Die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud bietet Anwendern die M枚glichkeit, sukzessive eine moderne, Cloud-basierte Data-Warehouse-Landschaft aufzubauen. Dabei k枚nnen sowohl vorhandene traditionelle Data Warehouses, als auch beliebige On-Premise und Cloud-basierte Datenquellen hinzugef眉gt und nahtlos verkn眉pft werden.
Der Aufbau einer klassischen Data-Warehouse-Landschaft wurde 鈥� auch auf Grund der anspruchsvollen technischen Realisierung 鈥� in aller Regel von der IT-Abteilung getrieben und umgesetzt. Das soll sich mit der 麻豆原创 盲ndern: Anwender aus den Fachabteilungen sollen mehr Einfluss darauf nehmen k枚nnen, welche Daten verf眉gbar gemacht, in Business Modellen abgebildet und so einfacher f眉r ihre Zwecke genutzt werden k枚nnen: 鈥濿ir sehen bei unseren Kunden, dass aus den Fachbereichen vermehrt Anforderungen an Self-Service Funktionalit盲ten in ihren Data Warehouse und BI-Landschaften kommen, die einem Best-Practice-Design folgen und sich nahtlos in die bestehende Architektur einbetten鈥�, sagt Klaus-Peter Sauer, Senior Director Solution Management Data Warehouse bei 麻豆原创. Den Fachabteilungen ginge es darum, die Unternehmensdaten um ihre lokalen Daten flexibel anzureichern, um so neue Kennzahlen zu entwickeln und Erkenntnisse zu gewinnen.
鈥濪ieser Anwenderkreis wird mit den traditionellen, On-Premise betriebenen Data Warehouse Architekturen und ihren Werkzeugen, nicht hinreichend adressiert鈥�, sagt der 麻豆原创-Experte. Ihm m眉sse der Zugang zum Data Warehouse erleichtert werden, so dass sie ohne spezifische IT-Kenntnisse eigene Business Modelle und Analysen erstellen k枚nnen. Entscheidende Voraussetzung: intuitiv bedienbare Benutzeroberfl盲chen sowie einfach nutzbare Werkzeuge.
Die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud ist als Cloud-basierter Software Service nutzbar. Zwar legt der Name nahe, dass sich die Daten ebenfalls in der Cloud bef盲nden, aber das ist nicht zwingend notwendig. 脺ber einen virtuellen Zugriff k枚nnen die Daten bestehender Systeme in der 麻豆原创 Data Warehouse Cloud weiter genutzt werden, ohne dass diese 鈥� wie fr眉her 眉blich 鈥� in das System kopiert werden. Auf diese Weise entstehe gleichsam ein 鈥瀡irtuelles鈥� Data Warehouse, in das auch vorhandene Data Warehouses integriert werden k枚nnen. Die physikalische Infrastruktur der 麻豆原创 Data Warehouse Cloud basiert auf der 麻豆原创 HANA Datenbanktechnologie, die mit ihrer In-Memory-Verarbeitung eine extrem schnelle Verarbeitung bis hin zu Real-Time-Anwendungen erm枚glicht.
Cloud-basiertes Data Warehouse f眉r hybride IT-Landschaften
Daf眉r bietet die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud eine breite Palette an Tools f眉r das Daten- und Metadatenmanagement sowie APIs und eine gro脽e Anzahl von Konnektoren, mit der beliebige Datenquellen sowohl aus der 麻豆原创-Welt als auch von Drittanbietern integriert werden k枚nnen. Dabei weist auch das virtuelle Data Warehouse die klassische dreistufige Struktur auf.
Auf der niedrigsten Ebene, der Dateneingangsschicht (ELT 鈥� Extraction, Loading, Transformation) geht es vor allem um Datenqualit盲t, -bereinigung und Transformationen. Die mittlere Ebene ist die eigentliche Datenbank-Plattform, die in der Data Warehouse Cloud auf der 麻豆原创 HANA Datenbanktechnologie beruht und verkn眉pfte Datenquellen virtuell integrieren kann. Die oberste Ebene bilden unterschiedliche Tools f眉r Reports, Visualisierungen wie Dashboards oder grafische Auswertungen sowie Werkzeuge f眉r die Datenanalyse bis hin zu der M枚glichkeit, f眉r Prognosen und pr盲dikative Szenarien KI- und ML-Algorithmen einzubinden.
