Mit Agile Data Engine stellt sich ein finnischer DataOps-Anbieter am deutschen Markt vor. DataOps (Data Operations) verbindet Dev-Ops mit Data Science und stellt prozessorientierte, agile Methoden für bessere und schnellere Datenanalysen bereit.
Data Warehouses – also Datenmanagementsysteme, mit denen sich Business Intelligence-Analysen und KI-Applikationen erstellen lassen – werden heute bereits vielfach in der Cloud betrieben, wo sie Daten aus unterschiedlichsten Quellen aggregieren. Ein solches Cloud Data Warehouse (CDW) aufzusetzen und zu betreiben, bedeutet allerdings viel Programmierung und manuelle Arbeit. Zur Automatisierung des Entwicklungsprozesses gibt es daher Komponenten verschiedener Softwarehersteller, die man parallel einsetzen kann: Versionsmanagement, Datenmodellierung, Transformationen, kontinuierliche Bereitstellung, Workload-Orchestrierung, etc.
Die Agile Data Engine vereint diese Produktkategorien in einem System. Mit der Low-Code-Plattform können IT-Abteilungen ihre Entwicklung beschleunigen, ohne wertvolle Zeit durch detaillierte Programmiertätigkeiten zu verlieren. Agile Data Engines SaaS-Plattform ist voll integriert mit Anbietern wie Snowflake, Google Bigquery, Microsoft Fabric/DW, Amazon Redshift, Databricks SQL. Die herstellerspezifischen Funktionalitäten werden dabei voll berücksichtigt.
Niedrigere Betriebskosten des Data Warehouse
Von Wettbewerbsprodukten hebt sich Agile Data Engine laut Hersteller in zwei wesentlichen Punkten ab:
- durch eine CI/CD (Continuous Integration, Continuous Deployment)-Funktionalität, d.h. Änderungen werden zeitnah ins Produktivsystem eingespielt sowie
- einen hohen Automatisierungsgrad.
Wo andere Produkte nur unvollständige Funktionalität bieten und mit weiteren Software-Tools integriert werden müssen, bietet Agile Data Engine eine Plattform für die wichtigsten Tätigkeiten im DW an. Dies reduziert den Trainings- und Integrationsaufwand deutlich. Die Engine erstellt automatisch Workflows für die unterschiedlichen Datenströme, wo normalerweise hunderte Zeilen Python-Code erforderlich sind. (rhh)