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EVACO Analyse

TimeXtender

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?

TimeXtender Grafik

In 5 Schritten zum Datenmanagement ➜

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.

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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

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exmon by TimeXtender
liefert Ihnen 3 neue Features

Process Orchestration

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Data Management

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Data Governance

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Data Process Orchestration & Visual Data Quality

Value Proposition

Mit dem Produkt Data Process Orchestration von Exmon können Unternehmen ihre ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) nahtlos über verschiedene technologische Umgebungen hinweg verwalten, einschließlich lokaler, hybrider und Cloud-Systeme.

Eine zentrale Stelle für die Orchestrierung, Planung und Ausführung von Daten über verschiedene Technologien hinweg. Mit dieser umfassenden Lösung können Unternehmen ihr gesamtes Datenpipeline-Management auf einer einzigen Plattform konsolidieren. Sie bietet die Möglichkeit, Datenflüsse visuell zu analysieren und zu verwalten, Datenqualitätskontrollen direkt in diese Flüsse zu integrieren und einen durchgängig orchestrierten Prozess sicherzustellen, der alle Lücken in der Datenpipeline effektiv schließt.

Dieser proaktive Ansatz ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Problemen. Darüber hinaus ermöglichen die integrierten Mess- und Berichtsfunktionen den Anwendern eine bequeme Visualisierung von Datendiskrepanzen mit dem Ampelsystem von Exmon oder mit den bevorzugten Analysetools wie Power BI, Qlik oder Tableau.

Problems it Solves

  • Sicherstellung einer hohen Qualität der Datenpipeline & Qualität der Geschäftsdaten
  • Vermeidung von Zeitverlusten und Unsicherheiten bei der Planung und Ausführung von technologieübergreifenden Datenpipelines
  • Keine mühsame Verwaltung von Pipelines über verschiedene Technologien und Umgebungen hinweg
  • Handhabung von Abhängigkeiten zwischen Datenausführungspaketen und Aufträgen über Technologie-Stacks hinweg
  • Aufhalten von abhängigen Pipeline-Prozessen aufgrund festgestellter schlechter Datenqualität, wodurch verhindert wird, dass schlechte Daten die Geschäftsabläufe und die Entscheidungsfindung beeinträchtigen
  • Reduzierung des Zeitaufwands für die Fehlersuche durch intelligente Fehlerbehebung
  • Transparenz über Datenprozesse schaffen und dadurch das Vertrauen stärken
  • Ermöglichung der Self-Service-Pipeline-Ausführung für bestimmte Geschäftsanwender und -prozesse

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Easy Data Management

Value Proposition

Exmons „Easy Data Management“ ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenmanagement-Aufgaben nahtlos und einfach zu erledigen. „Easy Data Management“ verbessert die Zusammenarbeit zwischen IT und Business, da Datenmanagement-Anwendungsfälle oft Wissen aus der IT und dem Business erfordern. IT/BI erstellt ein einfaches Datenmodell, während die richtigen Fachanwender die Daten pflegen und anreichern. Exmon bietet einzigartige Schnittstellen sowohl für die IT/BI als auch für die Fachanwender, die die Daten pflegen und anreichern.

Darüber hinaus bietet „Easy Data Management“ Unternehmen ein Master Data Management (MDM), das von der Verwaltung von Daten in lokalen Excel-Tabellen zu einfachen, zentral verwalteten Lösungen übergeht.

Problems it Solves

  • Mapping und Pflege lokaler SKUs / Artikel in regionalen oder globalen Strukturen für den nächsten Verbraucher
  • Vermeiden Sie die Abhängigkeit von lokalen Excel-Tabellen, indem Sie Excel-Tabellen in eine einfach zentral verwaltete Datenlösung umwandeln.
  • Vermeiden Sie die Verwendung von Excel oder anderen unpassenden Tools für das Mapping oder die Anreicherung von Daten, bevor Sie die Daten an den nächsten Verbraucher senden.
  • Vermeiden Sie die Verwendung von unangepassten Werkzeugen zur Erweiterung von Datensätzen mit zusätzlichen Hierarchien
  • Vermeiden Sie die Verwendung von Excel oder anderen unpassenden Tools für KPIs oder andere Daten, die kein Zuhause haben. Das Zuhause ist Easy Data Management

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Data Quality Controls, Monitoring & Governance

Value Proposition

Das Data Governance-Produkt von Exmon wurde entwickelt, um das Vertrauen in Daten zu stärken und die Genauigkeit von BI, Berichten und Entscheidungsfindung zu verbessern. Es bietet Kontrolle über Ihre Daten und verhindert, dass schlechte Daten in Ihre Systeme gelangen und Ihr Geschäft beeinträchtigen. Mit diesem Produkt können Sie Ihre Datenqualität überwachen und die Datenqualität mit minimalem Aufwand proaktiv validieren und verbessern. Es ermöglicht Ihnen, schnell und effektiv auf neue Datenherausforderungen zu reagieren und das Vertrauen und die Qualität Ihrer Daten kontinuierlich zu verbessern, um die betriebliche Effizienz zu steigern und betriebliche Risiken zu mindern.

Problems it Solves

  • Kontrolle der Datenqualität: Das Produkt ermöglicht Ihnen die schnelle Implementierung neuer Datenqualitätskontrollen mithilfe eines flexiblen Regeldesigners für die Datenqualität.
  • Übersicht über Datenprobleme: Sie bietet einen Überblick über Ihre Datenqualitätsprobleme an einem Ort und erhöht die Transparenz.
  • Delegation von Verantwortung: Sie können Verantwortung delegieren, neue Regeln erstellen und Details, Revisionsprotokolle und mehr einsehen.
  • Überwachung und Analyse der Datenqualität: Mit dem Produkt können Sie den Status von Datenqualitätsproblemen verfolgen und Berichte über Daten-KPIs erstellen, die die Auswirkungen von Datenqualitätsinitiativen aufzeigen.
  • Kontinuierliche Überwachung von Geschäftsprozessen: Kontinuierliche Überwachung und Analyse von Daten, um Datenprobleme zu verstehen und effektiv anzugehen. Die Verringerung datenbezogener Diskrepanzen führt zu einem optimierten Betrieb Ihrer Geschäftsprozesse.

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

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Modern Data Warehouse

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Operational Data Exchange

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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.

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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.

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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.

Feature Liste Hintergrund

Die wichtigsten Features von TimeXtender

  • 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
  • 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
User

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