FIVETRAN SETUP

Fivetran Features

Automatisierte Datenintegration: Optimiert den ELT-Prozess durch automatisches Abrufen und Hochladen von Daten aus Quellen in ein Data Warehouse. Dadurch werden manuelle Datenentwicklungsaufgaben überflüssig, was Zeit spart und einen konsistenten Datenfluss gewährleistet.

Vorgefertigte Konnektoren: Bietet Konnektoren für eine Vielzahl von Quellen, darunter CRMs, Datenbanken, Dateispeicher und mehr. Diese vorkonfigurierten Integrationen verringern den Zeitaufwand und die technischen Kenntnisse, die für die Verbindung verschiedener Datenquellen erforderlich sind.

Datensynchronisierung in Echtzeit: Sorgt für zeitnahe Datenaktualisierungen und Konsistenz im Data Warehouse. Das bedeutet, dass sich Unternehmen jederzeit auf aktuelle Daten für Analysen und Entscheidungen verlassen können.

Zentrales Überwachungs-Dashboard: Bietet eine einheitliche Ansicht zur Überwachung und Verwaltung aller Datenintegrationen. Diese zentralisierte Sichtweise hilft dabei, integrationsbezogene Probleme schnell zu erkennen und zu beheben.

Datenumwandlung: Ermöglicht In-Warehouse-Transformationen, um Daten für Analysen vorzubereiten. Diese Funktion stellt sicher, dass die Daten nicht nur zentralisiert, sondern auch für Analysezwecke optimal strukturiert sind.

Historische Daten auffüllen: Bei der Einrichtung eines neuen Konnektors werden historische Daten automatisch wieder aufgefüllt. Diese Funktion stellt sicher, dass Unternehmen beim Hinzufügen neuer Datenquellen keine wertvollen historischen Erkenntnisse entgehen.

Auflösung von Datenkollisionen: Behebt Schemaänderungen und Datenkollisionen, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten. Wenn sich die Quelldatenstrukturen weiterentwickeln, passt sich das System automatisch an diese Änderungen an und verhindert so potenzielle Dateninkonsistenzen.

Sicherheit auf Unternehmensniveau: Entspricht den Industriestandards und Vorschriften zum Schutz sensibler Daten. Dies stellt sicher, dass Unternehmen Fivetran ihre Daten anvertrauen können, da sie wissen, dass diese vor potenziellen Bedrohungen geschützt sind.

Skalierbarkeit: Skalierbar, um wachsende Datenmengen zu bewältigen, so dass die Lösung sowohl für kleine Unternehmen als auch für Großunternehmen geeignet ist. Wenn ein Unternehmen wächst und das Datenvolumen zunimmt, passt es sich ohne Leistungseinbußen an.

Fehlerbehandlung: Automatische Erkennung und Wiederholung fehlgeschlagener Datenladungen, mit Warnmeldungen bei anhaltenden Problemen. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass der Datenfluss nur minimal unterbrochen wird und Unternehmen umgehend über kritische Probleme informiert werden.

Diese erweiterten Erläuterungen zeigen, wie die Funktionen zusammenarbeiten, um eine robuste und effiziente Datenintegrationsplattform bereitzustellen. Dank ihrer Cloud-nativen Architektur gewährleistet sie eine skalierbare und genaue Datensynchronisation in Echtzeit.

Fivetran Connectors

Fivetran bietet eine breite Palette von Konnektoren an, die eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Data Warehouse gewährleisten. Die Konnektoren sind so konzipiert, dass sie verschiedene Arten von Datenquellen verarbeiten können, wie z. B:

• Datenbanken: Diese Konnektoren ermöglichen es, Daten aus gängigen relationalen Datenbanken, NoSQL-Datenbanken und anderen Quellen zu beziehen. Beispiele hierfür sind PostgreSQL, MySQL, MongoDB und Oracle.

• Anwendungen: Fivetran bietet Konnektoren für verschiedene Anwendungen. Diese reichen von CRM-Tools wie Salesforce über Marketingplattformen wie HubSpot oder Google Analytics bis hin zu Finanztools wie NetSuite und vielen anderen.

