Deutsch
Approach
Erstellen Sie eine Data Analytics Platform in fünf einfachen Schritten
Es gibt mindestens zwei verschiedene Ansätze, um ein ganzheitliches Geschäfts- und Datenmodell zu erstellen.
Die Bottom-up-Methode, die in der folgenden Grafik dargestellt ist, und die Top-down-Methode, die zuerst mit dem konzeptionellen Modell beginnt, wobei Modelle auch aus anderen Modellierungswerkzeugen geladen werden können.
**Alles, was Sie tun, geschieht auf der Entwurfsebene
Model
Anpassung der draft-Version
MODEL
Anpassung der draft-Version
Für die Weiterentwicklung des draft-Modells steht Ihnen das gesamte Toolset von AC zur Verfügung. Hinter dem ganzheitlichen grafischen Modell ist der generierte Code bereits fertig und kann auch manuell modifiziert werden.
- Automatisierte Transformationen und Assistenten
- Kollaboration
- Entwicklungsprozess unterstützt durch Data-Lineage-Flussdiagramm
- Eigenes Scripting und Makros möglich
Deploy
Erzeugen von Code
und Deployment Paketen
DEPLOY
Erzeugen von Code und Deployment Paketen
Um das DW-Modell in verschiedenen Umgebungen (Test, Prod, ...) einzusetzen, generiert AnalyticsCreator Deployment-Pakete, die auch für den Change-Prozess von Modellen und Beladungen verwendet werden. Deployment-Pakete können sowohl lokal, in Azure als auch in hybriden Umgebungen eingesetzt werden
- Gespeicherte Prozeduren, SSIS
- Azure SQL DB, Azure Analysis Services, Synapse
- ARM-Vorlage für Azure Data Factory
- Tabellarische Modelle, OLAP-Würfel
- Power BI
- Tabeau
- Qlik
Connect
Zugriffe definieren
Connect
Zugriffe definieren
Verbinden Sie AnalyticsCreator mit jeder Datenquelle, insbesondere mit Datenbanken, einzelnen Dateien, Data Lakes, Cloud Services, Excel-Dateien und anderen Extrakten.
- Integrierte Konnektoren zu vielen gängigen Quellen
- 3 rd party connector mit über 250+ Datenquellen
- Unterstützung von Azure Data Factory, Azure Analytics
Define
Metadaten beschreiben
Define
Metadaten beschreiben
AC extrahiert alle Metadaten aus den Datenquellen, wie Feldbeschreibungen, Datentypen, Schlüsselfelder und alle Beziehungen, um einen AC-Metadatenkonnektor zu erstellen.
- Extrahieren und Erfassen von DDL
- Erkennen von Strukturänderungen und übertragen in alle höheren Modellierungs-Schichten
- Nutzung vorhandener Metadaten-Konnektoren aus der AnalyticsCreator Cloud
- Fertige Metadaten-Konnektoren für bekannte Quellsysteme stehen in der AC-Cloud und in der Community zum Download bereit.
COGNITIVE SUGGESTION
Kognitiver Vorschlag
Cognitive suggestion
Kognitiver Vorschlag
Intelligente Assistenten helfen Ihnen bei der Erstellung einer draft-Version Ihres Modells auf allen Ebenen Ihrer Data Analytics Platform. Wählen Sie verschiedene vorgedachte Modellierungsansätze oder erstellen Sie Ihr eigenen individuellen Modell.
- Data Vault 2.0, Dimensional, 3 NF, Individual
- Zahlreiche Historisierungskonzepte (SCD, Snapshot, CDC, Gapless, ..)
- Verwenden Sie Azure DevOps
Connect
Zugriffe definieren
Connect
Zugriffe definieren
Verbinden Sie AnalyticsCreator mit jeder Datenquelle, insbesondere mit Datenbanken, einzelnen Dateien, Data Lakes, Cloud Services, Excel-Dateien und anderen Extrakten.
- Integrierte Konnektoren zu vielen gängigen Quellen
- 3 rd party connector mit über 250+ Datenquellen
- Unterstützung von Azure Data Factory, Azure Analytics
Define
Metadaten beschreiben
Define
Metadaten beschreiben
AC extrahiert alle Metadaten aus den Datenquellen, wie Feldbeschreibungen, Datentypen, Schlüsselfelder und alle Beziehungen, um einen AC-Metadatenkonnektor zu erstellen.
- Extrahieren und Erfassen von DDL
- Erkennen von Strukturänderungen und übertragen in alle höheren Modellierungs-Schichten
- Nutzung vorhandener Metadaten-Konnektoren aus der AnalyticsCreator Cloud
- Fertige Metadaten-Konnektoren für bekannte Quellsysteme stehen in der AC-Cloud und in der Community zum Download bereit.
COGNITIVE SUGGESTION
Kognitiver Vorschlag
Cognitive suggestion
Kognitiver Vorschlag
Intelligente Assistenten helfen Ihnen bei der Erstellung einer draft-Version Ihres Modells auf allen Ebenen Ihrer Data Analytics Platform. Wählen Sie verschiedene vorgedachte Modellierungsansätze oder erstellen Sie Ihr eigenen individuellen Modell.
- Data Vault 2.0, Dimensional, 3 NF, Individual
- Zahlreiche Historisierungskonzepte (SCD, Snapshot, CDC, Gapless, ..)
- Verwenden Sie Azure DevOps
Model
Anpassung der draft-Version
MODEL
Anpassung der draft-Version
Für die Weiterentwicklung des draft-Modells steht Ihnen das gesamte Toolset von AC zur Verfügung. Hinter dem ganzheitlichen grafischen Modell ist der generierte Code bereits fertig und kann auch manuell modifiziert werden.
- Automatisierte Transformationen und Assistenten
- Kollaboration
- Entwicklungsprozess unterstützt durch Data-Lineage-Flussdiagramm
- Eigenes Scripting und Makros möglich
Deploy
Erzeugen von Code
und Deployment Paketen
DEPLOY
Erzeugen von Code und Deployment Paketen
Um das DW-Modell in verschiedenen Umgebungen (Test, Prod, ...) einzusetzen, generiert AnalyticsCreator Deployment-Pakete, die auch für den Change-Prozess von Modellen und Beladungen verwendet werden. Deployment-Pakete können sowohl lokal, in Azure als auch in hybriden Umgebungen eingesetzt werden
- Gespeicherte Prozeduren, SSIS
- Azure SQL DB, Azure Analysis Services, Synapse
- ARM-Vorlage für Azure Data Factory
- Tabellarische Modelle, OLAP-Würfel
- Power BI
- Tabeau
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Paket
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6 Monate Abonnement Dauer
Core Package
Named- oder Concurrent-User-Modell Unbegrenzte Anzahl von Rechtspersonen Unterschiedliche Abonnement Dauer
Book a callFLat rate package
CFür Freelancer/Consulter Managed Service Konzept1 Monat Abonnement Dauer
Book a callSynapse Package
Named or concurrent user model
Unlimited on number of legal entities
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