Qlik Catalog™

Enterprise Datenmanager mit grafischer Benutzeroberfläche

Mit Qlik Data Integration (QDI) setzt das Unternehmen Qlik® neue Maßstäbe mit DataOps. Moderne Datenintegration, die analysebereite, verwertbare Echtzeit-Daten für jede Analyseumgebung bereitstellt, ob Qlik, Tableau, PowerBI oder andere. Um schnell Antworten auf Businessfragen zu bekommen, benötigen Mitarbeiter Zugriff auf verschiedenste Datenquellen. Qlik Catalog™ ist ein moderner Enterprise Datenmanager, der dem Anwender Daten zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung stellt. Der Katalog ist die Anlaufstelle für jeden Datenkonsumenten, um sichere und einheitliche Analysedaten zu erhalten, aus denen Erkenntnisse generiert werden. Durch eine einfache grafische Oberfläche ist es dem Nutzer möglich, Daten wie in einem Regal im Supermarkt einzukaufen.

Wozu Qlik Catalog

Im Data Catalog werden die genauen Inhalte, Struktur und Qualität aller Unternehmensdaten profiliert und dokumentiert, sobald diese aus einer Quelle importiert werden.
Dabei werden zu den Unternehmensdaten umfangreiche Metadaten generiert und gesammelt. Ihnen bleibt die Wahl, ob die Unternehmensdaten dem eigenen Katalogspeicher hinzugefügt werden oder nur an der Quelle gespeichert werden sollen.

Durch automatisierte Erkennung von Datensätzen wird der manuelle Aufwand bei der ersten Katalogerstellung und beim fortlaufenden Hinzufügen neuer Datensätze reduziert. 

Integrierte Loader vereinfachen den Onboarding-Prozess und unterstützen eine Vielzahl von Quelltypen und -speicherorten, wie RDBMS, Mainframe-Anwendungen, Flatfiles, JSON, XML, Parquet, Avro, Qlik QVD-Dateien, AWS S3, Azure ADLS/WASB, und Kafka-Warteschlangen.

Mit Qlik Catalog intern Daten zusammenstellen

Die Software ist auf einer Plattform aufgebaut, die Governance und Sicherheitsregeln integriert. Um den Endnutzern Datenpakete zur Verfügung zu stellen, werden Rohdaten in analysefertige Bausteine transformiert. Dabei werden die Daten auf Qualität und Struktur geprüft, sodass ein effizienter Ladeprozess ermöglicht wird. Zusätzlich können auch weitere Data Management Lösungen einfach integriert werden. Im Ganzen ist es eine Enterprise Lösung, die schnell, zuverlässig und performant arbeitet und skaliefähig ist.

Tipp: Einfacher QVDs entdecken, verstehen und konsumieren

Arbeiten mit speziellen Qlik-Dateien (QVDs) bieten für viele Unternehmen Vorteile bei der Datenadministration. Sie komprimieren die Daten und können gleichzeitig 10 – 100 mal schneller als Rohdaten eingelesen werden. Qlik Catalog bietet neben gängigen Datenformaten auch die Möglichkeit QVDs zu katalogisieren. Durch einfaches Suchen im Katalog erspart sich der Endanwender die aufwendige Suche durch Ordner oder festgelegte Dateinamenskonventionen. Im Ergebnis: Sie können Qlik-QVD-Dateien katalogisieren und teilen und die übergreifende Auswertung von hunderten, sogar tausenden QVD-Datendateien damit sehr einfach ermöglichen und managen.

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25 x

schnellere Bearbeitung von Anfragen nach Daten

40 %

geringere Kosten für die Datenaufbereitung

30 %

mehr abgeschlossene Analyseprojekte

Warum sollten Sie sich für Qlik Catalog entscheiden?