• Werbeplattformen: Für Unternehmen, die in der Online-Werbung tätig sind, bietet Fivetran Konnektoren für Plattformen wie Facebook Ads, Google Ads und Bing Ads an, mit denen sie ihren Werbe-ROI umfassend analysieren können.

• Dateiablage: Für Unternehmen, die Daten in Cloud-basierten Dateispeichersystemen speichern, mit Konnektoren für Plattformen wie Amazon S3, Google Cloud Storage und Azure Blob Storage.

• Cloud-Funktionen: Konnektoren, die sich in Cloud-Funktionsplattformen wie AWS Lambda oder Google Cloud Functions integrieren lassen und es Unternehmen ermöglichen, Daten on-the-fly zu verarbeiten und umzuwandeln, bevor sie in das Warehouse geladen werden.

• Versionskontrolle und Projektmanagement: Konnektoren für Plattformen wie GitHub, GitLab und Jira, die es Unternehmen ermöglichen, Änderungen zu verfolgen, Projekte zu verwalten und Entwicklungsabläufe zu analysieren.

• ERP-Systeme: Die Integration mit gängigen ERP-Systemen wie Microsoft Dynamics oder SAP stellt sicher, dass Unternehmen Betriebs- und Finanzdaten nahtlos einlesen können.

• E-Commerce-Plattformen: Konnektoren für Plattformen wie Shopify, Magento und WooCommerce helfen E-Commerce-Unternehmen bei der Integration von Verkaufs-, Kunden- und Produktdaten.

Es ist wichtig zu beachten, dass das Ökosystem der Konnektoren ständig wächst und häufig neue Integrationen auf der Grundlage der sich entwickelnden Anforderungen von Unternehmen hinzugefügt werden. Die oben genannten Kategorien bieten einen Überblick, aber die tatsächliche Anzahl der spezifischen Konnektoren innerhalb dieser Kategorien ist viel umfangreicher. Für eine detaillierte Liste empfiehlt es sich immer, die offizielle Dokumentation oder die Website von Fivetran zu konsultieren.

Fehlt ein Connector?

Es gibt einige Gründe, warum Fivetran (oder eine ähnliche Plattform) bestimmte Konnektoren nicht anbietet. Dies kann der Fall sein, wenn ein Tool noch relativ neu ist oder ein Nischenprodukt darstellt. Andere Gründe können sich natürlich um Lizenzthemen drehen, z.B. im Falle von proprietären Systemen, um nur einige mögliche Gründe zu nennen.

Für all die Fälle, in denen Sie sich nicht einfach auf einen der bereits vorhandenen Konnektoren verlassen können, bietet Fivetran einen Funktionskonnektor, mit dem Sie eigenen Code schreiben können, typischerweise in Python oder einer anderen unterstützten Sprache, um Daten aus einem externen System zu ziehen. Verwenden Sie die API des Quellsystems, um Daten innerhalb dieser benutzerdefinierten Funktion zu ziehen und diese Daten zur weiteren Verarbeitung an Fivetran zu senden. Wenn Sie mit Skriptsprachen wie Python, JavaScript usw. vertraut sind, können Sie Skripts schreiben, die Daten aus dem Quellsystem abrufen. Diese Skripte können dann Daten an einen von Fivetran überwachten Speicherort senden, z. B. einen S3-Bucket oder eine unterstützte Datenbank.

Wie steht es mit der Skalierbarkeit?

Fivetran ist hoch skalierbar und kann große Datenmengen verarbeiten. Es bietet automatische Skalierbarkeit, d.h. es kann wachsende Datenanforderungen erfüllen, ohne dass manuelle Anpassungen oder zusätzliche Infrastruktur erforderlich sind.

Die Architektur von Fivetran ist darauf ausgelegt, Daten aus verschiedenen Quellen effizient mit einem Data Warehouse zu synchronisieren, um eine reibungslose und zuverlässige Datenintegration auch bei steigendem Datenvolumen zu gewährleisten. Darüber hinaus bietet Fivetran Konnektoren für eine breite Palette von Datenquellen, so dass Unternehmen ihre Datenpipelines problemlos skalieren können.

