Cloud Data Warehouse

Ein Cloud Data Warehouse ist eine Datenbank, die als verwalteter Dienst in einer Cloud gespeichert und für skalierbare BI und Analysen optimiert ist. areto bietet Cloud Data Warehouse Architekturen mit Snowflake, SAP, Microsoft Azure und IBM an.

Das Cloud Data Warehouse

Cloud Data Warehouses ermöglichen es Unternehmen auf neueste Technologie und Infrastruktur zurückzugreifen, ohne große Vorabkosten für die technische Ausstattung tragen zu müssen. Sie können außerdem auf die aufwendige Installation von Hard- und Software verzichten. Cloud Data Warehouses bestehen grundsätzlich aus drei Layern. Der Server Storage Layer zur Speicherung von Daten, der Analytics Engine Layer zur Datenanalyse und der Front-End Layer Interface zur Steuerung und Visualisierung der Daten. Sie können alle herkömmlichen Funktionen eines Data Warehouse in der Cloud genießen.

Drei Stufen von Cloud Data Warehouses:

Infrastructure as a Service (Iaas)

Ein Cloud Plattform Anbieter stellt die erforderliche Hardware und Unternehmen sorgen für die softwareseitige Lösung. Die Verwaltung wird komplett vom Unternehmen übernommen.

Platform as a Service (Paas)

Dies ist ein hybrider Ansatz, da die Hard- und Software vom Cloud Plattform Anbieter gestellt bzw. als Managed Service angeboten wird. Nur die Verwaltung der Software und mögliche Optimierung findet vom Unternehmen statt.

Software as a Service (Saas)

Die gesamte Hard- und Software wird vom Data Warehouse Anbieter gestellt. Dazu zählen auch die komplette Verwaltung und Optimierung beide Komponenten, welche im Service inbegriffen ist. Der Drittanbieter ist auch für Datenschutz- und Sicherheitsfeatures verantwortlich.

Vorteile eines Cloud Data Warehouse

Die Cloud wurde zu einem natürlichen Integrationspunkt, da viele Unternehmensdaten bereits aus Clouds generiert werden. Diesem Trend folgt das (Cloud) Data Warehouse und wird auch in der Cloud implementiert. Es ist die Basis Ihrer unternehmensweiten Informationsstrategie. Cloud Data Warehouses können ohne Umwandlung relationale und nicht-relationale Daten verarbeiten. So können eine konsistente Sicht auf Ihre Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen ermöglicht werden. Durch die Trennung von Speicher- und Rechenressourcen beeinträchtigt das Laden von Daten die Performance nicht. So können Daten nahezu live im Cloud Data Warehouse abgerufen werden.

Aufgrund der Cloud bieten viele Anbieter Lösungen an, welche flexibel nach oben und unten skaliert werden können, um sich den erforderlichen Workloads anzupassen. Dies kann ohne Beeinträchtigung oder Wartungspausen geschehen. Zusätzlich werden Pay-as-you-go-Modelle angeboten, bei denen nach Auslastung und Inanspruchnahme der Ressourcen abgerechnet wird.

Sie können standortunabhängig auf Ihre Clouddaten zugreifen und so die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Projektteams durch webbasierte Schnittstellen verbessern. Gleichzeitig gewährleisten die Cloud Data Warehouse Anbieter die Einhaltung von Compliance Richtlinien und Sicherheitsstandards auf hohem Niveau. Dazu gehören rollenbasierte Zugriffskontrollen und Auditing-Tools. Auch automatisierte Backups und Disaster Recovery sichern Sie zusätzlich gegen Datenverluste ab.

Viele Cloud Data Warehouses bieten SQL-Support für gängige Data Analytics, Business Intelligence Tools und ETL an. Außerdem wird eine hohe Performance durch In-Memory-Caching und parallel query Processing gewährleistet. Dadurch können Sie Ihre Daten optimal nutzen und fundierte Entscheidungen treffen.

