Was sind die Schritte von der Datenquelle bis ins Data Warehouse?
In einem ersten Schritt werden Daten aus Quellsystemen erschlossen. Anschliessend werden sie mittels ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation, Laden) in den Daten-Pool des Data Warehouse geladen und dort verwaltet.
Was ist eine ETL Strecke?
ETL steht für die Extraktion, die Transformation und das Laden von Daten. Häufig wird der Begriff im Kontext von Business Intelligence verwendet und beschreibt das Ziel, bestimmte Daten aus der Produktivumgebung in ein Business Intelligence-System einzubringen.
Was macht ein ETL Developer?
Deine Aufgaben Du implementierst Lösungen in Datenintegrationsprojekten auf Basis moderner ETL-Frameworks (Ab Initio, SAS, Informatica, Talend, etc.) Du modellierst Datenbanken basierend auf unterschiedlichen Paradigmen (3NF, Data Vault, Star, …)
Was ist ein typisches Data Warehouse?
Ein typisches Data Warehouse umfasst häufig die folgenden Elemente: Eine ETL-Lösung (Extract, Transform, Load; Extraktion, Transformation, Laden) zur Aufbereitung der Daten für die Analyse Kundenanalyse-Tools zur Visualisierung und Präsentation von Daten für Geschäftsanwender
Was bieten Data Warehouses an?
Data Warehouses bieten den übergreifenden und einzigartigen Vorteil, dass Unternehmen große Mengen verschiedener Daten analysieren und daraus einen signifikanten Wert ziehen sowie Verlaufsdaten aufzeichnen können.
Was sind die Vorteile von Cloud Data Warehouses?
Auf der anderen Seite beinhalten einige der Vorteile von Cloud Data Warehouses: 1 Elastizität, da Computing und Storage getrennt sind 2 Skalierbarkeit zur Bewältigung von Rechen- oder Storage-Anforderungen 3 Nutzerfreundlichkeit 4 Einfache Verwaltung 5 Kosteneinsparungen More
Wie kann ein modernes Data Warehouse datenworkflows optimieren?
Ein modernes Data Warehouse kann Datenworkflows effizient so optimieren, wie dies bei anderen Warehouses nicht möglich ist.