Viele benutzen bereits Azure SQL Datenbanken und fragen sich: „Warum sollte ich eine SQL Datenbank in Fabric nutzen?“ Aber die meisten verstehen garnicht, dass es die falsche Frage ist. Azure SQL vs Fabric SQL gibt es nicht, denn beide sind das exakt selbe. Das entscheidende ist nicht die Technologie, sondern die Umgebung.

Um das zu verstehen, muss klar sein, dass eine SQL Datenbank in Fabric nicht in Fabric liegt. Wie im Bild zu sehen ist die SQL Datenbank in Fabric nur eine Azure SQL Datenbank welche in Echtzeit in den OneLake und damit Fabric gespiegelt wird. Die Technologie ist die gleich, wie beim Spiegeln einer schon existierenden Datenbank. Nur weil die Technik dieselbe ist, ist das Ergebnis nicht dasselbe.

Azure SQL vs Fabric SQL – Ein Kostenvergleich

Der erste Unterschied sind sie Kosten. Azure SQL Datenbanken kosten im laufenden Betrieb und die Datenmengen werden ebenfalls abgerechnet. Datenbanken in Fabric kosten ebenfalls eine Kleinigkeit für den Speicher, aber nichts im Betrieb. Es entstehen keine Zusatzkosten und alles ist mit den Fabric Lizenzen abgedeckt. Klingt nach einem eindeutigen Gewinner, oder? Falsch.

Der wichtigste Unterschied sind nicht die Kosten. Dafür musst du verstehen, wofür beide Datenbanken gedacht sind. Eine Azure SQl Datenbank kann überall eingesetzt werden. Eine Fabric Datenbank kann das auch, sollte es aber nicht. Azure ist viel weit laufender als Fabric. Eine Webapp sollte keine Fabric Datenbank nutzen, aber eine Azure SQL Datenbank ist genau das Richtige.

Microsoft Fabric ist eine Datenverarbeitungs- und Analyseplattform. Wenn Unternehmensdaten in einer gemeinsamen Plattform verarbeitet und verwaltet werden sollen, dann ist Fabric das Mittel der Wahl. Die SQL Datenbank in Fabric ist dann optimal. Alle Daten sind sauber, zentral und kostengünstig vereint. Das heißt nicht, dass eine Azure SQL Datenbank das nicht auch kann, aber die Fabric Datenbank ist hier überlegen. Eine Azure Datenbank kann immer noch in Fabric gespiegelt werden.

Vorteile einer Fabric SQL Datenbank

Wenn das Ziel Fabric ist, dann hat es noch einen weiteren Vorteil, die Datenbank direkt in Fabric anzulegen. Eine Azure SQL Datenbank hat eigene Rollen- und Sicherheitskonzepte. Diese Regeln werden auf dem Server eingerichtet und zusätzlich werden die Fabric Regeln angewendet. Aber wenn die Datenbank in Fabric angelegt wird, dann können alle Regeln in Fabric verwaltet werden. Es greifen immer noch die Microsoft Fabric Regeln, aber zusätzlich können die gleichen Regeln wie in Azure SQL eingerichtet werden. Aber das ist nicht das beste Feature.

Eine Fabric SQL Datenbank kann noch mehr. Die zugrundeliegende Technik ist dieselbe, aber die Einbindung ist es nicht. Mit der Einbindung meine ich, dass z.B. automatisch ein semantisches Modell erstellt werden kann, welches auch direkt in einem Power BI Bericht endet. Das Gleiche gilt für den Analyseendpunkt. Damit ist eine Fabric SQL Datenbank vollständig in Fabric integriert.

Übersichtstabelle

Falls du dich generell für das Thema Azure und Fabric interessierst, haben wir das Thema in einem YouTube Video behandelt. In diesem Video reden wir über die Unterschiede von Azure Synapse Analytics und Microsoft Fabric. In anderen Blogbeiträgen haben wir auch über die unterschiedlichen Kosten von Synapse und Fabric geschrieben.

Was sind T-SQL Constraints?

Bei Constraints (engl. für “Einschränkungen”) handelt es sich um durch den Entwickler vorzugebende Regeln. Diese werden direkt auf Datenbankebene implementiert und durch diese überwacht. Derart abgesichert, sind Fehleingaben bei der Datenpflege nicht mehr möglich. Somit definieren Constraints Bedingungen, die beim Einfügen, Ändern oder Löschen von Datenbankinhalten erfüllt werden müssen.

