TimeXtender – Modern Data Estate Builder
TimeXtender ist ein Data-Estate-Builder, der die Implementierung und den Betrieb von Data Lakes, Data Warehouses und Data Marts auf Basis von modernsten Microsoft-Azure-Technologien, wie der Azure Data Factory und Azure Synapse ermöglicht.
TimeXtender bietet den schnellsten Weg zum Aufbau eines Modern Data Estate, indem Datenautomatisierung und Codegenerierung für Datenzugriff, Modellierung und Compliance auf einer Plattform bereitgestellt werden. Die ganzheitliche Herangehensweise an die Datenstruktur – auch ohne Scripting – und automatisierte Data-Warehouse-Prozesse beschleunigen die Abläufe für Datenabfragen um das bis zu 10-fache und schaffen neue IT-Ressourcen.
Denken Sie an Ihre letzten Daten- und Analyseprojekte im Unternehmen: Wie viel Prozent der Gesamtzeit wurde für die Suche und Aufbereitung der Daten aufgewendet, verglichen mit der Zeit, die Sie für Visualisierung, Berichterstattung oder Analyse genutzt haben?
Besseres Datenmanagement durch Datenautomatisierung und Datenmodellierung
TimeXtender schließt durch die Automatisierung aller nur möglichen zu automatisierenden Prozesse im Data-Warehouse-Lebenszyklus sämtliche Datenlücken. Die vollständig integrierte Metadaten-Engine bietet Funktionalitäten wie Datenabfolge, Auswirkungsanalyse, langsam wandelnde Dimensionen, automatisierte Dokumentationserstellung, intelligente Adapter, geplante Ausführung und vieles mehr.
Welche Rolle spielen Low-Code- und No-Code-Plattformen?
Agile Datensammlung und Datenaufbereitung in Unternehmen
Kann ein Anwender ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse selbstständig mittels Low-Code- bzw. No-Code-Plattformen Daten aufbereiten und zur Verfügung stellen? Wie sieht der heutige Prozess „From Raw To Ready“ aus, und wo liegen die Grenzen von Data-Warehouse-Automatisierungsplattformen? Dieser Artikel gibt einen Überblick, in welchen Szenarien sich Low-Code- und No-Code-Plattformen erfolgreich einsetzen lassen und was es zu beachten gilt.
BI-SPEKTRUM März 2023
Autor: Andreas Melzer
Modern Data Estate Management
TimeXtender ermöglicht Geschäftsführern und Entscheidungsträgern, einen schnellen Zugriff auf ihre Daten und stellt dadurch verlässliche Analysen bereit. Mühsame und zeitaufwendige Datenvorbereitungen können ganz einfach automatisiert werden.
Mit der Data-Management-Plattform für Data Goverance und Self-Service-BI sind Datenmodelle, Tabellen, Felder und Nutzerrollen jederzeit nachvollziehbar.
TimeXtender wird vollständig in Qlik® integriert und spart so mit weniger Ressourcen zusätzlich enorm Zeit ein.
Das alles können Sie mit TimeXtender bewerkstelligen
✓ Zusammenführung von Daten unterschiedlichster Quellen
✓ Umsetzung zeitnaher Analysen
✓ Sicherstellung der Datensicherheit
✓ Bereitstellung von Informationen an entsprechende Personen
✓ Verständnis darüber, was die entsprechenden Daten bedeuten
✓ Zusammenarbeit mit der IT für Zugriffsberechtigungen
Wir zeigen Ihnen, wie die Erweiterung und Erneuerung Ihres Data Warehouse zu einem modernen Data Estate gelingt!
Checkliste für den Aufbau eines modernen Data Estates:
zur kostenlosen Checkliste ➜Wie funktioniert der Data Estate Builder?
Semantic Models
Durch automatisierte Qlik® Modelle erhalten Sie einfachen Zugriff auf die Daten, die Sie am meisten interessieren.
