Der Markt für Data-Warehouse-Software boomt. Laut einem Bericht von Yellowbrick wird geschätzt, dass die Größe dieses Marktes bis 2025 über 30 Milliarden Dollar betragen wird.

Die Frage ist: Was lässt den Data-Warehouse-Markt auf solch unvorstellbare Höhen wachsen? 

Zwei Worte: unstrukturierte Daten.

Das Wachstum der Smartphone-Ära in Verbindung mit dem Boom der sozialen Medien führte zu enormen Datenmengen, die mit keinem vordefinierten Schema verbunden waren.

Traditionelle Data Warehouses können nicht mithalten

Mit dem Aufkommen von Big Data und der Notwendigkeit, diese zu verwalten, ist Data-Warehouse-Software zu einem integralen Bestandteil des Datenintegrations- und Managementprozesses geworden. Diese Software ist leistungsstark – sie fungiert als zentrales Repository, das alle Daten verwaltet, die weiter mit mehreren zusätzlichen externen Softwarelösungen wie Analyseplattformen und BI-Tools verbunden sind, um Daten in Informationen zu verwandeln. 

Mehrere Unternehmen aktualisieren nun ihre Ziele und Strategien, um diese Informationen in funktionsübergreifenden Teams und Prozessen zu nutzen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Aber das Verwalten von Daten, ob strukturiert oder unstrukturiert, ist eine komplexe Aufgabe. 

Mit unterschiedlichen Datenquellen, die über verschiedene Funktionen, Teams und geografische Standorte verteilt sein können, wird es schwierig, alle Daten mit Data Warehouses zu verwalten. Traditionelle Data Warehouses sind berüchtigt dafür, manuell, komplex und ziemlich langsam zu sein. Daher suchten Unternehmen weltweit nach besseren Möglichkeiten, den Prozess der Verwaltung solcher großen Datenmengen zu erleichtern, und kamen zu einem ähnlichen Schluss: Automatisierung.

Automatisierung führt zu Effizienz, und genau das ist das Ziel dieser Software. Data-Warehouse-Automatisierungslösungen konzentrieren sich darauf, den manuellen Teil mehrerer Datenverarbeitungsaufgaben zu identifizieren und zu entfernen und unterstützen die kontinuierliche Verfeinerung.

Einer der größten Vorteile der Data-Warehouse-Automatisierung ist, dass Mitarbeiter nun mehr Zeit haben, sich auf kritische Geschäftsentscheidungen und -strategien zu konzentrieren. Die Software hilft weiter, Zeit zu sparen, indem sie integrierte Vorlagen oder Modellierungsmuster bietet, um die Automatisierungsfunktionalität sicherzustellen. Wiederholte Arbeiten werden auf ein Minimum reduziert, und Software-Ingenieure und Data-Warehouse-Spezialisten können sich nun auf strategische Teile des Data Warehouses konzentrieren und darauf, wie es das Geschäft wirklich unterstützt.

Mehrere Data-Warehouse-Automatisierungstools verfügen auch über Dokumentationsfunktionen, um Unternehmen effizienter bei der Verfolgung von Datenflüssen zu unterstützen.

Laut echten Nutzerbewertungen auf G2 ist WhereScape ein führender Anbieter im Nischen-Quadranten des G2 Data Warehouse Automation Grid^Ⓡ. Ein Bericht des Anbieters zeigte, dass Data-Warehouse-Automatisierungstools die Produktivität von Entwicklern um das Fünffache steigern. Fast 80 % des Lebenszyklus eines Data Warehouses können automatisiert werden, was bedeutet, dass IT-Teams sich auf die schnelle Datenbereitstellung konzentrieren können, um Veränderungen im Geschäftsumfeld voranzutreiben.

Data-Warehouse-Automatisierungssoftware macht das Leben einfacher

Die Software bietet eine Vielzahl von Vorteilen, um Unternehmen auf ihrer digitalen Transformationsreise mit Daten zu unterstützen.

Data-Warehouse-Automatisierung vs. ETL: Wie unterscheiden sie sich?

Extract, Transform and Load (ETL)-Tools konzentrieren sich auf den „Extract, Transform and Load“-Prozess – diese Tools übertragen Daten zwischen Datenbanken. ETL-Tools werden hauptsächlich verwendet, um Datensätze zu transformieren, um sie durch Abfragen und Analysen zu operationalisieren, während Data-Warehouse-Automatisierungssoftware alle datenbezogenen Prozesse von Anfang bis Ende automatisiert.

ETL automatisieren? Genau da kommt die Data-Warehouse-Automatisierung ins Spiel!

Quelle: Astera

Wie ist Data-Warehouse-Automatisierung heute relevant?

Unvorhergesehene Veränderungen haben Unternehmen dazu gezwungen, Geschäftsprozesse aus einer anderen Perspektive zu betrachten. Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen, um strategische Entscheidungen zu treffen, die mit den Unternehmenszielen übereinstimmen, ist ein Muss geworden. Organisationen müssen sich sicher fühlen, wenn sie Entscheidungen treffen, selbst wenn sich das Umfeld schnell ändert. 

Laut der Yellowbrick ITDM Data Warehousing-Umfrage gaben 76 % der Umfrageteilnehmer an, dass sie trotz eines turbulenten Geschäftsklimas mehr in ihre Analyseplattform investieren. Im Rahmen der Umfrage wurden die Teilnehmer gefragt: „Was sind Ihre höchsten IT-Budgetprioritäten im Zusammenhang mit Analysen im Jahr 2021?“, und satte 53 % wählten die Modernisierung des Data Warehouses, einschließlich Cloud-Reisen. In einer anderen globalen Umfrage zum Status der Modernisierung von Data Warehouses durch das Business Application Research Center gaben 44 % der Befragten an, dass der Mangel an Agilität im Entwicklungsprozess von Data Warehouses das dringendste Problem sei.

Die Ergebnisse dieser Umfragen weisen auf zwei wiederkehrende, aber wichtige Fakten hin:

• Datenanalyse ist wichtig, und Unternehmen suchen nach Data Warehouses, um dies zu unterstützen. 
• Der Aufbau einer agilen Methodik bildet das Kernprinzip der Data-Warehouse-Automatisierung. 

Die Ära der digitalen Transformation wird sicherstellen, dass Unternehmen Automatisierung in verschiedenen Prozessen übernehmen, und dies sollte auch Data-Warehouse-Automatisierungssoftware einschließen. Die Hinzufügung einer Data-Warehouse-Automatisierungssoftware erleichtert nicht nur den Prozess der Datenhaltung, sondern konzentriert sich auch auf Datenqualität, Kosten- und Zeitersparnis und ermöglicht es Teams, sich auf das große Ganze zu konzentrieren – solide, datenbasierte Unternehmensziele zu entwickeln.

Geschäftsanwender befähigen, sich auf das große Ganze zu konzentrieren

Auf dem Weg zur digitalen Transformation ist ein tiefer Einblick in die wichtigsten Funktionen der Data-Warehouse-Automatisierungssoftware notwendig. G2 hat kürzlich eine neue Kategorie für Data-Warehouse-Automatisierung hinzugefügt, um Unternehmen zu helfen, diesen neuen Markt zu erkunden und verschiedene Data-Warehouse-Automatisierungstools zu finden, auszuwählen und zu vergleichen.

Da die Datenmenge weiter wächst und die Anzahl der Datenquellen immer unterschiedlicher wird, wird die Data-Warehouse-Automatisierungssoftware Unternehmen dabei helfen, ihre Daten effizient zu verwalten und sowohl Zeit als auch Kosten zu sparen.