Vorteile eines Cloud Data Warehouse

Hohe Performance

Pay as you go Bezahlmodell

Nahezu unendliche Skalierbarkeit

Compliance- und Sicherheitsfeatures

Standortunabhängiger Datenzugriff

Trennung von Speicherplatz und Rechenleistung

Verbesserte Zusammenarbeit von Datenteams

Kostengünstiger Speicherplatz

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Auf Basis Ihrer individuellen Anforderungen schauen wir, wie groß Ihr Einsparpotenzial und Ihr Performancegewinn ist.

Snowflake Cloud Data Platform

Die Snowflake Data Cloud Platform bietet eine breite Palette an Lösungen für die Verarbeitung Ihrer Daten. Es ist ein globales Netzwerk, in dem Sie Ihre Daten in nahezu unbegrenztem Umfang mobilisieren können. Sie können jede Cloud, wie bspw. AWS, Google Cloud Platform oder Microsoft Azure nutzen. Durch die Multi-Cluster Umgebung im Service Layer können Sie die verschiedensten Workloads ausführen oder auch die Cluster sich automatisch skalieren lassen.

Die Architektur erlaubt es Ihnen, multiple Workloads von verschiedenen Teams ausführen zu lassen und dabei die maximale Performance bei Einhaltung gängiger Compliance Richtlinien auszunutzen. Die Snowflake Data Cloud Platform unterstützt ganzheitlich Data Integration, Data Science und Business Intelligence mit SQL-Unterstützung, sodass Sie sich ganz auf den Mehrwert Ihrer Daten fokussieren können.

Weitere Informationen zur Snowflake Data Cloud.

SAP Data Warehouse Cloud

Die SAP Data Warehouse Cloud vereinfacht Datenintegration, stellt vorintegrierte Datenbanken sowie Datenmanagement- und Analysefunktionen in einer Cloud-Lösung zusammen, um Ihre Geschäftsergebnisse zu beschleunigen. Diese basiert auf der SAP HANA Cloud-Datenbank und ermöglicht In-Memory-Datenverarbeitung, Analyse- und Datenvirtualisierungsfunktionen.

SAP Data Warehouse Cloud ermöglicht es Ihnen Daten aus SAP- und Drittanbieterclouds und On-Premises-Umgebungen zu nutzen und mit In-Memory-Speed in Echtzeit zu verarbeiten. So eliminieren Sie Datensilos und ermöglichen Ihren Geschäftsanwender*innen Self-Service-Zugriff auf Daten und Analysen. Sie minimieren die Komplexität Ihrer Architekturlösung und schaffen so einen Mehrwert für Ihr Unternehmen und IT. Sie zahlen nur für die tatsächliche Nutzung von Daten und Leistung.

Weitere Informationen zu SAP Data Warehouse Cloud.

Microsoft Azure Synapse Analytics

Die Cloud Data Warehouse Lösung von Microsoft ist Azure Synapse Analytics. Dabei handelt es sich um einen integrierten Unternehmensanalysedienst zur schnelleren Gewinnung von Erkenntnissen aus Data Warehouses und Big Data-Systemen. Dabei bietet Ihnen Azure Synapse Analytics nahezu unbegrenzte Skalierung, alle Anwendungen in einer einheitlichen Oberfläche bei beispielloser Sicherheit durch die fortschrittlichsten Datenschutzfeatures und dynamischer Datenmaskierung. Integrieren Sie Ihre Daten ohne Code durch 95 native Konnektoren. Sie haben auch die Möglichkeit Ihre KI und BI Projekte durch integrierte Tools wie bspw. Power BI, Azure Machine-Learning und Azure Cognitive Services zu beschleunigen.

Azure Synapse Analytics umfasst Apache Spark- und SQL-Engines, sowie die Unterstützung Ihrer bevorzugten Sprache (T-SQL, Python, Scala, Spark SQL, .NET). Profitieren Sie von planbarer Leistung und dementsprechend planbaren Kosten bei hoher Performance.

Lesen Sie hier mehr zu Azure Synapse Analytics.