Da Tabellen Werte innerhalb einer relationalen Datenbank speichern, hängen Constraints auch genau an dieser Art von Objekten. Sichten, Trigger, Prozeduren und Funktionen können keine Constraints haben.

Wann und wie werden Constraints erstellt?

Derartige Bedingungen kann man immer programmatisch erstellen. Man schreibt hierzu einen Quellcode mit normalen DDL-Befehlen. Dies kann schon beim Anlegen eines Objektes (CREATE TABLE) oder später als Änderungsanweisung (ALTER TABLE) geschehen. Es ist möglich Constraints einzeln zu löschen (DROP CONSTRAINT). Wenn das zugehörige Objekt gelöscht wird, werden gleichzeitig auch alle daran gebundenen Constraints eleminiert.

Es ist bei den meisten Constraints auch möglich, diese bequem über die grafische Benutzeroberfläche, bspw. das SQL Server Management Studio, zu pflegen.

Constraints gelten sofort. Mit ihrer Anlage sind sie automatisch aktiviert. Man kann sie zu Testzwecken einzeln deaktivieren, dann werden die implementierten Prüfungen nicht durchlaufen. Nach einer Reaktivierung findet die Bedingung dann sofort wieder Anwendung.

Anlage einer Tabelle mit sofortiger Constraint-Einrichtung

Spätere Erweiterung um einen weiteren Constraint

Welche Arten von T-SQL Constraints gibt es?

Man unterscheidet verschiedene Arte von Einschränkungen. Manche Arten können pro Tabelle nur einfach vorkommen (Primery Key Constraint), andere können auch mehrfach in unterschiedlicher Ausprägung an dieselbe Tabelle gebunden werden. Verschiedene Arten lassen sich problemlos an einer Tabelle gleichzeitig einsetzen.

• NOT NULL Constraint
  Soll in eine Spalte kein NULL-Wert eingegeben werden können, nutzt man einen NOT NULL Constraint
• UNIQUE Constraint
  Mit dieser Bedingung erzwingt man einzigarte Werte in einer Spalte. Dubletten sind nicht mehr möglich.
• Primery Key Constraint
  Bei dieser Beschränkung handelt es sich um eine Kombination aus der UNIQUE- und der NOT NULL-Beschränkung, wobei die Spalte oder die Gruppe von Spalten, die am PRIMARY KEY beteiligt sind, einzigartig sind und keinen NULL-Wert annehmen können.
• Foreign Key Constraint
  Hier wird die Eingabe von Werten erzwungen, die in einer anderen Tabelle der Primärschlüssel sind. Werte, die es in der zweiten Tabelle nicht gibt, werden abgelehnt.
• Check Constraint
  Der Wert in einer Spalte mit einer Prüfbeschränkung kann nur eingegeben werden, wenn die T-SQL Prüfbeschränkung als wahr ausgewertet wird.
• Default Constraint
  Mit dieser Art der Constraints werden Ersatzwerte vorgegeben, die automatisch eingefügt werden, wenn in einem INSERT-Statement ein NULL-Wert für die betroffene Spalte übergeben wird.

Warum sollte ich Constraints einsetzen?

Es gibt keine zuverlässigere Möglichkeit als die Nutzung von Constraints, um die Inhalte seiner Datenbank zu schützen. Merke: Was immer ein Nutzer eingeben oder ändern kann, wird er früher oder später auch bewusst oder unbewusst machen. Nur wenn die Datenbank sicherstellt, das keine ungewollten Pflegeinhalte gespeichert werden, kann der Inhalt einer Datenbank zuverlässig positiv garantiert werden.

Die Einrichtung passender T-SQL Constraints ist eine einmalige Arbeit. Dieser Aufwand lohnt sich aber definitiv! Es ist erfahrungsgemäß um ein Vielfaches zeit- und kostenintensiver eine inhaltlich „verunreinigte“ Datenbank zu säubern – wenn es überhaupt möglich ist.

Da Constraints auf DB-Ebene wirken, greifen sie bei jeder Art der Datenmanipulation. Egal ob durch einen Sachbearbeiter über eine Applikations-GUI oder einen Entwickler mit T-SQL-Befehlen… die Beschränkungen sorgen für saubere Daten!  

