Änderungsdatenerfassung: Was ist das und wie profitiert Ihr Unternehmen davon?

Mit der dramatischen Zunahme moderner Daten steigt auch die Notwendigkeit, Erkenntnisse aus Daten in Echtzeit zu gewinnen.

Unternehmen benötigen Lösungen, um ihre Datenbank an Echtzeitanforderungen anzupassen, bei denen die Änderungsdatenerfassung ins Spiel kommt. In diesem Artikel werden die Grundlagen der CDC erörtert und warum sie wichtig ist.

Bedeutung der Identifizierung und Erfassung von Änderungen, die in einer Datenbank vorgenommen wurden

Daten werden nicht nur in großem Umfang, sondern auch in hoher Geschwindigkeit generiert. Das bedeutet, dass jetzt eine große Datenmenge mit hoher Geschwindigkeit generiert wird.

Das Identifizieren und Erfassen von Datenänderungen ist wichtig für benutzerorientierte Anwendungen und Enterprise-Berichtstools, um sicherzustellen, dass alle systembezogenen Daten synchronisiert sind. Es wird Unternehmen helfen, schnellere und genauere Entscheidungen mit Datenbewegungen in Echtzeit zu treffen.

Was ist Change Data Capture (CDC)?

Change Data Capture, CDC ist eine Technologie zum Erkennen und Verfolgen von Datenänderungen in Datenbanken und Quelltabellen in Echtzeit. Einfach ausgedrückt zeichnet CDC jedes Mal auf, wenn es Verschiebungen in einer Datenbank findet. Es hilft Unternehmen bei der schnelleren Datenintegration und -analyse mit begrenzten Ressourcen.

Wie funktioniert es?

Immer wenn die Quelldatenbank geändert oder aktualisiert wird, müssen alle zugehörigen Ressourcen ebenfalls aktualisiert werden. Die Änderungsdatenerfassung bietet Lösungen zum Aktualisieren dieser Ressourcen ohne Probleme wie kontinuierliches doppeltes Schreiben.

Es wird durchgeführt, indem die Änderungen in der Quelldatenbank nachverfolgt und dann verwandte Systeme, die von den Daten abhängen, über diese Änderungen benachrichtigt werden.

Es sendet die Benachrichtigungen in der gleichen Reihenfolge wie die in der Quelldatenbank vorgenommenen Änderungen. Auf diese Weise hilft CDC Unternehmen, ihre Systeme auf dem neuesten Stand zu halten und über die Änderungen informiert zu halten und entsprechend zu reagieren.

Warum ist es wichtig?

Das Identifizieren und Erfassen aller Datenänderungen von Transaktionen in der Quelldatenbank und das Laden in Echtzeit in das Zielsystem hilft Unternehmen dabei, ihre mit den Daten verbundenen Systeme synchron zu halten. Es hilft bei zuverlässiger Datenreplikation und Cloud-Migrationen ohne Ausfallzeiten. Aufgrund seiner Effizienz beim Verschieben von Daten über ein Wide Area Network ist CDC die perfekte Lösung für moderne Cloud-Architekturen.

Was sind ETL und ELT?

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)

ETL ist der Prozess des Extrahierens von Daten aus Quellsystemen, das anschließende Transformieren der Daten auf einem sekundären Verarbeitungsserver und das anschließende Laden der Daten in ein Data Warehouse-System.

Dabei fließen die Daten von der Quelle zum Ziel und die Transformations-Engine kümmert sich um alle Änderungen. Dieser Prozess wird für relationale, lokale und strukturierte Daten durchgeführt. ETL ist vergleichsweise einfach zu implementieren.

ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)

ELT lädt die Quell-/Rohdaten ohne Änderungen direkt in die Zieldatenbank. Das Zielsystem ist für die Durchführung der Transformation verantwortlich.

ELT-Prozesse werden auf Cloud-strukturierten und unstrukturierten Datenquellen durchgeführt. Dieser Prozess erfordert Nischenfähigkeiten für seine Implementierung und Wartung.

Ändern Sie die Datenerfassung in ETL

Im ETL-Datenintegrationsprozess können Daten mithilfe einer Änderungsdatenerfassungslösung aus der Quelldatenbank extrahiert, dann transformiert und an das Ziel-Data Warehouse geliefert werden. CDC trägt dazu bei, die Ressourcen zu minimieren, die für die Durchführung von ETL mit protokollbasierten oder triggerbasierten Methoden erforderlich sind.

Methoden der CDC

Es gibt verschiedene Methoden, um Änderungen in Daten zu erfassen; Im Folgenden sind einige wichtige und gebräuchlichste CDC-Methoden aufgeführt:

#1. Skriptbasiertes CDC

Die skriptbasierte Methode erfordert eine Codierung auf Anwendungsebene, um der vorhandenen Tabelle ein Feld hinzuzufügen, um zu identifizieren, wann immer die Daten aktualisiert werden.

Diese Methode identifiziert und ruft nur die Zeilen ab, die seit der letzten Extraktion geändert wurden. Diese Methode benötigt keine externen Tools und kann mit nativer Anwendungslogik erstellt werden. Skriptbasiertes CDC fügt der Datenbank zusätzlichen Overhead hinzu.