Qlik Catalog

Qlik Replicate

Qlik Compose
Im Überblick
  • Data Catalog kann EIN Ort sein, an dem alle Mitarbeiter:innen Daten in Ihrem Unternehmen finden, verstehen und verwalten.
  • Data Catalog stellt Daten transparent, vertrauenswürdig und analysebereit zur Verfügung.
  • Enthält Funktionen zur Bestimmung der Datenherkunft zur Optimierung Ihrer Analysepipeline:
  • Begriffe werden logisch nach Business-Kontext, der gemeinsam genutzten Terminologien eingeordnet.
  • Korrektheit und Konsistenz der Daten wird gesichert.

    Vorteile:
  • Mithilfe des Self-Service BI-Ansatzes mehr Einblicke und Erkenntnisse gewinnen.
  • Die Planung von Migrationen wird erleichtert durch schnelle Überprüfung des Speicherorts und Lebenszyklus von Datenquellen.
  • Datenüberschneidung vorgreifen und erkennen wenn doppelte Datennutzung in Qlik Sense, Tableau und PowerBI vorkommt.
  • Data Governance ermöglichen.
  • Mit Impact-Analyse ermitteln, welche Datenbanken, Apps, Dateien und Links von der Änderung eines Feldwerts betroffen sind.
  • Die übergreifende Auswertung von hunderten, sogar tausenden QVD-Datendateien ermöglichen und managen.

Im Überblick

  • Intuitive grafische Benutzeroberfläche für automatische Datenreplikation
  • Bereitstellen von Echtzeit-Streamingdaten und Echtzeit-Updates durch Change Data Capture (CDC)
  • Unterstützung für eine Vielzahl von Unternehmens-Datenquellen und Zielplattformen
  • Zentrale Überwachung und Steuerung mit Zeitplanung, Benachrichtigungen und Alarmfunktionen.
  • Übertragung großer Datenmengen aus unzähligen Quellen in Big-Data-Plattformen wird vereinfacht.
  • Automatisches Generieren von Ziel-Schemata auf Basis der Quellmetadaten.
  • Nutzen paralleler Threads zur effizienten Verarbeitung von Big-Data-Ladevorgängen.
  • Verwenden der CDC-Prozesse (Change Data Capture), um den Aufwand für die Bereitstellung von Echtzeitanalysen zu minimieren.

Integrationsaufgaben / Anwendungsfälle:

  • Replizieren von Änderungen an einer MySQL-Datenbank in eine PostgreSQL-Datenbank.
  • Streamen von Datenänderungen nach Apache Kafka.
  • Bereitstellen von Teradata-Daten für Apache Hadoop.
Im Überblick
  • Intuitive und geführte Workflows
  • Data Warehouses werden schnell konzipiert, erstellt, geladen, aktualisiert.
  • Der automatisch generierte ETL-Code spart Zeit, Kosten und Risiken
  • Die Effizienz von BI-Projekten mit Best Practices und Vorlagen wird erhöht.
  • Die Abhängigkeit von Technikspezia-listen wird reduziert.
 
IT-Teams aufgepasst
  • Daten werden schnell und einfach geladen und synchronisiert.
  • Die Quell-Feeds werden mittels Change Data Capture (CDC) geladen. Die Bewirtschaftung erfolgt via Scheduler.
  • „Automatische E/R-Modellierung und automatische Datenmodellierung nach der Data-Vault-Methode.“
  • Datenmodelle können erstellt oder importiert und anschließend manuell angepasst werden.
  • Data-Warehouse – und ETL-Generierung werden beschleunigt. Der ETL-Code zum Befüllen und Laden von Data Warehouses wird automatisch erzeugt.
  • Data Marts werden ohne manuellen Programmieraufwand implementiert. Dazu  stehen mehrere Data-Mart-Typen zur Verfügung, z.B. transaktional, aggregiert oder zustandsorientiert.

 

Qlik Catalog Look & Feel

Möchten Sie Qlik Catalog live erleben, dann sprechen Sie uns gezielt auf ein individuelles Webinar an:

Downloads

  DataSheet (468 KB)

  E-Book Catalog (286 KB)

Andreas Schwarz

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Andreas Schwarz

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