IBM Db2 Warehouse on Cloud

Das IBM Db2 Warehouse on Cloud bietet eine unabhängige Skalierung von Rechenleistung und Datenspeicher. Es lässt sich über die DB2 Warehouse on Cloud Webkonsole oder API flexibel an Ihre individuellen Anforderungen anpassen. Sie können die Rechenleistung bei Spitzenbedarf einfach aufstocken und bei sinkendem Bedarf herunterfahren. So können Sie Kosten reduzieren, ohne Einbußen bei der Performance in Kauf zu nehmen. Profitieren Sie auch vom adaptiven Workload Management, welches automatisiert Ressourcen zwischen konkurrierenden Workloads verwaltet

Ihr täglicher Betrieb inklusive Datenbanküberwachung und Failover sind vollständig automatisiert und werden durch ein bereitstehendes DevOps-Team ergänzt. IBM Db2 Warehouse on Cloud bietet Ihnen auch integrierte KI und ML-Funktionen, welche Sie direkt in der Datenbank-Engine trainieren und ausführen können. Verknüpfen Sie Ihre IBM Cloud oder AWS Plattform mit IBM Db2 Warehouse on Cloud und nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten.

Weitere Informationen zu IBM Db2 Warehouse Cloud.

Cloud Data Warehouse Datenkonnektoren

Um das volle Potenzial Ihres Cloud Data Warehouse ausnutzen zu können, ist die Integration und Transformation aus den heterogenen Datenquellen elementar wichtig. Nutzen Sie Datenkonnektoren, um Ihre komplexen Daten einfach und mit hoher Performance unter Beachtung Ihrer individuellen Infrastruktur- und Sicherheitsanforderungen in Ihr Cloud Data Warehouse zu laden. Durch aretos Best-Practice-Ansatz und jahrelanger Erfahrung bieten wir Ihnen die Lösung an, die am besten zu Ihrem Unternehmen passt.

Matillion Data Loader und Matillion ETL

Matillion bietet mit den Produkten Matillion Data Loader und dem Cloud Native Tool Matillion ETL leistungsstarke Lösungen zur Datentransformation und -integration in Cloud Data Warehouses. Die Datentransformation für Snowflake, Microsoft Azure, Amazon Redshift und Google BigQuery wird unterstützt. Die ETL-Software von Matillion lässt sich nativ integrieren und transformiert Ihre Geschäftsdaten in dem Cloud Data Warehouse für tiefere Einblicke und Analysen. Matillion lässt sich individuell an Ihre individuellen Infrastruktur- und Sicherheitsanforderungen anpassen.
Mit Matillion ETL können Sie Datenpipelines in Minuten zu Data Platforms einrichten. Nutzen Sie die Vorteile von der Matillion Cloud Strategie mit vielen Cloud Konnektoren zu Social Media Plattformen, Datenbanken wie SAP und Excel und vielen weiteren.

Weitere Informationen zu Matillion Data Loader und Matillion ETL.

Matillion für Snowflake

Matillion ETL für Snowflake wurde entwickelt, damit Sie das Beste aus Ihrem Snowflake Cloud Data Warehouse herausholen können. Sie können Ihre Daten mit wenigen Klicks durch mehr als 70 vorgefertigte Datenquellen-Konnektoren ganz einfach migrieren. Durch die universelle REST-API von Matillion können Sie sich mit jeder API-fähigen Anwendung verbinden und durch Job Scheduling das Laden Ihrer Daten automatisieren. So wird Ihnen schneller Zugriff auf Daten für Business Intelligence, Berichterstellung und Visualisierung garantiert. Nutzen Sie die volle Performance der Cloud durch leistungsstarke Transformation und erhalten Sie Matillion ETL für Snowflake über den AWS-. Azure– oder Google Cloud Platform-Marktplatz.

Data Build Tool (dbt)

dbt ist ein Open-Source-Tool, dass Ihren Datenanalyst*innen erlaubt, durch Schreiben von SQL-Anweisungen Daten zu transformieren. Der SQL-First-Transformationsworkflow fungiert als Orchestrierungslayer in Ihrem Cloud Data Warehouse. Der Layer ermöglicht es Ihren Datenteams somit, direkt im Warehouse mit vertrauenswürdigen Datensätzen für Reporting, Machine-Learning-Modellierung und Workflows zu arbeiten und diese zusammen mit dem dokumentierten Code zu liefern. Berechnungen werden auf Datenbankebene durchgeführt und machen den Integrationsprozess schnell und sicher.