Unsere Spezialisten

Wir sind seit vielen Jahren Spezialisten für die gesamte Datenverarbeitung von der Speicherung, über die Analyse bis zum fertigen Bericht. Außerdem bauen wir seit fast zwei Jahrzehnten Datenbanken für Unternehmen verschiedenster Größen. Wenn Sie weitere Fragen kontaktieren Sie uns doch einfach.

Jeder Datenbankentwickler oder – Benutzer kennt die üblichen Probleme: Abfragen, welche in der Vergangenheit reibungslos liefen, werden langsam, Zugriffe funktionieren nicht mehr, ehemalige Mitarbeiter haben ihr Fachwissen nicht weitergegeben oder fallen krankheitsbedingt aus etc. Man sitzt vor der Maschine und ist förmlich am Verzweifeln. Unser Projektleiter und Datenbankspezialist Torsten Ahlemeyer beleuchtet dieses Problem von der anderen Seite: Aus der Sicht des externen Beraters, welcher zur Problemlösung gerufen wurde. Der Beitrag „SQL-Probleme in fremden Datenbanken finden“ ist ab sofort bei der Informatik Aktuell zu lesen.

Die diversen Probleme, welche verschiedene Gründe und Ursprünge haben könnten, muss man nun lösen. Stichwörter, welche hier sofort in den Sinn kommen, sind Reverse Engineering und verschiedenste Testroutinen. Außerdem ist wichtig zu wissen, dass die Fehler immer am Code liegen. Die Datenbank entwickelt kein Eigenleben.

Der Artikel

Unser erfahrener Consultant Torsten Ahlemeyer liebt Rätsel. Die inzwischen deutschlandweit bekannten T-SQL Spielereien, welche er entwickelt hat, halten das Publikum immer auf Trab und sorgen für den ein oder anderen Lacher auf Konferenzen. Ob es die „Kopfnüsse mit T-SQL“  oder ein „Schachspiel mit reinem T-SQL“ ist, die Herausforderungen sind immer riesig. So macht es dem Projektleiter auch Spaß, die Rätsel in fremden Datenbanken zu lösen. Und das kann er wie kein Zweiter.
Der Artikel soll den Lesern vor allem einen neuen und anderen Blickwinkel auf die bekannten Probleme geben. Den ganzen Artikel kann man sich auf der Informatik Aktuell Website durchlesen.

Kontaktieren Sie uns

Brauchen Sie Hilfe beim Lösen von Datenbankproblemen oder wollen Sie einfach eine Performanceoptimierung erwirken? Dann kontaktieren Sie uns noch heute! Wir unterstützen Sie gerne bei dem Lösen von Problemen und beim Umzug in die Cloud.

In modernen Unternehmen fallen täglich große Datenmengen aus verschiedenen internen und externen Quellen an. Um auf Basis dieser Daten geschäftskritische Entscheidungen treffen zu können, müssen die Daten in ein einheitliches Format gebracht werden. Dieser Prozess wird auch als ETL-Prozess bezeichnet und gliedert sich in die folgenden drei Schritte. Extract (Extraktion der Rohdaten aus verschiedenen Quellen), Transform (Überführung der Rohdaten in ein einheitliches Format) und Load (zentrale Bereitstellung der Daten). In diesem Beitrag werde ich Schritt für Schritt erläutern, wie ein ETL in Azure Synapse Analytics implementiert werden kann.

Warum Daten in der Cloud und nicht Lokal speichern?

Warum immer mehr Unternehmen den Weg in die Cloud finden, zeigt eine Reihe von Vorteilen, die die Cloud bietet:

• Skalierbarkeit: Die Cloud bietet die Möglichkeit, die Ressourcen an den eigenen Bedarf anzupassen, ohne Änderungen an der Infrastruktur vornehmen zu müssen.
• Kosteneffizienz: Da die Ressourcen an den eigenen Bedarf angepasst werden können, müssen Unternehmen keine Überkapazitäten vorhalten, um eine überdurchschnittliche Auslastung zu bewältigen. Stattdessen können die Ressourcen in solchen Fällen dynamisch erhöht werden, so dass nur die tatsächlich benötigte Kapazität bezahlt werden muss.
• Sicherheit: Microsoft hat robuste Sicherheitsmaßnahmen wie zum Beispiel VPNs implementiert, um die Daten während der Übertragung zu schützen. Darüber hinaus bietet die Azure-Cloud fortschrittliche Zugriffskontrollfunktionen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf die Daten zugreifen können.
• Flexibilität: Durch die Speicherung der Daten in der Cloud können die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von überall auf die Daten zugreifen, solange sie über eine Internetverbindung verfügen. Zudem lassen sich Cloud-Dienste nahtlos in bestehende Systeme integrieren. Dadurch können Unternehmen ihre bestehenden Investitionen nutzen und neue Technologien schnell einführen, ohne komplexe Integrationen oder Anpassungen vornehmen zu müssen.

