Warum MetaKraftwerk?
Selten ist der originäre Ort und die Form der Daten jedoch geeignet, um Advanced Analytics effizient umsetzen zu können. Datenintegration und Data Engineering überführt die Daten in Systeme, wie Data Lakes und Data Warehouses, welche diese Anforderungen besser unterstützen.
Metadaten-getriebene Entwicklung
Das Problem der manuellen Entwicklung
Dabei werden dieselben Probleme oft mehrfach gelöst und Standards nicht hinreichend eingehalten. Repetitive Arbeit erhöht dabei häufig die Fehlerquote. Mit zusätzlichem Management- und Kommunikationsaufwand wird versucht dem entgegen zu wirken.
Alles in allem ist Datenintegration ein signifikanter Aufwandposten in Projekten, welche mit entsprechender Burn-Rate oft Monate oder sogar Jahre dauern.
Mit der Zeit zeigt sich, dass sich Probleme ähneln. Muster werden erkennbar. Für viele Problemklassen würde man eigentlich gerne einen standardisierten und automatisierten Entwicklungsansatz verwenden.
Dabei werden dieselben Probleme oft mehrfach gelöst und Standards nicht hinreichend eingehalten. Repetitive Arbeit erhöht dabei häufig die Fehlerquote. Mit zusätzlichem Management- und Kommunikationsaufwand wird versucht dem entgegen zu wirken.
Mit der Zeit zeigt sich, dass sich Probleme ähneln. Muster werden erkennbar. Für viele Problemklassen würde man eigentlich gerne einen standardisierten und automatisierten Entwicklungsansatz verwenden.
Automatisierte Entwicklung mit MetaKraftwerk
Instanz-Metadaten definieren die individuellen Eigenschaften der Datenintegrations-Prozesse wie beispielsweise Datenfelder und Datentypen. Im Produktionsprozess errechnet MetaKraftwerk in Sekunden aus Lösungsmuster- und Instanz-Metadaten die vollständig ablauffähigen Datenintegrations-Prozesse. Vergleichbare manuelle Arbeitsleistung von Monaten wird mit MetaKraftwerk nun in Sekunden geliefert. Die energieeffizienteste Methode Datenintegration zu betreiben.
Aufwandsanalyse von Vorgehensweisen
Aufwandsanalyse von Vorgehensweisen
Häufig in Projekten anzutreffen ist eine Vorgehensweise, in der mittels halbtechnischer Spezifikationen, sogenannter Templates, das generelle Design der Datenintegrations-Prozesse vorgegeben wird. Die Funktionalität wird aber erst in den konkreten Prozessen implementiert und getestet. Somit ist auch der Beitrag für eine Reduktion der Aufwände für die Instanzen eher gering.
Führt man die bereits skizzierte Pattern-Vorgehensweise mit manueller Instanziierung durch, so wird davon profitiert, dass die Funktionalität im Pattern angelegt und getestet wurde. Jedoch ist weiterhin die Anpassung auf die konkrete Datenstruktur und Datenfelder der Instanzen mit manuellem Aufwand behaftet. Bei Pattern mit nicht-trivialer Funktionalität und entsprechender Komplexität muss diese handwerkliche Arbeit mit hoher Präzision ausgeführt werden, um die Testaufwände gering zu halten.
Skaleneffekte
Skaleneffekte
Ihre Vorteile mit MetaKraftwerk
Enorme
Kostenersparnis
Enorme Kostenersparnis
Schnellstes
Time-To-Market
Schnellstes
Time-To-Market
Agile
Entwicklung
Agile Entwicklung
Konsequente
Standardisierung
Konsequente Standardisierung
Exzellente
Qualität
Exzellente Qualität

Volle
Funktionalität
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