data Warehouse-Implementierung

Attunity Compose bietet Geschäftssparten- und IT-Teams die folgenden Vorteile:

  • Geschwindigkeit. Data Warehouses und Data Marts können innerhalb von Tagen oder Wochen erstellt werden, was erheblich schneller als mit herkömmlichen ETL-Tools ist.
  • Automatisierung des Designs. Data Warehouse-Strukturen sind auf der Grundlage bewährter Designmuster – wie Vault, Inmon und Kimball – schnell definiert und bereitgestellt.
  • ETL-Automatisierung. Attunity Compose generiert 80 % oder mehr der ETL-Befehle (Extract, Transform and Load) automatisch, sodass Implementierungen erheblich schneller und mit weniger Ressourcen erfolgen können. 

Schnellere ETL-Verarbeitung

  • Rasche Aktualisierungen. Ständige und häufige Aktualisierungen der Data Warehouse-Lösungen gemäß den Anforderungen von Geschäftssparten- und IT-Teams. Änderungen bei Quellen, Geschäftsregeln oder Modellen werden dynamisch in das Ziel-Data Warehouse eingespeist.T and LOB needs. Dynamically propagate source, business rule or model changes to the target data warehouse
  • Versionssteuerung. Durch Zentralisierung und Automatisierung der Projektversionssteuerung optimiert Attunity Compose den Data Warehouse-Prozess noch weiter. Benutzer können Versionen vergleichen, sperren und/oder zusammenführen sowie Änderungen nachverfolgen. Dies steigert die Produktivität und Agilität von Teams.

Optimierung für Data Warehouse-Prozesse

Attunity löst auch die Probleme, die mit herkömmlichen BI-Tools verbunden sind. Attunity Compose bietet IT-Teams die folgenden Vorteile:

  • Qualität auf Unternehmensniveau. Teams können integrierte Funktionen für Daten-Profiling, Datenqualität und Datenherkunft nutzen sowie Projektdokumentationen automatisch generieren lassen.
  • Vereinfachtes DTAP (Development, Testing, Acceptance and Production): Dank der Möglichkeit, Projektbereitstellungspakete direkt in der Benutzeroberfläche zu erstellen und bereitzustellen, werden Rollouts und Aktualisierungen von Data Warehouses mit Attunity Compose noch weiter beschleunigt. 
Dev Tool:

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