ETL in Azure Synapse

Azure Synapse ist eine Cloud-basierte Datenanalyseplattform von Microsoft, die Datenverarbeitungs- und Analysedienste in einer einzigen Umgebung vereint. Sie ermöglicht es Unternehmen, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. In diesem Blogbeitrag werde ich den ETL-Prozess in Azure Synapse Analytics (Extract, Transform, Load) in Synapse anhand einer Azure SQL-Datenbank erläutern. In diesem Beispiel arbeite ich mit den Beispieldaten der Azure SQL Datenbank, die die Geschäftsdaten eines virtuellen Fahrradladens repräsentieren.

Um einen ETL-Prozess in Azure Synapse Analytics zu implementieren, müssen wir zunächst einen Dedicated SQL Pool einrichten. Der Dedicated SQL Pool (früher auch SQL Datawarehouse genannt) ist ein sogenanntes Massively Parallel Processing oder kurz MPP. Dabei handelt es sich um eine moderne Datenbankarchitektur, bei der eine große Anzahl von Prozessoren parallel arbeitet, um die Daten in kleinere Teile aufzuteilen und diese gleichzeitig zu verarbeiten. In diesem SQL-Pool werden wir später unsere Daten speichern.

Linked Service

Nun müssen wir in Synapse eine Verbindung zu unserer Azure Datenbank herstellen. Dazu klicken wir in der linken Menüleiste auf Manage und dann auf „Linked services„. Wenn wir dann auf „New“ klicken, öffnet sich ein Menü, in dem wir auswählen können, mit welcher externen Datenquelle wir uns verbinden möchten. Für unser Beispiel wählen wir „Azure SQL Database“.

Eine natürliche Sprache wie Deutsch unterliegt ständigem Wandel. Aktuell stehen fast 150.000 Stichworte im Duden. Pro Jahr kommen ca. 3000 neue Begriffe hinzu, 300 andere werden gestrichen. So fanden in den letzten Jahren bspw. Ausdrücke wie „Insektensterben“, „Klimakrise“, „aufploppen“, „Lifehack“, „Enkeltag“, „Faktenfinder“, „Uploadfilter“ oder „Wiesn“ Eingang in das offizielle Rechtschreibwörterbuch. Lebende Sprachen passen sich so an veränderte Gegebenheiten und neue Entwicklungen an. Aber auch Vereinfachungen finden immer wieder den Weg in den Standard.

Ähnlich halten es die Datenbankenhersteller mit dem Umfang der eingesetzten Abfrage- und Programmiersprache. Microsoft als Hersteller des SQL Servers beobachtet sehr genau Foren, führt Gespräche mit Entwicklern auf Konferenzen weltweit und wertet das Feedback aus der eigenen Erwachsenenbildung aus. So entwickelt sich ein Gefühl, welche Funktionalitäten gewünscht sind aber momentan noch fehlen oder welche Befehle in der aktuellen Version zu kompliziert sind. Aus dieser Grundlage heraus bildetet Microsoft dann die Neuerung in T-SQL.

In den SQL Server 2022 haben so einige neue Befehle sehr zur Freude der Entwicklergemeinde Einzug erhalten. Im Gegenzug wurden einige wenige Ausdrücke als „auslaufend“ markiert. Sie werden in zukünftigen Versionen nicht mehr unterstützt. Eine genaue Auflistung findet man auf den Hilfe- und Lernseiten des Unternehmens. In diesem Blogpost soll es aber um die neuen Möglichkeiten gehen. Ich habe mir zwei frische Befehle ausgesucht, um an ihnen beispielhaft zu zeigen, wie einfach nun Auswertungen werden, die vorher umständlich nachprogrammiert werden mussten.