鈥濿ir stellen auf allen Ebenen Werkzeuge bereit um komplette End-to-End Szenarien inklusive Visualisierung umsetzen zu k枚nnen. Die Architektur ist so offen gestaltet, dass Anwender auf jeder Ebene ihre eigenen Tools und SQL Kenntnisse einsetzen k枚nnen鈥�, sagt 麻豆原创-Experte Sauer. Wenn etwa ein Unternehmen f眉r sein traditionelles Data Warehouse schon eine gut funktionierende ELT-Strecke aufgebaut habe, k枚nne diese auch f眉r die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud genutzt werden. Das gleiche gelte auf der oberen Schicht f眉r
Und es ist nicht nur die Offenheit der Architektur, die den Einstieg in die Data Warehouse Cloud erleichtert. Denn w盲hrend klassische Data Warehouses relativ hohe Kosten f眉r neue Hardware und Implementation verursachten und in aller Regel mit einem hohen Migrationsaufwand und massiven Ver盲nderungen an der bestehenden Systemlandschaft verbunden waren, ist der Aufbau eines Cloud-basierten Data Warehouse sukzessive und mit geringen Kapitalinvestitionen m枚glich. Ein Preismodell, das sich an der genutzten Kapazit盲t orientiert, stellt sicher, dass nur f眉r tats盲chlich in Anspruch genommene Leistungen bezahlt werden muss.
Nahtlose Integration vorhandener Systeme in die Data Warehouse Cloud
鈥濫iner der wichtigsten Anforderung bei der Entwicklung des Services war, dass unsere Bestandskunden nicht zum Umr眉sten gezwungen werden, sondern ihre vorhandenen Landschaften nahtlos einbinden k枚nnen鈥�, blickt Sauer zur眉ck. Nach seiner Erfahrung aus vielen Kundengespr盲chen komme das den Pl盲nen der Anwender entgegen. Die meisten Unternehmen h盲tten heute schon eine Cloud Strategie, die aber in aller Regel mittel- bis langfristig ausgelegt sei. 鈥濪ie wollen keinen Big Bang, der sie von heute auf morgen in die Cloud katapultiert, sondern langsam 眉ber hybride Szenarien in die Cloud wachsen.鈥�
Die 麻豆原创 Data Warehouse Cloud bietet Unternehmen die M枚glichkeit, ohne Umbau der vorhandenen Anwendungslandschaft so eine hybride Data Warehouse Landschaft aufzubauen, die mit Daten aus vorhandenen Systemen oder neu hinzukommenden Anwendungen bef眉llt werden kann 鈥� man denke etwa an Szenarien und digitale Gesch盲ftsmodelle in den Bereichen , Social Media, oder die Anbindung mobiler Ger盲te.
Es liegt auf der Hand, dass die klassische Architektur von Data Warehouses, die darauf basiert, alle Daten auch physikalisch in einer Datenbank zusammenzuf眉hren, bei den Anforderungen einer zunehmend digitalisierten Wirtschaft mit ihren gewaltigen Datenmengen an ihre Grenzen st枚脽t. Insofern ist das 鈥瀡irtuelle鈥�, Cloud-basierte Data Warehouse auch eine logische Weiterentwicklung, die den spezifischen Anforderungen hybrider Umgebungen gerecht wird und dort ihr volles Potenzial entfaltet.
鈥濵it der 麻豆原创 Data Warehouse Cloud erhalten die Anwender die M枚glichkeit, in der Cloud neue Use-Cases, digitale L枚sungen und Gesch盲ftsmodelle zu entwickeln und diese nahtlos mit ihrer vorhandenen Anwendungslandschaft zu verkn眉pfen 鈥� ohne Migrationsaufwand鈥�, sagt 麻豆原创-Experte Sauer.