Mit seiner skalierbaren Infrastruktur und seiner umfangreichen Konnektorenbibliothek bietet Fivetran eine robuste Lösung für die Verwaltung von Daten in großem Umfang.

Die Cloud-Native-Architektur von Fivetran sorgt für eine inhärente Skalierbarkeit, die sowohl den Datenbedarf kleiner Unternehmen als auch den von Großunternehmen abdeckt.

Durch die Nutzung der Vorteile von Cloud-Infrastrukturen skaliert Fivetran seine Ressourcen dynamisch, um wachsende Datenanforderungen ohne manuelle Eingriffe zu erfüllen. Sie nutzt Strategien wie inkrementelle Aktualisierungen und Parallelverarbeitung, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Die Integrationen mit modernen Cloud-basierten Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery und Redshift erhöhen die Skalierbarkeit zusätzlich.

Die adaptive Datensynchronisierung passt sich an die Häufigkeit von Datenänderungen an und sorgt so für eine optimale Ressourcennutzung, und die integrierte Fehlererkennung gewährleistet die Zuverlässigkeit auch bei steigenden Datenmengen. Mit einem nutzungsbasierten Preismodell und Leistungsüberwachungsfunktionen stellt Fivetran sicher, dass Unternehmen ihren Betrieb reibungslos skalieren können und dabei die Kosteneffizienz und optimale Leistung beibehalten.

Fivetran Kosten

Was die Kosten betrifft, so bietet Fivetran ein Preismodell, das auf dem zu verarbeitenden Datenvolumen basiert. Während die spezifischen Preisdetails je nach den Bedürfnissen des Unternehmens variieren können, gilt es im Allgemeinen als kostengünstige Lösung für die Datenintegration.

Ein Grund dafür ist die automatische Skalierbarkeit, die es ermöglicht, große Datenmengen zu verarbeiten, ohne dass manuelle Anpassungen oder zusätzliche Infrastruktur erforderlich sind. Das bedeutet, dass Unternehmen ihre Datenpipelines skalieren können, ohne dass ihnen erhebliche Kosten für Infrastruktur-Upgrades oder zusätzliche Ressourcen entstehen.

Darüber hinaus erübrigt die bereits erwähnte umfangreiche Konnektorenbibliothek den Aufbau und die Pflege individueller Integrationen für jede Datenquelle. Dies spart Zeit und Ressourcen, die sonst für Entwicklungs- und Wartungskosten aufgewendet werden müssten.

Insgesamt lässt sich die Kosteneffizienz auf die skalierbare Architektur, die umfangreiche Konnektorenbibliothek und die Effizienz der Datenintegrationsprozesse zurückführen. Sie kann sehr kosteneffizient sein, insbesondere wenn man die betriebliche Effizienz und die Kosteneinsparungen bei der Integration und Wartung berücksichtigt.

Unternehmen sollten jedoch ihre spezifischen Anforderungen, das erwartete Datenvolumen und die Wachstumsprognosen sorgfältig prüfen, um sich ein klares Bild von den Gesamtbetriebskosten zu machen.

Wie ein typischer Fall von Fivetran aussehen könnte – Ein Beispielfall

Nehmen wir an, Sie haben sich für diese Lösung entschieden. Natürlich ist das Tool nur eine (wichtige) Komponente in Ihrem Gesamtrahmen.

Datenquellen:

Alles beginnt mit Ihren verschiedenen Datenquellen, die Sie miteinander verbinden möchten. Dazu gehören beispielsweise HubSpot für Ihre CRM-Daten, Google Analytics für Webmetriken, Google Ads für Werbeeinblicke oder Social-Media-Plattformen, die relevante Einblicke in die Kampagnenleistung sowie beispielsweise das Markenengagement oder die Stimmung der Kunden gegenüber Ihrem Unternehmen bieten könnten.

Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen sind, ist die Anbindung Ihres Shopsystems für Verkaufsdaten oder weitere Kundeninformationen natürlich ebenfalls von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen sich natürlich immer überlegen, welche weiteren Quellen sie je nach Anwendungsfall anbinden wollen oder müssen. E-Commerce-Plattformen wie Shopify oder WooCommerce liefern Umsätze und weitere Kundendaten.

