Hol deine Daten in die Cloud mit Snowflake und Data Virtuality

Hol deine Daten in die Cloud mit Snowflake und Data Virtuality

Cloud-Analytics-Datenbanken sind die aufstrebenden Stars der Datenzentralisierungstechnologie. Sie verbinden die Vertrautheit eines traditionellen Data Warehouses mit der Skalierbarkeit von Datenplattformen und der Elastizität der Cloud. Durch die Kombination  dieser Vorteile machen Cloud-Datenbanken deine tägliche Arbeit so effektiv und agil wie noch nie. Und das ist noch längst nicht alles! Wir verraten dir die wichtigstens technischen Fakten zur Integration deiner Daten in einer analytischen Cloud-Datenbank.

Deine Daten ohne Grenzen – Snowflake

Snowflake ist das einzige Data Warehouse, dass für die Cloud gebaut wurde. Die leistungsstarke Cloud-Analytics-Datenbank von Snowflake kombiniert die Leistungsfähigkeit von Data Warehousing, die Flexibilität großer Datenplattformen, die Elastizität der Cloud und echtes Data Sharing für einen Bruchteil der Kosten herkömmlicher Lösungen.

Snowflake hat die Vision, modernes Data Warehousing effektiv, erschwinglich und für alle Datennutzer zugänglich zu machen.

Eine Besonderheit von Snowflake ist die Fähigkeit, die Speicherkapazität effizient von der Rechenkapazität zu trennen. Damit entfällt die für Cloud-Datenbanken übliche Einschränkung, dass die Speicherkapazität nur dann erhöht werden kann, wenn für mehr Rechenleistung gezahlt wird – die du möglicherweise gar nicht benötigst.

Die Bing-native-Cloud-Datenbank von Snowflake hat eine wichtige Fähigkeit, die für Data Warehouses unabdingbar ist, nämlich elastische Skalierbarkeit. Das bedeutet, dass Snowflake in der Lage ist, Ressourcen dynamisch nach Bedarf zu skalieren, um die Daten in die Datenbank zu laden. Das Laden von Daten in das Data Warehouse hat somit keine negative Auswirkungen auf die Ausführung von Benutzeranfragen.

Was kommt zuerst? Verschiebe und modelliere deine Daten!

Data Virtuality bietet Datenintegrationslösungen an, mit denen Unternehmen ihre Daten von verschiedenen Datenquellen – wie APIs, Datenbanken und Flat Files – einfach verbinden und verwalten können. Die revolutionäre Single-Source-of-Data-Truth-Plattform verbindet Datenvirtualisierung und automatisierte ETL. Das Ergebnis: um bis zu 80% vereinfachtes Datenmanagement und deutlich effizientere Datenintegration.

Unsere Data-Virtuality-Plattform bietet dir gleich mehrere Lösungen, die du zusammen mit Snowflake nutzen kannst: Pipes und das Logical Data Warehouse.

Auf Tuchfühlung mit Pipes – deine Lösung für den Datenverkehr

Gerade jungen digitalen Unternehmen fehlen die technischen Möglichkeiten, heterogene Datenquellen für die Analyse zu verknüpfen. Pipes ist die perfekte Wahl, wenn es darum geht, deine Daten in deine Snowflake-Cloud-Datenbank zu verschieben. Mit Pipes profitierst du von mehr als 200+ Konnektoren und einer benutzerfreundlichen Oberfläche.

Pipes bietet sowohl Self-Service-Fähigkeiten für BI-Starter als auch die Flexibilität und die Enterprise-Konnektoren, die für die Bewältigung komplexer Unternehmensszenarien erforderlich sind.

So kannst du vorhandene Datenextraktionsvorlagen verwenden, die intuitive Benutzeroberfläche führt dich durch den Prozess. Datenquellen in ein Data Warehouse einfügen – so einfach wie Klamotten-Shopping im Internet. Und das Setup dauert nur ein paar Minuten.

Gleichzeitig kannst du auch benutzerdefinierte Datenextraktionen konfigurieren, komplexe Datentransformationen und benutzerdefinierte Systeme anschließen. Die Lösungsingenieure von Data Virtuality helfen dir, die Datenpipelines zu verbinden und zu konfigurieren. Oder sie übernehmen die Aufgabe gleich ganz, damit du dich auf dein Business konzentrieren kannst.

Datenintegration leicht gemacht: mit einem Logical Data Warehouse

Du suchst nach einer Lösung, die über die reine Datenbewegung hinausgeht?   Dann ist das Logical Data Warehouse genau das richtige für dich!

