QLIK COMPOSE® FOR DATA WAREHOUSES

Agile Data-Warehouse-Automatisierung nutzen

Erfahrungsbericht lesen Demotermin buchen

Abstrakte digitale Grafik mit miteinander verbundenen Linien und Punkten vor dunklem Hintergrund, die an eine Datenvisualisierung erinnert.

Design, Entwicklung, Test, Implementierung und Aktualisierungen von Data Warehouses beschleunigen und vereinfachen

MUST-READ

Gartner^® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools 2024

Lesen Sie, warum Qlik® im Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools als Leader eingestuft wurde.

Report anfordern

Gartner<sup>®</sup> Magic Quadrant™ for Data Integration Tools 2024 Background Image

Raster des Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools mit Qlik im Leader-Quadranten

Analysen beschleunigen

Auf die herkömmliche, oft monatelange und fehleranfällige ETL-Entwicklung zum Aufbau eines Data Warehouse entfallen in der Regel 60 bis 80 % der Vorbereitungszeit.

Zur Beschleunigung der Analysen müssen Sie den Entwicklungs- und Management-Zyklus von Data Warehouses optimieren.

Video zur Data-Warehouse-Automatisierung ansehen

Diagramm von Datenintegrations- und Analyseablauf. Dazu gehören Datenintegration, Data-Warehouse-Automatisierung, Erstellung von Managed Data Lakes, Data Warehouse, regulierter Datenkatalog und Analyseanwendungen. Zum Ansehen des Videos einfach klicken.

So sieht modernes Data Warehousing aus

Qlik Compose automatisiert das Design des Warehouse, das Erzeugen von ETL-Code und die schnelle Umsetzung von Updates. Dabei kommen Best Practices und bewährte Entwurfsmuster zum Einsatz. Ob On-Premises oder in der Cloud, Zeitaufwand, Kosten und Risiken von BI-Projekten werden erheblich reduziert.

Illustration von vier nebeneinanderliegenden Würfeln in einem Zahnrad zur Symbolisierung technischer Prozesse.

Wir suchten ein Tool zur Data-Warehouse-Automatisierung, das visuell und Modus-basiert arbeitet und das den Programmieraufwand für unser IT-Team reduziert. Mit Qlik Compose haben wir genau das gefunden. Wir haben so bereits viele Arbeitsstunden eingespart und rechnen auch in Zukunft mit weiteren Entlastungen.

René Valencourt

Software & Data Architect, Poly-Wood

Erfahrungsbericht lesen

Zeitaufwand, Kosten und Risiken beim Data Warehousing drastisch reduzieren

Entwerfen, erstellen, laden und aktualisieren Sie Data Warehouses schnell und sicher.
Generieren Sie automatisch ETL-Code und senken Sie Zeitaufwand, Kosten und Risiken.
Implementieren Sie Best Practices und Vorlagen für noch effizientere BI-Projekte.
Verringern Sie der Abhängigkeit von Technikspezialisten und Entwicklern.
Erzeugen Sie automatisch End-to-End-Workflows von der Datenerfassung bis zur Berichterstellung.

Screenshot der Qlik Compose-Oberfläche mit den vier Bereichen DATABASES, MODEL, DATA WAREHOUSE und DATA MART, jeweils mit Fortschrittsanzeigen und Verwaltungsoptionen.

Stressfreies Arbeiten mit intuitiven und geführten Workflows

Das Laden und Synchronisieren von Daten wird zum Kinderspiel. Die Quell-Feeds werden mittels Change Data Capture (CDC) in Echtzeit geladen.
Automatisieren Sie die Datenmodellgestaltung und Quellenzuordnung. Datenmodelle können erstellt oder importiert und dann schrittweise modifiziert und erweitert werden.
Straffen Sie die Data-Warehouse- und ETL-Erstellung. Automatisch generierter ETL-Code übernimmt für Sie das Befüllen und Laden der Data Warehouses.
Implementieren Sie Data Marts ohne manuelles Programmieren. Es stehen zahlreiche Data-Mart-Typen zur Verfügung, beispielsweise transaktional, aggregiert oder zustandsorientiert

Video zur agilen Data-Warehouse-Automatisierung ansehen

Screenshot der Oberfläche „Manage Data Marts“. Er zeigt einen zentralen Knoten mit der Beschriftung „order_details“, der mit anderen Knoten wie „customers“ und „products“ verbunden ist. Zum Ansehen des Videos einfach klicken.

Den Data-Warehousing-Prozess optimieren

Tools für Workflow-Design und Scheduling: Führen Sie ETL-Tasks für Data Warehouse und Data Mart als einen durchgängigen End-to-End-Prozess aus. Planen Sie die Ausführung von Workflows in Einklang mit den Geschäfts- und IT-Prozessen.
Herkunfts- und Impact-Analyse: Erstellen Sie während der Designsphase oder bei der Implementierung automatisch Metadaten. Nach Änderungen kann die Datenherkunft neu erstellt werden
Monitoring und Benachrichtigungen: Überwachen Sie den Zustand aller automatisch generierten Aufgaben und Workflows und versenden Sie proaktive Statusmeldungen.
Daten-Profiling: Überprüfen Sie Daten vor dem Laden und erkennen und beheben Sie Formatfehler und Unstimmigkeiten bereits im Vorfeld.
Datenqualität: Definieren Sie Regeln, die vor dem Laden der Daten ausgeführt werden. So können Sie Probleme mit Werten, Formaten, Datenbereichen und Duplikaten automatisch finden und beseitigen sowie Vorgaben implementieren, wie mit Abweichungen umgegangen werden soll.

Diagramm zur agilen Data-Warehouse-Automatisierung mit Qlik Compose, das die einzelnen Phasen zeigt: Modellierung, automatisches Design, automatische Extraktion, komplexe Transformationen und Weitergabe von Änderungen – vom Landing bis zu den Marts.

DataOps for Analytics

Nutzen Sie analysebereite und direkt verwertbare Echtzeitdaten in Analyseumgebungen von Qlik bis Tableau, Power BI und mehr.

Echtzeit-Datenstreaming (CDC)

Stellen Sie mit einer einfachen, umfassenden Echtzeit-Lösung Unternehmensdaten als Live-Streams bereit und ermöglichen Sie so moderne Analysen und Microservices.

Mehr über Datenstreaming erfahren