Aber auch interne Datenbanken und mehr können sehr wertvolle Daten liefern, die nicht unangetastet bleiben sollten. Im Idealfall sorgt die Gesamtheit der Datenquellen für eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Daten, um die Grundlage für tatsächliche Business Intelligence zu schaffen, die fundiertere, datengesteuerte strategische Entscheidungen ermöglicht.

ELT durch Fivetran und dbt:

Sobald die Quellen, die Sie verbinden möchten, definiert sind, kommt Fivetran ins Spiel, um einen rationalisierten Extraktionsprozess Ihrer Daten zu orchestrieren. Anschließend werden diese Rohdaten direkt in ein Ziel-Data-Warehouse geladen, so dass sie für die weitere Analyse und Verarbeitung zur Verfügung stehen. An dieser Stelle kommt (unser Tool der Wahl in diesem Szenario) ins Spiel.

dbt ermöglicht die Umwandlung der Rohdaten mithilfe von SQL-Abfragen und Modellierungstechniken. Mit dbt können Datenanalysten und Ingenieure Geschäftslogik anwenden, Berechnungen durchführen und aussagekräftige, für die Analyse optimierte Datensätze erstellen. Mithilfe von SQL hilft dbt bei der Umwandlung dieser Rohdaten in strukturierte, analysefähige Formate.

Die Kombination mit dbt bietet einen rationalisierten und effizienten ELT-Prozess. Fivetran kümmert sich um die Datenextraktion und das Laden, während dbt ein leistungsstarkes Tool für die Transformation und Modellierung der Daten bereitstellt. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Datenpipelines einfach pflegen und aktualisieren, um genaue und zuverlässige Daten für Analysen und Berichte zu gewährleisten.

Data Warehousing:

Im Data Warehouse werden Ihre Daten aus verschiedenen Quellen nach der elt-Verarbeitung gespeichert und für weitere Analysen und Berichte organisiert. Ihr Data Warehouse sollte eine zuverlässige und skalierbare Infrastruktur bieten, um große Datenmengen effizient verarbeiten zu können, was beispielsweise mit dem Aspekt der Datenmodellierung beginnt.

Sie sollten also in der Lage sein, die Daten so zu strukturieren, dass sie leicht abgefragt und analysiert werden können, wozu die Organisation in Tabellen, die Definition von Beziehungen zwischen diesen Tabellen und die Erstellung von Indizes gehören.

Ihr Warehouse sollte so eingerichtet sein, dass die Leistung der Abfragen gewährleistet ist, da dies einen großen Einfluss auf den schnellen und effizienten Datenabruf hat. Und schließlich sollte Ihre Einrichtung für künftiges Wachstum und Benutzeranforderungen skalierbar sein. Sie sollte in der Lage sein, wachsende Datenmengen und eine erhöhte Benutzergleichzeitigkeit ohne Leistungseinbußen zu bewältigen.

Nehmen wir an, Sie möchten Snowflake für das Warehousing verwenden. Bei kemb haben wir umfangreiche Erfahrung mit der Konfiguration ähnlicher Systeme. Snowflake ist grundsätzlich auf die Cloud zugeschnitten und trennt Rechen- und Speicherressourcen voneinander. Es ermöglicht eine flexible Skalierung und Kostenverwaltung und bringt einige weitere Vorteile mit sich. Die beste Wahl für ein Data Warehouse hängt jedoch oft von den spezifischen Geschäftsanforderungen und der vorhandenen Infrastruktur ab.

Visualisierung und Berichte:

Der wohl wichtigste Teil der eigentlichen Arbeit mit den Daten ist die Umwandlung in die benötigten Berichte und Grafiken für die verschiedenen Abteilungen. Die Daten müssen in verständlichere Formate umgewandelt werden, um gut informierte und datenbasierte strategische Entscheidungen treffen zu können.