Alle Ihrer Mitarbeiter*innen mit Fähigkeiten in SQL können mit dbt nun produktionsreife Datenpipelines erstellen. Nutzen Sie dbt und machen Sie aus Ihren Datenanalyst*innen Dateningeneur*innen! Besonders bei großen Datenmengen ist diese Fähigkeit von großer Bedeutung. Dabei werden die Data Warehouse Cloud Plattformen von Snowflake, Google BigQuery, Databricks, AlloyDB und AWS Redshift unterstützt.

Weitere Informationen zu dbt.

Datavault Builder

Weitere Informationen zu Datavault Builder.

Datavault Builder wurde entwickelt, um die Komplexität bei der Datenmigration zu reduzieren und Sie bei der Umsetzung einer agilen Cloud Data Warehouse Architektur zu unterstützen. Bei einer Migration geht es weniger um das Kopieren von Daten, sondern um einen fortlaufenden Prozess, damit Daten in Echtzeit analysiert und verarbeitet werden können. Innerhalb Ihrer Datenbank erzeugt Datavault Builder eine Data Vault-Architektur inklusive ETL/ELT-Prozesse. Auf dieser Plattform können mehrere Datenteams aus unterschiedlichen Abteilungen gleichzeitig arbeiten. Unterstützt werden alle Datenquellen mit Java Database Connectivity (JDBC), wie Microsoft SQL, Excel, Oracle, IBM DB2, TeraData, Hadoop Hive.

Mit Datavault Builder können Sie schnell auf Veränderungen reagieren, haben volle Auditfähigkeit und Historisierung Ihrer Daten und zusätzliche automatische Dokumentation. Nutzen Sie Snowflake und Datavaultbuilder und maximieren Sie die Effizienz Ihres Cloud Data Warehouses.

Wherescape®

Wherescape® bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung für die Erstellung, Bereitstellung, Verwaltung und Erneuerung von Cloud Data Warehouses und Big-Data-Lösungen. Dabei werden native Datenbankobjekte erstellt, die für Microsoft SQL, IBM Db2, Snowflake, SAP, Exasol, Oracle und viele weitere optimiert sind. So können Sie auf Quelldaten aus verschiedenen Umgebungen, zugreifen und prozeduralen Code, Skripte und Tabellen erstellen. Sie können Arbeitsabläufe effektiver gestalten und erreichen eine schnellere Bereitstellung Ihrer Daten. Zusätzlich wird die Umgebung zuverlässig dokumentiert, sodass Wartungen und Anpassungen an geänderte Anforderungen einfacher durchzuführen sind.

Wherescape® unterstützt Sie auch bei der Automatisierung ihres Cloud Data Warehouse.

Weitere Informationen zu Wherescape®.

Cloud Data Warehouse Automatisierung

Data Warehouse-Automatisierungstools (DWA) sind metadatengesteuert und helfen Ihnen die Verwaltung Ihres Cloud Data Warehouse zu rationalisieren. Dabei nehmen Sie Ihnen die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von Daten, sowie manuelles Schreiben von Code ab. Mühsame und immer wiederkehrende Aufgaben wie Quellenermittlung, Dimensionszuordnung und die Analyse von Änderungen können automatisiert werden, um die Produktivität und Agilität ihres Cloud Data Warehouse zu steigern. Sie decken den gesamten Lebenszyklus Ihrer Cloud Data Warehouse Lösung ab.

Von der Analyse, der Implementierung, über die Dokumentation bis hin zur Überwachung und Wartung. Durch Best-Practice liefern die Tools hochqualitativen Code und sind durch grafische Benutzeroberflächen mit Point-und-Click einfach zu bedienen. Durch die Nutzung von Cloud Data Warehouse Automation Tools und der Expertise von areto können Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung reduzieren, sodass Sie sich auf Ihre geschäftlichen Aufgaben fokussieren können bei gleichzeitiger Realisierung von Kostenvorteilen. Nutzen Sie mit areto die Tools von VaultSpeed Wherescape, Matillion, Datavault Builder und areto Data Chef.

