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Data Warehouse-Modernisierung

Lösungen für die Modernisierung von Data Warehouses und Data Lakes. Viele Unternehmen, die über Data Warehouses und Data Lakes verfügen, haben mit veralteten Architekturen zu kämpfen, die für die heutigen flexiblen Anwendungsfälle, unterschiedlichen Datenformate und nie dagewesenen Datenmengen nicht geeignet sind. Cloud-Datenplattformen können zwar dazu beitragen, die Einschränkungen herkömmlicher lokaler Angebote zu überwinden, sie bieten jedoch nicht die Werkzeuge und Funktionen, die für eine einfache Einführung und langfristigen Erfolg erforderlich sind. Data Warehouse-Modernisierungslösungen von Quest tragen dazu bei, eine agile, optimale und kontrollierte Unternehmensdatenplattform zu gewährleisten.
Data Warehouse-Modernisierung

Überblick

Aufgrund des gestiegenen Volumens und der Vielfalt der Datentypen sind die für ETL-Prozesse (Extrahieren/Transformieren/Laden) konzipierten Schemata nicht mehr in der Lage, das Spektrum der Anwendungsfälle für fundierte Analysen und strategische Entscheidungen zu bewältigen. Lokale Data Warehouses bieten nicht die Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit moderner Datenplattformen in der Cloud. Data Warehouse-Modernisierungslösungen von Quest kombinieren Daten-Governance, Metadatenverwaltung, Plattformautomatisierung, Replikation, Datenmodellierung und Infrastrukturüberwachung, damit Unternehmen ihre Investitionen in Cloud-Datenplattformen maximieren können.

Stärken Sie Ihr Data Warehouse

Mit den Data Warehouse-Modernisierungslösungen von Quest können Unternehmen strategische Datenbestände in der von ihnen gewählten Cloud-Datenplattform modellieren, migrieren und verwalten. Sie nutzen die Leistungsfähigkeit des Quest Data Empowerment-Portfolios, um sicherzustellen, dass die Daten verfügbar und bereit sind, die sich ändernden Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.
Entwicklung Ihres neuen Data Warehouse

Entwicklung Ihres neuen Data Warehouse

Eine veraltete Data Warehouse-Architektur wirkt sich negativ auf Datentypen, die Transparenz von Schemata sowie die Bewegungs- und Transformationsprozesse aus. Dadurch tappen Data Warehouse-Teams oft im Dunkeln, wenn es um die Planung und Neugestaltung eines Data Warehouse auf einer modernen Plattform geht. Datenmodellierungs- und Datenintelligenz-Tools von Quest automatisieren die Verwendung von Metadaten, um das Altsystem zu dokumentieren und das Design des neuen Systems zu unterstützen.

  • Sammeln, kuratieren und aktivieren Sie Metadaten, um zu verstehen, wo sich relevante Daten befinden, und machen Sie sie den Beteiligten zugänglich
  • Sorgen Sie für eine automatische Dokumentation Ihrer Datenlandschaft und Pipelines mit Visualisierungen der Datenherkunft und -verfügbarkeit
  • Senken Sie Cloud-Kosten im Vorfeld durch Datenprofilierung und -vergleiche, Leistungs-Benchmarking und Workload-Optimierung
Migration von Daten, Strukturen, Logiken und Prozessen

Migration von Daten, Strukturen, Logiken und Prozessen

Unternehmen, die auf ein modernes Data Warehouse umstellen, sehen sich zwangsläufig mit höheren Kosten, längeren Fristen und geringerer Genauigkeit konfrontiert, wenn die Arbeit manuell erledigt wird. Durch die Automatisierung von Prozessen wie der Neugestaltung von Schemata, der Replikation von Daten und der Überprüfung der Datengenauigkeit können die Kosten gesenkt und gleichzeitig Hochverfügbarkeit, Notfallwiederherstellung und die Verteilung von Workloads ermöglicht werden. Die Quest-Tools arbeiten datenbankübergreifend und stellen sicher, dass die Daten immer dann und dort verfügbar sind, wann und wo sie benötigt werden.