Die richtige Visualisierung vereinfacht nicht nur die Dateninterpretation, sondern muss auch sicherstellen, dass Erkenntnisse effizient und effektiv mit Tools wie Tableau oder Power BI gewonnen werden können, um Daten in strukturierte Berichte und interaktive Dashboards umzuwandeln.

Einrichtungsprozess

1. Bevor Sie sich anmelden

Bevor Sie sich für Fivetran entscheiden, empfehlen wir Ihnen, zunächst zu prüfen, ob Fivetran genau das bietet, was Sie benötigen. Idealerweise beginnen Sie damit, Ihre primären Datenquellen abzubilden und sicherzustellen, dass die Konnektoren von Fivetran mit diesen übereinstimmen. In der Dokumentation finden Sie weitere Informationen.

Obwohl Fivetran zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels bereits mehr als 300 Verbindungen unterstützt, sollten Sie auch die Flexibilität für benutzerdefinierte Verbindungen prüfen, die Sie möglicherweise noch benötigen. Ein weiterer wichtiger Aspekt sind natürlich die Kosten, die zu Beginn der Arbeit mit dem Tool aufgrund des Preismodells, das auf den monatlich aktiven Zeilen basiert, etwas schwierig abzuschätzen sind.

2. Anbindung Ihres Data Warehouse

Nach Ihrer Anmeldung müssen Sie Ihre Dateninfrastruktur für eine nahtlose Integration vorbereiten. In Ihrem Dashboard müssen Sie zunächst festlegen, wohin die Daten geladen werden sollen, indem Sie Ihr Data Warehouse, wie z. B. das oben erwähnte Snowflake, verbinden und die erforderlichen Verbindungsdetails eingeben.

3. Integration Ihrer Datenquellen

Sobald Sie Ihr Data Warehouse angeschlossen haben, möchten Sie Ihre verschiedenen Datenquellen miteinander verbinden. In Ihrem Dashboard können Sie eine Liste der bereits verfügbaren Konnektoren durchgehen und die benötigten auswählen.

Pro Quelle müssen Sie dann natürlich den Authentifizierungsprozess durchlaufen, bevor Sie die spezifischen Tabellen oder Felder auswählen, die Sie extrahieren möchten. Vergessen Sie nicht, eine Synchronisierungshäufigkeit festzulegen, die mit Ihrem tatsächlichen Datenaktualisierungsbedarf übereinstimmt.

Dies kann von Echtzeit-Updates bis hin zu wöchentlichen oder sogar monatlichen Abrufen reichen. Je nach Datenquelle wird dies höchstwahrscheinlich den Input der beteiligten Teams erfordern, da diese am besten wissen, wie häufig sie ihre Daten aktualisieren müssen.

Mit Blick auf die Kosten sollten Sie immer darauf achten, dass Sie einen effizienten Ansatz verfolgen, um unnötige Datenmengen zu vermeiden.

4. Vorbereitungen für die Datenumwandlung

Wie bereits erwähnt, ist Fivetran für die Extraktion und das Hochladen der Daten zuständig, während dbt die Transformation innerhalb Ihres Data Warehouse übernimmt, um die Lücke zwischen den Rohdaten und den aufschlussreichen Informationen zu schließen.

Sobald Sie also das Laden von Daten in Ihr Data Warehouse ordnungsgemäß eingerichtet haben, können Sie dbt installieren und Ihr neues Projekt einrichten, indem Sie die Verbindung zu Ihrem Data Warehouse konfigurieren. Sie müssen also genau den Datenbanktyp, die Verbindungsdetails, die Anmeldeinformationen und andere Einzelheiten angeben.

Danach können Sie damit beginnen, in dbt Modelle (Ihre Transformationen) zu erstellen, die auf Ihren Transformationsanforderungen basieren. Natürlich ermöglicht dbt auch das Testen und Dokumentieren, um die Datenqualität zu gewährleisten. Für laufende Transformationen sollten Sie dbt-Läufe planen. Mit Hilfe von Orchestrierungstools oder einfachen Cron-Jobs können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten nach dem Laden regelmäßig transformiert werden.

