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Leitfaden zur effektiven Analyse von Transaktionsdatenbanken

Bereich: eBooks

Wenn Sie den vorliegenden Text lesen, verfügt Ihr Unternehmen wahrscheinlich über eine
Datenbank zum Speichern fortlaufender Transaktionsdaten. Das McKinsey Global Institute gibt an, dass datengetriebene Unternehmen 19-mal wahrscheinlicher rentabel sind. Demzufolge ist es wichtiger als je zuvor, Ihre Transaktionsdaten effektiv zu analysieren. Mit wachsender Unternehmensgröße und steigendem Analyseaufwand führt die Arbeit mit einer einzigen Datenbank jedoch nicht mehr zum Erfolg.

Neben dem Betrieb von Transaktionsdatenbanken als Datenrepositorys richten Unternehmen eine fortlaufende Replikation von Datenbanken in einen Data Lake oder eine spaltenorientierte Storage-Datenbank ein. Diese Struktur bietet zusätzliche Vorteile, die für eine Optimierung der Analyseworkloads sorgen, darunter: 

  • Verringerung der Auswirkung von Abfragen auf Ihre Produktionsdatenbankquelle, indem die Arbeitslast auf Ihr Analyse-Destination verlagert wird
  • Fortlaufende Überwachung Ihrer Geschäftskennzahlen durch Bereitstellung eines zusätzlichen  Downstream- oder Upstream-Kontexts
  • Einschränkung des breiten, direkten Zugriffs auf Ihre Produktionsdatenbank, um potenziell  schädliche Änderungen Ihrer Daten zu minimieren

Im weiteren Verlauf dieses eBooks werden wir uns damit befassen, welche Art von Analysen normalerweise mit Transaktionsdatenbanken durchgeführt wird, welche Integrationsprobleme häufig auftreten und wie Fivetran Sie bei deren Bewältigung unterstützen kann.

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