linkFISH DWH Accelerator

Datawarehouse Framework

DWH Accelerator

Der linkFISH DWH Accelerator bietet Ihnen ein umfängliches Framework zum schnellen und unkomplizierten Aufbau Ihres eigenen Datawarehousees. Die vorgefertigten Standardfunktionen helfen Ihnen dabei, Ihr DWH teilautomatisiert und nach den modernsten Erkenntnissen der DWH-Entwicklung zu implementieren.

Basis dieser Produktentwicklung von linkFISH ist unsere Projekterfahrung und die in der Praxis erprobten Best Practices. Für das Datawarehouse verwenden wir die Data Vault 2.0 Modellierung.

Mit dem Datawarehouse Accelerator investieren Sie in eine zukunftssichere und ganzheitliche Datenhaltung, die agil weiterentwickelt werden kann. Darüber hinaus entlasten Sie nachhaltig Ihre IT-Mitarbeitende, in dem Sie ihnen langwierige Fleißarbeit abnehmen und diese sich damit wieder auf inhaltlich-qualitative Aufgaben konzentrieren können.

Dashboard

Behalten Sie alle Ihre Ladeprozesse sowie die Performance übersichtlich im Auge. Auf dem Dashboard des DWH Accelerators sehen Sie alle wichtigen Infos zu den aktuellen Runs: Ob die Anzahl neuer Datensätze, die Ladedauer oder der aktuelle Bestand an Hubs, Satelliten und Links – hier erfassen Sie alles auf einen Blick und können so bei Bedarf Fehler schnell lokalisieren und analysieren.

Aufbau Ihres Datawarehouse

Für jede Komponente (Bild am Beispiel von Hubs) der Data Vault 2.0 Modellierung bietet der Datawarehouse Accelerator eine eigene Monitoring-Seite an. Hier erhalten Sie nicht nur einen Überblick über alle einzelnen Hubs, Satelliten und Links in Ihrem Data Vault, Ihnen stehen auch weitergehende Detailinformationen zur Verfügung. So können Sie die Erstellung und das Laden der Tabellen bis auf Quellcode-Ebene nachvollziehen und monitoren.

Monitoring Ihrer Ladeprozesse

Reichen Ihnen die Dashboard-Informationen nicht mehr aus und Sie möchten einzelne Runs noch genauer unter die Lupe nehmen? Dann schauen Sie auf der Durchlaufdetail-Seite nach und analysieren fehlerhafte oder problematische Ladeprozesse genauer. Hier sehen Sie neben der Ladedauer und dem letzten Bearbeitungsdatum auch die exakte Anzahl geladener Datensätze.

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