Natürlich gibt es im Zusammenhang mit dem dbt-Setup noch weitere Dinge zu beachten, aber an dieser Stelle wollen wir uns auf Fivetran konzentrieren. Eine letzte Empfehlung in diesem Zusammenhang wäre, das dbt auch mit Fivetran Logs zu integrieren. Ingesting diese in Ihr Warehouse und verwenden Sie dbt, um sie zu modellieren und zu analysieren, da dies relevante Einblicke in den ETL-Prozess selbst liefern könnte.

5. Ihre erste Synchronisierung

Sobald Sie die beteiligten Komponenten innerhalb Ihres Datenstapels miteinander verbunden haben, ist es Zeit für die erste Synchronisation! Bei dieser ersten Synchronisierung kommt es vor allem darauf an, dass die historischen Daten aus Ihren Quellen vollständig und korrekt übertragen werden.

Achten Sie auf eventuelle Diskrepanzen oder Fehler, da diese häufig auf Inkonsistenzen zwischen Datentypen oder quellenspezifischen Merkmalen beruhen. Achten Sie auch auf das zu übertragende Datenvolumen, denn große Datenmengen können sich nicht nur auf die Dauer des Abgleichs auswirken, sondern haben, wie bereits erwähnt, auch enorme Auswirkungen auf die Kosten.

Post Sync Checks

Überprüfung der Datenintegrität

• Vollständig: Stellen Sie sicher, dass alle Datensätze aus der Quelle an das Ziel übertragen wurden.

• Einzigartigkeit: Prüfen Sie, ob es unbeabsichtigte doppelte Datensätze gibt.

• Konsistenz: Datentypen und -formate sollten zwischen Quelle und Ziel konsistent sein. So sollten beispielsweise Datumsangaben nicht versehentlich in Zeichenketten umgewandelt werden.

1. Schema-Validierung

Vergleichen Sie Tabellenstrukturen, Feldnamen und Datentypen zwischen der Quelle und dem Warehouse, um sicherzustellen, dass das Schema korrekt repliziert ist. Prüfen Sie, ob Tabellen oder Felder fehlen.

Transformationsvalidierung mit dbt

Überprüfen Sie nach der Ausführung der dbt-Modelle die Genauigkeit und Vollständigkeit der transformierten Daten.
Vergewissern Sie sich, dass die dbt-Transformationen keine Fehler verursacht haben, wie z. B. Nullwerte, wo keine sein sollten, oder übersehene Aggregationen.

2. Volumen- und Leistungsüberwachung

Überwachen Sie die Zeit, die für die erste Synchronisierung benötigt wird. Wenn die Synchronisierung länger dauert als erwartet, sollten Sie die Einstellungen optimieren oder prüfen, ob die Einrichtung von Fivetran mit Ihrem Datenvolumen übereinstimmt.

Verfolgen Sie die mit dieser Synchronisierung verbundenen Rechenkosten, insbesondere wenn Sie ein Cloud Data Warehouse verwenden, bei dem die Kosten mit dem Datenvolumen und der Abfragekomplexität skalieren können.
Fehlerprotokolle und Benachrichtigungen:

Überprüfen Sie alle Fehlerprotokolle oder Benachrichtigungen, die das Tool während des Synchronisierungsvorgangs generiert. Diese können Hinweise auf fehlgeschlagene Datenübertragungen, Transformationsfehler oder Verbindungsprobleme liefern.

Richten Sie Warnungen oder Benachrichtigungen (falls noch nicht geschehen) für künftige Synchronisierungsvorgänge ein, um proaktiv über mögliche Probleme informiert zu werden.

3. Historische Datengenauigkeit

Stellen Sie bei Zeitreihen oder historischen Daten sicher, dass die chronologischen Datenpunkte korrekt sind und keine Lücken in den Reihen bestehen.

Suchen Sie nach Anomalien oder Ausreißern, die auf mögliche Probleme bei der Synchronisierung oder den Quelldaten hinweisen könnten.

4. Zugang & Berechtigung:

Vergewissern Sie sich, dass die richtigen Zugriffsebenen und Berechtigungen für die geladenen Daten festgelegt sind, um Datensicherheit und Governance zu gewährleisten.