Die Vorteile der neuen Befehle besteht allerdings nicht nur an der einfacheren Implementierung und der besseren Wartbarkeit von Quellcode, sondern oftmals wirken sie sich auch äußerst positiv auf das Laufzeitverhalten aus. Die Spezialisten von Microsoft haben hier nämlich die Möglichkeit der Optimierung (bspw. Parallelverarbeitung, Nutzung von Berechnungshardware, …) voll ausgenutzt und die Lösung ausführlich getestet. Bietet der Hersteller derartige Verbesserungen an, lohnt es sich sogar oft bestehenden Code nachträglich anzupassen. Auf jeden Fall sollte man aber zukünftig von diesen Optimierungen Gebrauch machen.

Oft kommen Entwickler in die Bedrängnis eine spezielle Liste von Werten zur Verfügung haben zu müssen. So sind bspw. alle Daten eines Geschäftsjahres in einer Tabelle sinnvoll, um darauf joinen und filtern zu können. Doch wie generiert man eine solche Datumstabelle? Bisher war diese Arbeit händisch zu programmieren – Lösungen bspw. zur Ablage einer Tabelle mit fortlaufend nummerierten Zahlwerten funktionierten analog. Ich selbst habe jahrelang die schnelle rekursive Variante bevorzugt:

Microsoft hat erkannt, dass hier jeder Entwickler sein eigenes Süppchen kocht. Von einer unzähligen Sammlung INSERTS über diverse Schleifenkonstruktionen findet man in einschlägigen Foren viele Lösungen. Nun hat der Hersteller hier nachgebessert und die Generierung derartiger Folgen vereinheitlicht und deutlich vereinfacht:

Auch mit den massenhaften Varianten der Größenvergleiche beschäftigt sich Microsoft mit Neuerung in T-SQL. Hier findet man bisher verschachtelte IF-Statements oder wüste WHERE-Blöcke mit aneinandergefügten Vergleichen. Da sich derartige Abfragen fachlich nicht direkt mit den Funktionen MIN() oder MAX() abbilden lassen (da diese nur Tabelleninhalte oder Inhalte von Tabellenwertvariablen vergleichen können), wurden die Funktionen GREATEST() und LEAST() geschaffen. Mit diesen kann man eine Auflistung von durch Komma getrennten Ausdrücken auswerten. Dabei darf es sich um bis zu 254 direkten Werte, Variablen oder Konstanten handeln. Möglich sind alle vergleichbaren Datentypen. Sogar Aggregatfunktionen und skalare Unterabfragen sind erlaubt.

Weitere Informationen finden sich in der Onlinedokumentation von Microsoft: https://learn.microsoft.com/de-de/sql/t-sql/functions/logical-functions-greatest-transact-sql?view=sql-server-ver16

Um die Gunst der Nutzer zu erlangen und zu behalten, entwickeln die Hersteller ihrer Produkte stets weiter. Auch Microsoft beobachtet den Markt genau und optimiert hier bestehende Befehle und schafft neue Möglichkeiten, wo altbewährtes nicht ausreicht oder zu komplex in der Entwicklung ist. Es lohnt sich definitiv einen Blick in die Featureliste neuer Versionen zu werfen und sich wohlwollend zu überlegen seinen Quellcode anzupassen. Neuentwicklungen sollte man auf jeden Fall nach den aktuellen Standards vornehmen. Im Idealfall lernt man also nie aus… was sich mit guten Laufzeitverhalten und bequemer Programmierung und Wartung niederschlägt – wie schon diese zwei einfachen Beispiele zeigen. Die Neuerung in T-SQL sollten dabei immer im Auge behalten werden. Wir haben auch einen weiteren Artikel zu spannenden Themen in SQL.

Daten Architektur oder englisch auch Data Architecture beschreibt wie Daten in einem Unternehmen organisiert, strukturiert und verwaltet sind. Sie umfasst den Entwurf von Datenmodellen, die Festlegung von Datenstandards und -richtlinien sowie die Definition von Datenintegrations-, Datenspeicherungs- und Datenverarbeitungsprozessen. Data Architecture gibt den Rahmen vor, wie Daten erfasst, gespeichert, verwaltet und genutzt werden, um die Geschäftsziele einer Organisation zu unterstützen. Eine gut durchdachte Datenarchitektur bildet eine solide Grundlage für Datenintegrität, effiziente Datenverarbeitung, einfache Datenanalyse und Berichterstattung. Sie ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit und Nutzung von Informationen im Unternehmen und erleichtert die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen. Sie besteht aus verschiedenen Stufen dabei werden Daten zuerst erfasst und organisiert, über eine ETL Strecke bereinigt und anschließend ausgewertet.

Was sind die Bestandteile?