areto Cloud Data Warehouse Referenzen

Getränke Hoffmann

Getränke Hofmann ist einer der erfolgreichsten Getränkehandel Deutschlands mit bundesweit über 500 Getränkefachmärkten. Hier bestand die dringende Notwendigkeit, eine neue und nachhaltige BI-Architekturlösung zu finden, welche aktuelle Herausforderungen meistern, die Effizienz steigern kann und flexibel skalierbar ist. Mit areto wurde hier Snowflake Data Cloud als Lösung gefunden und implementiert, da sie als Schnittstelle fungiert, um die Vorteile verschiedener Anbieter zu kombinieren. Daten können mit Hilfe von Transformations-Engines von Wherescape integriert werden. Zusätzlich können sich wiederholende Muster und Prozesse erkannt und dementsprechend automatisiert werden.

Zur Analyse und Visualisierung nutzt Getränke Hofmann Power BI. Snowflake Data Cloud bietet den Grundstein, um auch in der Zukunft weitere Tools und Analysen einzubinden und so Innovation im Unternehmen zu fördern. Die gefundene Lösung kann vom Getränke Hoffmann-Team agil und flexibel skaliert werden, um den Bedürfnissen bei Wachstum und neuen Herausforderungen gerecht zu werden.

areto und Getränke Hoffmann Referenz

Duisport

Die Duisport-Gruppe ist eine Tochtergesellschaft der Duisburger Hafen AG, welche Eigentümer und Betreiber des größten Binnenhafens der Welt ist. Aufgrund des hohen Umschlagsvolumen von mehreren Millionen Containern jährlich und der Vernetzung mit vielen Logistikpartnern entstehen große Mengen an Daten, die gespeichert, analysiert und letztendlich für fundierte Business-Entscheidungen herangezogen werden müssen.

aretos Auftrag war die Umsetzung der Cloudmigration von den bereits bestehenden BI-Landschaft, welche On-Premises genutzt wurde, in die Microsoft Azure Cloud. Dafür wurden in verschiedenen Workshops die Anforderungen von Duisport an die Cloud-Architektur aufgenommen. Die Anforderungen des Kunden in Bezug auf Skalierbarkeit, Datenanbindung und Flexibilität müssten durch die neue Architektur erfüllt werden. Die moderne Azure Data Platform bietet genau diese Vorteile und ebnet in Kombination mit dem Power BI Cloud Service den Weg zu Self-Service BI bei Duisport.

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Haben Sie schon eine Strategie für Ihre zukünftige Cloud Data Warehouse-Lösung? Nutzen Sie bereits die Vorteile moderner Cloudplattformen und Automatisierungen? Gern zeigen wir Ihnen Beispiele, wie unsere Kund*innen die agilen und skalierbaren Cloud Data Warehouse-Lösungen von areto bereits nutzen.

Workshops / Coachings

Sie erhalten in unseren Workshops und Coachings das nötige Know-how für den Aufbau eines modernen Cloud Data Warehouse. Das areto TrainingCenter bietet eine breite Auswahl an Lerninhalten.

Proof of Concepts

Welche Cloud Data Warehouse-Architektur ist für uns richtig? Sind die Rahmenbedingungen dafür geeignet? Welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden? Proof of Concepts (POCs) beantworten, diese und weitere Fragen, um dann die richtigen Investitionsentscheidungen zu treffen. So starten Sie bestens vorbereitet in Ihr Projekt.

Cloud Data Warehouse

Das Cloud Data Warehouse

Drei Stufen von Cloud Data Warehouses:

Vorteile eines Cloud Data Warehouse

Vorteile eines Cloud Data Warehouse

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Snowflake Cloud Data Platform

SAP Data Warehouse Cloud

Microsoft Azure Synapse Analytics

IBM Db2 Warehouse on Cloud

Cloud Data Warehouse Datenkonnektoren

Matillion Data Loader und Matillion ETL

Matillion für Snowflake

Data Build Tool (dbt)

Datavault Builder

Wherescape®

Cloud Data Warehouse Automatisierung

areto Cloud Data Warehouse Referenzen

Getränke Hoffmann

Duisport

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