Data Warehouse Automation: Kompakter Leitfaden zeigt Potenziale

Vor dem Hintergrund der fortschreitenden Digitalisierung stehen Unternehmen mehr denn je vor der Herausforderung, ihr Data Warehouse als zentrale und fachabteilungsübergreifende Datendrehscheibe stabil und sicher aufzustellen. Denn gerade in Zeiten heterogener und dynamisch wachsender Systemlandschaften liefert es die wichtige Informationsgrundlage für Steuerungs- und Entscheidungsaufgaben. Insbesondere die Beladungsprozesse sind dabei erfolgsentscheidend. Sie steuern den Datenimport aus Vorsystemen, die anforderungsgerechte Modellierung der Daten sowie deren Speicherung und Bereitstellung. Diese Prozesse sind jedoch oft individuell aufgesetzt und dadurch aufwändig und fehleranfällig. Data Warehouse Automation setzt genau hier an. Ziel ist es, durch Standardisierung und Automation die manuellen Eingriffe und den hohen Anteil an individueller Entwicklung nachhaltig zu reduzieren.

Kostenfreies Whitepaper
Welche Voraussetzungen sind für einen sauberen Aufbau notwendig? Wie lassen sich Potenziale gewinnbringend nutzen bzw. Prozesse dadurch effizienter und agiler gestalten? Das beschreibt das jetzt verfügbare Whitepaper "Data Warehouse Automation" des Data & Analytics Experten QUNIS. Es kann kostenfrei angefordert werden und erläutert in kompakter Form,

- wie Unternehmen den Sprung der Daten Komplexität und Dynamik mitgehen können
- welche Rolle das Vorgehen im Gesamtkontext eines Data Lake Konzeptes spielt
- welche Vorteile ein Cloud Betrieb als sicherer und kostengünstiger Standard bietet
- wie Projektverantwortliche mit einer Checkliste den Status Quo ihrer Initiative ermitteln können.

Die QUNIS Automation Engine
Mit der QUNIS Automation Engine (QAE) bietet QUNIS ein professionelles Tool für die Automatisierung von Data Warehouse Lösungen mit zugehörigen BI und Datenmanagement Prozessen. Die QAE umfasst verschiedene Microsoft Standard Software Komponenten mit Funktionalitäten wie etwa einer Code Generierung zur komfortablen Anbindung von Datenquellen und vorgefertigten Content in Form von fachlichen Datenmodellen. Hinzu kommen:

- Best Practices für SQL Server und Cloud Umgebungen
- eine Out of the Box Dokumentation für Datenmanagement Prozesse und Modelle sowie die Modellierung über Metadaten

Eine Wiederverwendbarkeit der Logiken und Strukturen wird durch Template basierte Patterns gewährleistet. Dabei lässt sich die QAE ganz flexibel an individuelle Kundenanforderungen anpassen: Die Server und Datenbank Konfiguration ist flexibel wählbar, das Deployment erfolgt automatisiert. Dies sorgt für ein bedarfsgerecht sauberes Datenmanagement auf einem hohen Qualitätsniveau. Unternehmen wie Daimler Mobility, dentsu, sh:z oder VIESSMANN setzen QAE bereits erfolgreich ein. Firmenkontakt
QUNIS GmbH
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