Datenbankmanagementsysteme (DBMS): Man verwendet DBMS-Technologien wie Microsoft SQL Server, MySQL und MongoDB , um Daten zu speichern, zu organisieren und zu verwalten. Den Einsatz dieser Datenbankmanagementsysteme findet man in vielen Anwendungsbereichen. Sie sind für die effiziente Verwaltung von Daten von großer Bedeutung. Datenbanken bieten eine strukturierte Methode zur Organisation und Speicherung großer Datenmengen. Um Daten logisch und effizient zu organisieren, ermöglichen sie die Erstellung von Tabellen, Beziehungen und Schemata. Darüber hinaus können sie Mechanismen bereitstellen, um die Integrität und Konsistenz der Daten zu gewährleisten. Um sicherzustellen, dass die Daten in der Datenbank korrekt und konsistent sind, kann man Regeln, Einschränkungen und Validierungen definieren. Eine leistungsfähige Abfragesprache (z.B. SQL) ermöglicht komplexe Abfragen und Analysen der Daten. Dadurch ist es möglich Informationen zu extrahieren, Geschäftsfragen zu beantworten und Berichte und Analysen zu erstellen.

In einer Daten Architektur verwendet man zudem ETL-Tools wie z.B. Azure Synapse oder Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in das Zielsystem zu laden. Wenn Sie wissen wollen, schauen Sie sich doch unseren Synapse-Beitrag an.

Am Ende einer guten Daten Architektur steht die Datenvisualisierung. Hier können Sie z.B. Power BI benutzen über das wir auch schon einige Beiträge geschrieben haben. Diese Tools ermöglichen die Visualisierung von Daten und die Erstellung von interaktiven Dashboards und Berichten. Sie unterstützen die Analyse und Darstellung von Daten auf verständliche Weise.

ETL steht für „Extraction, Transformation and Loading“ und bezeichnet den Prozess der Aufbereitung und Integration von Daten in ein Data Warehouse. ETL ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenmanagementprozesses und ermöglicht die Überführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein einheitliches und konsistentes Format, das man für Analysen, Berichte und andere Geschäftsprozesse verwenden kann.

In der Extraktionsphase sammelnt man Daten aus verschiedenen Quellen und üerträgt diese in das ETL-System. Die Quellen können interne Datenbanken, externe Systeme oder andere Datenquellen sein. Die Extraktion kann auf unterschiedliche Weise erfolgen, z.B. durch Datenbankabfragen, Dateiimporte oder Web Scraping. Nach der Extraktion beginnt die Transformation der Daten. Dies geschieht um die Daten in das gewünschte Format zu bringen und sie an die Anforderungen des Data Warehouse oder der Zielumgebung anzupassen. Dieser Schritt umfasst verschiedene Aufgaben wie Datenbereinigung, Filterung oder die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen. Die Transformation stellt sicher, dass die Datenqualität steigt, man inkonsistente Daten harmonisiert und die Daten in einer einheitlichen Struktur vorliegen.
Beim Laden überträgt man die transformierten Daten in das Data Warehouse oder die Zielumgebung. Dies kann eine relationale Datenbank, ein Data Warehouse oder eine andere analytische Plattform sein. Beim Laden der Daten muss man verschiedene Aspekte berücksichtigen, wie z. B. das Schema-Design des Zielsystems, die Optimierung der Ladeleistung und die Aktualisierung vorhandener Daten oder das Hinzufügen neuer Daten.

Der ETL-Prozess erfordert häufig den Einsatz spezieller ETL-Tools oder -Plattformen, die Funktionen zur Automatisierung und Steuerung des gesamten Prozesses bieten. Diese Tools erleichtern die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten durch benutzerfreundliche Schnittstellen, Visualisierungstools, Workflow-Management, Fehlerbehandlung und Überwachungsfunktionen.

Der ETL-Prozess ist entscheidend, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, bereitzustellen und für Analysen und Berichte aufzubereiten. Er gewährleistet die Konsistenz, Qualität und Verfügbarkeit der Daten im Data Warehouse oder in der Zielumgebung und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Daten zu treffen.

Ein Data Warehouse ist eine spezielle Art von Datenbank, die entwickelt wurde, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu organisieren und für Analyse- und Berichtszwecke verfügbar zu machen. Es dient als zentraler Speicherort für historische, aktuelle und potenziell zukünftige Daten, die eine Organisation sammelt. Es folgt auf die Stage, die selbst eine weniger strukturierte Datenbank ist.