Stellen Sie sicher, dass sensible Daten gemäß den Datenschutzrichtlinien Ihres Unternehmens angemessen maskiert oder verschlüsselt sind.

5. Backup & Wiederherstellung

Nach der ersten Synchronisierung sollten Sie eine Sicherungskopie Ihres Data Warehouse erstellen. So haben Sie einen Wiederherstellungspunkt, falls bei späteren Synchronisierungen oder Transformationen Probleme auftreten.

Testen Sie den Wiederherstellungsprozess, um sicherzustellen, dass Sie die Daten bei Bedarf wiederherstellen können. Denken Sie daran, dass diese erste Synchronisierung die Grundlage für alle nachfolgenden Datenoperationen bildet, weshalb eine gründliche Validierung und Fehlerprüfung äußerst wichtig ist.

6. Wartung Ihrer Einrichtung

Die Aufrechterhaltung Ihrer Einrichtung bzw. Ihres Datenstapels als Ganzes erfordert eine konsequente Überwachung, Optimierung und Anpassung. Sie müssen sicherstellen, dass die Datenintegration nahtlos und effizient bleibt.

Wenn es um technische Aspekte geht, können wir nur empfehlen, die Protokolle und Dashboards von Fivetran regelmäßig zu überprüfen, da dies dazu beiträgt, mögliche Fehler bei der Synchronisierung sowie Dateninkongruenzen oder Leistungsengpässe zu beheben.

Wenn sich die Datenquellen Ihres Unternehmens weiterentwickeln oder sich die Anforderungen ändern, müssen Sie natürlich Ihre Konnektoren entsprechend überprüfen und anpassen, um sicherzustellen, dass neue Tabellen oder Felder ordnungsgemäß in Ihre Synchronisierungsprozesse integriert werden.

Planen Sie außerdem regelmäßige Backups Ihres Data Warehouse ein und führen Sie Tests durch, um zu überprüfen, ob die Wiederherstellungsprozesse effektiv sind. Prüfen Sie außerdem immer, ob es Updates oder neue Funktionen gibt. Regelmäßige Wartung stellt sicher, dass Ihre Einrichtung flexibel und robust bleibt und auf Ihre sich ständig weiterentwickelnden Datenintegrationsanforderungen abgestimmt ist.

7. Dokumentation

Stellen Sie sicher, dass Sie den Prozess ausführlich dokumentieren. In erster Linie hilft sie bei der reibungslosen Einarbeitung neuer Teammitglieder. Noch wichtiger wird sie jedoch bei der Fehlersuche und -behebung sowie bei der Sicherstellung der einheitlichen Anwendung bewährter Verfahren in Ihrer gesamten Einrichtung.

Eine Dokumentation als Referenz für die vorgesehene Konfiguration und die Arbeitsabläufe reduziert Unklarheiten, unterstützt den Wissensaustausch und sorgt für ein effizientes Management transparenter Prozesse.

Auch mit Blick auf Aspekte wie die Einhaltung von Daten kann die Dokumentation im Hinblick auf die Einhaltung von Vorschriften äußerst wertvoll werden.

Zusammenfassung

Innerhalb Ihres Datenstapels als Rückgrat Ihrer Business Intelligence ist eine robuste und optimierte ELT-Einrichtung natürlich (aber nicht nur) eine der Schlüsselkomponenten.

Wir hoffen, dass unser tiefer Einblick in die Einrichtung von Fivetran dies nicht nur verdeutlicht hat, sondern auch einen guten Ausgangspunkt für den eigentlichen Prozess der Einrichtung bietet. Ein gut durchdachter ELT-Prozess optimiert nicht nur die Zugänglichkeit der Daten, sondern erhöht auch deren Zuverlässigkeit und Relevanz.

Wenn Sie sich derzeit mit der Optimierung Ihres Datenstapels beschäftigen und Unterstützung bei der Auswahl der richtigen Tools oder der Einrichtung des erforderlichen Frameworks benötigen, können Sie sich gerne an uns wenden. Wir unterstützen Sie gerne bei diesem Prozess!