#2. Triggerbasierte CDC

Triggerbasiertes CDC erfasst Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge, die in den Tabellen oder Datenbanken ausgeführt werden, und generiert einen Trigger, der die DML-Anweisung (Data Manipulation) abfängt.

Diese Methode erfordert mehr Arbeit, da die Datenbank Trigger erstellen können sollte und die Änderungen in eine andere Tabelle geschrieben werden sollten. All diese Arbeiten erfordern manuelle Prozesse und können manchmal kostspielig in der Implementierung und Verwaltung werden.

#3. Protokollbasierte CDC

Bei dieser Methode verfolgt und identifiziert die CDC die Transaktionsprotokolle einer Datenbank. Diese Methode erfasst die Liste der Datenänderungen in der richtigen Reihenfolge ihrer Anwendung. Die Implementierung von protokollbasiertem CDC erfordert technischen Aufwand, um Transaktionen in DML-Anweisungen zu verschieben.

Anschließend müssen die DML-Anweisungen in das Zielsystem geschrieben werden. Diese Methode generiert im Vergleich zu anderen Methoden viele Metadaten. Diese Methode bietet auch eine Lösung, die ohne Installation auf dem Datenbankserver ausgeführt werden kann, sodass sie ohne zusätzlichen Overhead mit voller Kapazität ausgeführt werden kann.

Wie profitieren Unternehmen von Change Data Capture?

Im Folgenden sind einige Gründe aufgeführt, warum Ihr Unternehmen Lösungen zur Änderungsdatenerfassung (CDC) benötigt:

• Es ermöglicht Unternehmen, Daten zwischen verschiedenen Systemen schnell und effizient zu übertragen, was zu zeitnaher Berichterstattung und verbesserter Business Intelligence führt.
• Es hilft mittelgroßen Unternehmen mit mehreren Datenbanksystemen, das Laden von Daten in Echtzeit in das Data Warehouse nahtlos abzuschließen.
• Es hilft Unternehmen, Daten in mehrere Geschäftsbereiche zu übertragen und Unterbrechungen der Produktionsarbeitslasten zu minimieren.
• Mit CDC können Unternehmen Daten aus mehreren Quellen beziehen und ihr Stammdatenverwaltungssystem kontinuierlich aktualisieren.
• CDC hilft Organisationen, ihre Daten sicher und aktuell zu halten.
• Es bietet die Freiheit, Anwendungen auszuwählen und bereitzustellen, ohne deren Datenbankkompatibilität zu berücksichtigen.
• Die Änderungsdatenerfassung kann die Belastung der Betriebsdatenbank reduzieren, indem starker Benutzerverkehr auf eine sekundäre Datenbank übertragen wird.
• Unternehmen können CDC auch als Backup-Plan verwenden, um im Katastrophenfall eine Standup-Kopie ihrer Daten zu erhalten.

Lernmittel

#1. Datenerfassung ändern

Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, die Änderungsdatenerfassung zu verstehen, ihre Herausforderungen aufzudecken und bessere Lösungen zu entwickeln, um diese zu lösen. Diese Selbsteinschätzung hilft Ihnen dabei, die richtigen Fragen zu stellen, um die Change Data Capture-Technologie zu nutzen.

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Sie werden in alle Werkzeuge eingeführt, die für das Self-Assessment benötigt werden. Der Leitfaden zur Änderungsdatenerfassung enthält neue und aktualisierte fallbasierte Fragen, mit denen Sie Bereiche identifizieren können, in denen Sie die Änderungsdatenerfassung in Ihrem Unternehmen verbessern können.

#2. Änderungsdatenerfassung Ein vollständiger Leitfaden

Diese Selbsteinschätzung zur Änderungsdatenerfassung hilft Ihnen dabei, ein Experte für die Identifizierung und Lösung von CDC-Herausforderungen zu werden. Es wird Ihnen helfen zu lernen, wie Sie den Aufwand bei CDC-Methoden reduzieren können, um Probleme zu lösen.

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#3. ETL-Framework für Data-Warehouse-Umgebungen

Dieser Udemy-Kurs hilft Ihnen, das ETL-Framework mit einem hochrangigen und praktischen Ansatz zu implementieren. Es enthält vollständige Richtlinien, Standards und eine Checkliste zum Entwerfen und Implementieren von ETM-Lösungen, die mit verschiedenen Datenladestrategien, Fehler-/Ausnahmebehandlung, Kontrollbehandlung und Bilanzierung wiederverwendet werden können.

Der Kurs vermittelt ETL-Designprinzipien und -Lösungen auf Basis von Oracle 11g und Informatica 10x, die in jedem ETL-Tool implementiert werden können.

Letzte Worte

Unternehmen benötigen CDC-Lösungen, um die Datenzuverlässigkeit und -genauigkeit zu erhöhen. Dieser Blog hat Ihnen CDC vorgestellt, warum es für Unternehmen wichtig ist, und seine verschiedenen Methoden. Wenn Sie diese Technologie in Ihrem Unternehmen implementieren möchten, stellen Sie sicher, dass Sie die im Artikel erwähnten Ressourcen durchgehen, um sie auf einer tieferen Ebene zu verstehen.

Sie können auch einige der besten ETL-Tools für KMU erkunden.