Der Semantic Layer unterstützt die Bereitstellung spezifischer Datenmodelle, so dass auch gelegentliche Anwender datengesteuerte Entscheidungen treffen können. Mit dem in TX DWA eingebauten Qlik® Modeler und Script Generator können Sie Qlik® Modelle entwerfen, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Dies ermöglicht eine schnelle Erstellung und flexible Änderung von Präsentationen, so dass mehr Business-Anwender selbstständig ihre eigenen Daten entdecken und Erkenntnisse gewinnen können.
Vorhandene Modelle können sofort für die Verwendung in einem anderen Front-End übersetzt werden.
Modern Data Warehouse
Verlässliche Datenquellen für mehr Datenqualität und absolutes Vertrauen.
Mit dem Modern Data Warehouse können Benutzer komplexe Daten bereinigen und konsolidieren, die vor Ort oder in Azure SQL DB bereitgestellt werden. Das MDW bleibt vollständig anpassbar und unterstützt die komplexesten Umgebungen. So wird sichergestellt, dass Datenquellen schnell integriert und gereinigt werden können.
Business-Anwender erhalten Zugang zu Daten, denen sie vertrauen und die sie verstehen – ohne zeitraubendes Skripting.
Operational Data Exchange
Verbinden von sämtlichen Unternehmensdaten aus den unterschiedlichsten Quellen.
Mit dem Operational Data Exchange können Benutzer eine Verbindung zu über 100 Webanwendungen und Datenbanktypen herstellen und Zeitplanlasten in Azure Data Lake oder einer strukturierten Datenbank konfigurieren. Die Speicherung aller Daten in einem einzigen Format und an einem einzigen Ort bildet die Grundlage für jede Art von fortschrittlicher Analyse wie KI und maschinelles Lernen.
Die Stärke dieses Ansatzes liegt in der Fähigkeit, eine Verbindung zu den ständig wachsenden und sich ständig verändernden unterschiedlichen Arten von Datenquellen herzustellen. Das Ergebnis liefert dem Benutzer eine einzige Quelle, um die Verbindung/Zugriff zu den Ausgangsdaten herzustellen.
Die wichtigsten Features von TimeXtender
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Datenherkunft:
Lückenlose Darstellung des Datenlebenszyklus, Nachverfolgung aller Objekte und deren Abhängigkeiten -
Auswirkungsanalysen
für Tabellen & Felder, Identifikation von Abhängigkeiten & potenziellen Auswirkungen -
Dokumentation:
Ausgabe des gesamten Metadatenmodell als PDF-Dateil, vollständige Versionskontrolle mitenthalten -
integrierte Sicherheitsfunktionen:
Benutzer & Zugriffsrechte identifizieren, Sicherheit auf Objekt- & Zeilenebene aktivieren -
Versionskontrolle:
automatische Generierung einer neuen Version, wenn ein Objekt erstellt, geändert oder gelöscht wird -
Multiple Umgebungen:
Unterstützung von mehreren dedizierten Umgebungen für Entwicklung, Test, Produktion -
Konnektoren:
Daten aus praktisch jeder Datenquelle verbinden und extrahieren
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Performance Tracking:
Speicherung aller Ausführungszeiten bis hin zu den kleinsten Aufgaben -
Maschinelles Lernen:
Geschwindigkeit, Agilität & optimierte Leistung, Ausführung von mehreren Aufgaben parallel möglich -
Incremental load:
Umsetzung mit wenigen Klicks, um Ladezeiten zu reduzieren & Systemleistung zu verbessern -
Semantic layer:
einfacher Zugriff auf Daten, die für bestimmte Abteilung oder bestimmten Zweck relevant sind -
Dimensionsdaten:
Änderungen im Laufe der Zeit oder zu einem bestimmten Zeitpunkt genau bewerten -
mehrere User:
mehrere Personen können gleichzeitig an demselben Projekt arbeiten, Check-In- & Check-Out-Funktionen -
Integration von vorhandenen DWH:
vollständige Integration in die automatisierte Plattform problemlos möglich