Das Hauptziel eines Data Warehouse ist es, einen umfassenden Überblick über die Daten einer Organisation zu geben. Ein Data Warehouse ermöglicht die Integration von Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen wie operativen Systemen, Datenbanken, Dateien, Cloud-Diensten und mehr. Es ermöglicht die Konsolidierung von Daten, die ansonsten in isolierten Silos gespeichert wären. Vor dem Laden in das Data Warehouse werden die Daten bereinigt, transformiert und harmonisiert, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen. Dazu gehören die Entfernung von Dubletten, die Standardisierung von Formaten, die Korrektur von Fehlern und die Anwendung von Geschäftsregeln, um die Qualität und Konsistenz der Daten zu gewährleisten. Data Warehouses speichern nicht nur aktuelle Daten, sondern auch historische Daten über einen längeren Zeitraum. Dies ermöglicht es den Nutzern, Daten im zeitlichen Kontext zu analysieren und Trends, Muster und Veränderungen im Laufe der Zeit zu erkennen.

Früher wurde die gesamte Architektur standardmäßig on-premise aufgebaut Dies hat sich mit dem Zuwachs der Cloud berändert. Cloud-Lösungen gewinnen an Beliebtheit. Für viele Unternehmen sind jedoch Hybridlösungen nach wie vor die beste Lösung.

Hybrid

Eine hybride Datenarchitektur bezieht sich auf einen Ansatz für das Datenmanagement, der Elemente sowohl lokaler als auch Cloud-basierter Lösungen kombiniert, um die Anforderungen einer Organisation an die Speicherung, Verarbeitung und Integration von Daten zu erfüllen. Dies beinhaltet die Integration von Datensystemen und -infrastrukturen über verschiedene Umgebungen hinweg, z. B. private Rechenzentren, öffentliche Clouds und Edge-Computing-Geräte.

Die hybride Datenarchitektur erkennt an, dass verschiedene Arten von Daten und Arbeitslasten unterschiedliche Anforderungen an Skalierbarkeit, Sicherheit, Leistung und Kosten haben können. Durch die Nutzung sowohl lokaler als auch Cloud-basierter Ressourcen können Organisationen ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Flexibilität, Kontrolle und Skalierbarkeit erreichen.

Advanced Analytics und Deep Learning sind zwei Begriffe aus dem Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die sich mit der Verarbeitung und Analyse komplexer Daten beschäftigen. Um mehr über Data Analytics zu lernen sollten Sie unseren anderen Blogbeitrag lesen. Die Datenanalyse ist der letzte Schritt in der Architektur. Selbstverständlich gehören hier einige statistische Analysetools dazu.

Machine Learning

Machine Learning ist ein Teil der Künstlichen Intelligenz und beschreibt die Möglichkeit Maschinen so zu trainieren, dass sie Muster erkennen können und so Vorhersagen zu erstellen. Eine benutzerfreundliche Möglichkeit ist z.B. das Machine Learning Studio dazu gibt es auf unserem YouTube-Kanal eine Videoreihe. Wenn Ihnen lesen lieber ist haben wir auch einen Blogbeitrag.

Deep Learning: Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich mit dem Aufbau und dem Training neuronaler Netze beschäftigt. Neuronale Netze sind computergestützte Modelle, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind und in der Lage sind, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Deep Learning basiert auf mehreren Schichten von Neuronen, die Informationen verarbeiten und abstrakte Darstellungen von Daten lernen können.

Datenvisualisierung

Für die Analyse von Daten ist die Visualisierung unabdingbar. Oft kann man Muster erst erkennen wenn man sie in einem Graphen sieht. Durch moderne Tools wie Power BI ist z.B. möglich die Visualisierung interaktiv zu gestalten und so die Analysetiefe und Geschwindigkeit zu erhöhen. Zu Power BI haben wir zufälligerweise auch schon einen Blogbeitrag geschrieben.

Wir bei arelium haben mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in der Entwicklung von Data Architecture Lösungen. Im Laufe unserer Arbeit haben wir unzählige Architekturen entwickelt. In verschiedenen Projekten haben wir sowohl ETL-Prozesse als auch Data Warehouses aufgebaut. Wenn Sie neugierig geworden sind sprechen Sie uns gerne an. Wir helfen Ihnen zu verstehen wie Sie optimal von dieser Technologie profitieren können.