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Data Warehouse Automation

DNA aller Prozesse

19. Januar 2021, 11:30 Uhr   |  Autor: Rob Mellor / Redaktion: Sabine Narloch | Kommentar(e)


Fortsetzung des Artikels von Teil 1 .

Cloud-Migration und Verhinderung von Solution Lock-in

Da sich Unternehmen zunehmend dafür entscheiden, zumindest einen Teil ihrer Infrastruktur in die Cloud zu verlagern, ist die Beibehaltung des Eigentums und der Kontrolle über die Metadaten eine Sicherheitsvorkehrung zur Verhinderung von Solution Lock-in und zur Gewährleistung der zukünftigen organisatorischen Flexibilität. Metadaten beschreiben lediglich die Datenarchitektur und sind nicht von der zugrunde liegenden Datenplattform abhängig. Das bedeutet, dass Firmen ihre Daten einfach von einem System in ein anderes verlagern können, wenn sich die Anforderungen des Unternehmens weiterentwickeln. Data-Warehouse-Automation-Software kann diese Metadaten verwenden, um den gesamten erforderlichen Code und die Dokumentation für die Daten des Unternehmens auf einer neuen Cloud-Plattform zu generieren, wodurch die zeitintensive und redundante manuelle Codierung gegebenenfalls entfallen kann.

Darüber hinaus behalten die Daten ihre vollständige Dokumentation, was von hohem Wert für die Erstellung eines klaren und überprüfbaren Datenpfades ist, besonders in Hinblick auf Veränderungen bei der Datenschutzgesetzgebung. Vor dem Hintergrund der DSGVO verfügen Unternehmen beispielsweise über einen bereits vollständigen Prüfpfad, um nachzuweisen, woher ihre Daten stammen, und können auswählen, welche Daten aufbewahrt oder gelöscht werden sollen, um Vorschriften einzuhalten.

Wie Metadaten funktionieren
Data-Warehouse-Automation-Lösungen erzeugen automatisch Metadaten, während sie die Dateninfrastruktur entwerfen, entwickeln, bereitstellen und betreiben. Die Software kann aus einer Reihe von Standard-Datenbank-Metadatentabellen lesen und in diese schreiben und hält wichtige Aufzeichnungen einschließlich Dokumentation, Diagramme und Abstammungsinformationen iauf dem neuesten Stand.

In den Metadatentabellen werden  die Upstream- und Downstream-Abhängigkeiten aller Objekte in der gesamten Dateninfrastruktur verfolgt.  Das bedeutet, dass Entwickler abhängige Objekte erstellen, verwalten und dokumentieren können, wobei sie sicher sein können, dass die Automatisierung dafür sorgt, dass die Objekte integriert bleiben und angemessen geändert werden, falls es Korrekturen an der zugrunde liegenden Infrastruktur gibt, die sich auf sie auswirken. Auf diese Weise können Data-Warehousing-Teams neue Technologien nutzen, ohne sich über die Qualität ihres Codes oder darüber Gedanken machen zu müssen, wie er von Änderungen an anderen Stellen in ihrer Infrastruktur beeinflusst wird.

Mentalitätswandel im Unternehmen 
Ein Unternehmen, das zuvor zehn bis fünfzehn externe Berater für bis zu drei Monate benötigte, um geplante Aktualisierungen durchzuführen, benötigt nun mit der automatisierten Code-Produktion hierfür im Idealfall nur noch einen oder zwei Tage. In der Zwischenzeit kann die Data-Warehouse-Automation-Lösung das Daten-Ökosystem des Unternehmens prüfen und dokumentieren. Wenn das Unternehmen zu einem Cloud-Anbieter wechseln wollte, kann dies gegebenenfalls schneller umgesetzt werden.

Die Automatisierung kann die Denkweise von Entwicklungsteams, die früher vielleicht durch die überholten Muster und Werte der ETL-Ära der 1980er Jahre zurückgehalten wurden, erheblich verändern und weiterentwickeln. Die DNA der Metadaten kann diesen Mentalitätswandel noch weiter vorantreiben, Unternehmen gegen Veränderungen absichern und eine agile Zukunft ermöglichen.

Rob Mellor ist Vice President und General Manager bei WhereScape EMEA

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