Das Data Virtuality Logical Data Warehouse verbindet, modelliert und bewegt Daten für Analyse- und Prozessautomatisierungszwecke. Die Kombination von Datenvirtualisierung und ETL der nächsten Generation ermöglicht eine revolutionäre agile Dateninfrastruktur mit hoher Performance. Data Virtuality kann Daten aus beliebigen Datenbanken mit über 200 vorkonfigurierten Konnektoren analysieren. Durch die einfache Verwendung von SQL kannst du zeit- und kostensparend mit dem Logical Data Warehouse arbeiten. Und das beste: Der Data Virtuality SQL-Prozessor funktioniert sogar für Hadoop- und NoSQL-Datenbanken, die SQL nativ nicht unterstützen.

Ein autodidaktischer Algorithmus optimiert jede einzelne Abfrage und liefert dir die leistungsstarke Lösung, die deine Unternehmen benötigt.

Und das Beste: Du kannst deine Dateninfrastruktur in weniger als 5 Minuten einrichten, auf Datensilos zugreifen und mithilfe von SQL Rohdaten nach Einblicken abfragen.

Eine List aller gebrauchsfertigen Data Virtuality Konnektoren: https://Data Virtuality.de/connector/snowflake/

WIE SIEHT’S MIT DER DATENSICHERHEIT AUS?

Snowflake und Data Virtuality richten sich nach den Europäischen Datenschutzbestimmungen sowie unternehmensbezogenen Anforderungen. Du kannst beide Systeme über eine europäische Hosting-Standort in Frankfurt laufen lassen, entweder vor Ort oder in der Cloud.

Und falls du Bedenken hast, deine Daten in der Cloud zu speichern: Snowflake ist die sicherste Version des modernen Data Warehouses, das VPS nutzt.

Integriere alle deine Daten in Jedem BI-Tool und Erstelle ein Zentrales Datenmodell

Wissen ist die Macht, die dein Unternehmen auf dem Weg zum Erfolg braucht. Dieses Wissen steckt in deinen Daten. Eine starke Lösung hilft dir, alle deine strukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen in deiner analytischen Snowflake Cloud-Database zu integrieren und zu zentralisieren – damit du sie nur noch mit einem BI-Tool deiner Wahl analysieren musst, z. B. mit Tableau. Data Virtuality bietet sofort einsatzbereite Konnektoren zu mehr als 200 Datenquellen.

Das Logical Data Warehouse kann deine Daten innerhalb von nur einem Tag bewegen und abbilden. Deine Daten werden strukturiert und sind direkt bereit, in deine Snowflake-Cloud-Database geladen und gespeichert zu werden. Dort sind sie jederzeit für jedes BI-Tool zugänglich.

Dank der Datenvirtualisierungsebene musst du keine unnützen Querys starten, die deinen Server belasten. Alle Nutzer haben Zugang zu den Daten, die sie wirklich brauchen.

 In unserem Beispielfall sähe der BI-Stack wie unten beschrieben aus.

Datenquellen, die für die Datenanalytik in das Data Warehouse geladen werden müssen:

  • Salesforce
  • Facebook
  • Google Analytics
  • … und alle anderen Datenquellen, die du verwendest

Das Data Warehouse, in dem die Daten abgespeichert werden:

  • Snowflake

BI-Tools zur Visualisierung der Datenquellen:

  • Tableau
  • Looker
  • … und jedes andere BI-Tool deiner Wahl

Die Datenintegration- und -abbildungsplattform, mit der du alle Datenquellen mit deinem BI-Tool verbinden kannst, um ein zentrales Datenmodell zu bauen:

  • Data Virtuality

Neugierig geworden? Erfahre hier alles zu deinem individuellen Anwendungsfall!

Die Hybrid-Methode: Cloud-Data-Warehousing und das Traditionelle Data Warehouse

Du hast einen Teil deiner Daten in der Snowflake-Cloud-Database und andere wiederum in einem traditionellen Data Warehouse wie Oracle oder Hadoop? Kein Problem! Das Data Virtuality Logical Data Warehouse fungiert als homogene Datenebene, die all deine Daten für deine BI-Tools zugänglich macht. Und das beste: du entscheidest, wo du eine Daten speichern willst! Dank dieser Hybrid-Methode brauchst du dir keine Sorgen mehr darüber zu machen, dass deine Daten auf verschiedene Datenlager und Datenbanken aufgeteilt sind.

 

Mit Snowflakes Cloud-Datenbank und Data Virtualitys Datenintegrationslösung hast du eine sichere, flexible, agile Hochleistungs-Dateninfrastruktur, die sich perfekt an deine Unternehmensbedürfnisse anpasst. Und das alles funktioniert mit nur einer Sprache: SQL.

Hier geht’s zu einer Lister mit allen Konnektoren die zu Snowflake verfügbar sind.

Mehr über Snowflake erfährst du auf snowflake.net!