  • Nutzen Sie produktivitätssteigernde Datenmodellierungsfunktionen, um die Transformation und Neubereitstellung von Alt-Schemata auf moderne Technologien zu automatisieren
  • Stellen Sie eine schnelle, präzise unsichere Umgebung für die Replikation von Daten und die Verlagerung von Workloads zwischen lokalen und hybriden Cloud-Umgebungen zur Verfügung
  • Gewährleisten Sie eine exakte Datenmigration mit detaillierten Datenvergleichsfunktionen
Steuerung und Automatisierung Ihres modernen Data Warehouse-Betriebs

Steuerung und Automatisierung Ihres modernen Data Warehouse-Betriebs

Die traditionelle Trennung zwischen IT-Teams und geschäftlichen Benutzern hat dazu geführt, dass die Regeln und Richtlinien für die Datenklassifizierung sowie die Nutzung und Aufbewahrung von Data Warehouse-Ressourcen nicht transparent sind. Diese geringe Datenkompetenz der Beteiligten kann die Compliance beeinträchtigen und die Qualität der Unternehmensdaten insgesamt verringern. Daten-Governance-Tools von Quest stellen sicher, dass alle Teams die Datenverwendungsrichtlinien und den Geschäftszweck der gespeicherten Daten verstehen.

  • Errichten Sie einen Daten-Governance-Rahmen zur Festlegung von Klassifizierungsregeln und zur Regelung der Datennutzung
  • Ermöglichen sie es Architekten und Entwicklern, Schemata über grafische Modelle zu ändern, die Generierung von Schema-Änderungscode zu automatisieren und sicherzustellen, dass Änderungen über das Metadaten-Repository mit den Geschäftsprozessabläufen abgeglichen werden
  • Stellen Sie webbasierten, schreibgeschützten Zugriff auf ein integriertes Daten-Governance- und Intelligence-Portal bereit, das die Selfservice-Ermittlung, die Zusammenarbeit mit Stakeholdern und die Unterstützung der Datengemeinschaft fördert

Vorgestellte Produkte

Benchmark Factory for Databases

Zeitersparnis bei der Fehlerbehebung von Problemen in der Produktionsumgebung und schnelle Implementierung neuer Anwendungen

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erwin Data Intelligence

Integrierte Funktionen für Datenkataloge und Datenherkunft

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erwin Data Modeler

Die branchenführende Software für Unternehmensdatenmodellierung

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Foglight Evolve

Vereinfachen Sie die Hybrid-Cloud-Verwaltung, senken Sie Speicher- und Infrastrukturkosten und maximieren Sie die Systemleistung.

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Foglight for Cross-Platform Databases

Konsolidierung und Standardisierung der Verwaltung der Datenbankleistung in heterogenen Umgebungen

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Toad Data Point

Vereinfachung von Datenzugriff, -vorbereitung und -bereitstellung

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Ressourcen

Fallstudie

Health Insurance USA

erwin Mapping Manager enabled standardized the pre-ETL data mapping process. The technology is purpose-built to manage data int...
Whitepaper

IDC Data Intelligence Innovators Report 2019

Download the report to learn how the erwin EDGE platform by Quest, with data governance at its hub and surrounded by data mappi...
Analystenbericht

Moving towards Active Metadata Management for Data & Analytics Leaders

Download Leverage the Metadata Management Maturity Model to Support Augmented Data Management, a Gartner® analyst report, to as...
eBook

Backup-Optimierung für die Cloud - ConversationalGeek

Warum stellt das Sichern von Daten in der Cloud eine immer größere Herausforderung dar?
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Wie Quest MSPs Auch in Unsicheren Zeiten Bei Der Weiterentwicklung Unterstütz

Eine Verschiebung in Richtung Outsourcing bedeutet, dass MSPs unabhängig von diesen schwierigen Zeiten häufig neue Möglichkeite...
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MSPs: Kostengünstigere Kundensicherungen und neue Einnahmequellen

Mit QoreStor wurde alles rund um unsere Sicherungen verbessert: Verwaltbarkeit, Kosten und Leistung.
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Der Mehrwert der automatisierten Data Lineage

erwin Data Intelligence by Quest - für einen präziser und aktuellen Überblick über alle Unternehmensdaten
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Cloud Migration - Wie Foglight Workloads und Cloud-Kosten vermeidet

Der Cloud Migrator und der Cloud Manager von Foglight Evolve unterstützen Sie bei der Migration von virtuellen Maschinen in die...