THEMA: SAS DATA INTEGRATION STUDIO FÜR MEHR TRANSPARENZ IM DATENMANAGEMENT EVA-MARIA KEGELMANN

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1 THEMA: SAS DATA INTEGRATION STUDIO FÜR MEHR TRANSPARENZ IM DATENMANAGEMENT EVA-MARIA KEGELMANN

2 HERZLICH WILLKOMMEN BEI Moderation Anne K. Bogner-Hamleh SAS Institute GmbH Education Consultant Training Eva-Maria Kegelmann SAS Institute GmbH Sr Technical Training Consultant Xing-Profil: Hinweise zum Ablauf des Webinars: Teilnehmer sind automatisch stumm geschaltet Sie können Nachrichten an den Moderator senden / Fragen stellen die Veranstaltung wird aufgezeichnet

3 SAS DATA INTEGRATION STUDIO FÜR MEHR TRANSPARENZ IM DATENMANAGEMENT Wie wird im SAS Data Integration Studio (DIS) gearbeitet? Abgrenzung zum SAS Enterprise Guide (EG) In 3 Schritten zum Datenmanagement-Job Wie können Sie verfolgen: Was kommt woher? Was geht wo ein? Wie stellen Sie die Jobs für das Scheduling zur Verfügung?

4 Zugriff auf die Quell-Daten, Rohdaten Erfassen der geänderten Daten DQ Validierung, Bereinigung Integration - Verdichten - Anreichern Laden, Update Archivierung, Backup Extraktion DWH-Daten Integration in die Data Marts HIGH LEVEL PROZESS-ARCHITEKTUR Quell- Systeme DWH Extraktion Transformation Laden Befüllen der Marts

5 ENTWICKELN DER PROZESSABLÄUFE MIT DEM SAS DI STUDIO Das SAS DI Studio bietet eine grafische Benutzeroberfläche, um Datenmanagement-Prozessabläufe zu erstellen, zu steuern und zu dokumentieren.

6 DAS SAS DATA INTEGRATION STUDIO Frontend zum Erstellen, Steuern und Dokumentieren von Datenmanagement-Prozessen Full Java Client Zugriff auf SAS Metadata Server Offenes Framework für das Einbinden von Plug-Ins (von Anwendern oder Fremdherstellern erstellt) Zielgruppe: die IT-Abteilung, Daten-Administratoren, Entwickler Drag-and-Drop- Oberfläche (Reverse) Impact Analysis Multi-User Umgebung Slowly Changing Dimensions Vollständige Integration von SAP, Oracle Applications, Peoplesoft und Siebel Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebung Reduktion des administrativen Overheads Projektumsetzung im Team Integriertes Scheduling

7 ABGRENZUNG SAS DATA INTEGRATION STUDIO SAS ENTERPRISE GUIDE SAS Data Integration Studio: Datenbewirtschaftunsprozesse zum Befüllen von DWH / Data Marts / Analyse-Datenbeständen etc. Regelmäßiges Ausführen der Jobs im Batch Arbeiten im Team Metadaten-gesteuert SAS Enterprise Guide: Persönliches Datenmanagement Ziel: Aufbereitung der zur Verfügung gestellten Daten für eigene Auswertungen Clientgesteuertes, meist manuelles Starten der Ausführung Einzelne Entwickler Speicherung im EG-Projekt

8 3 SCHRITTE ZUM DATENMANAGEMENT-JOB 1. Registrieren der Quelltabellen in den Metadaten 2. Definition der Eigenschaften der Zieltabelle 3. Erstellen des Jobs mit den Transformationsschritten Alle 3 Schritte speichern die Informationen in den Metadaten.

9 1. REGISTRIEREN DER QUELLTABELLEN IN DEN METADATEN Quelltabellen liegen physisch bereits vor Vorhandene Metadaten werden übernommen und im SAS Metadatenserver abgelegt

10 2. DEFINITION DER EIGENSCHAFTEN DER ZIELTABELLE Zieltabellen in den Metadaten definieren: Übernehmen von Spalten aus den Quelltabellen Definieren neu zu erstellender Spalten Anlegen von Indizes, etc. Alternative: Import der Tabellen-Metadaten z.b. aus einem Datenmodellierungstool

11 KURZUMFRAGE

12 KURZUMFRAGE Was ist der Unterschied zwischen einer Quelltabelle und einer Zieltabelle? a.quelltabellen liegen nicht in SAS b.quelltabellen sind Rohdaten, keine relationalen Tabellen c.zieltabellen sind immer SAS-Tabellen d.keiner, beides sind Tabellen, egal wie sie gespeichert sind

13 KURZUMFRAGE - AUFLÖSUNG Was ist der Unterschied zwischen einer Quelltabelle und einer Zieltabelle? a.quelltabellen liegen nicht im SAS b.quelltabellen sind Rohdaten, keine relationalen Tabellen c.zieltabellen sind immer SAS-Tabellen d.keiner, beides sind Tabellen, egal wie sie gespeichert sind Quelltabellen existieren bereits, so dass die Metadaten daraus übernommen werden können. Zieltabellen werden neu angelegt, so dass auch die Metadaten neu definiert werden müssen.

14 3. ERSTELLEN DES JOBS MIT DEN TRANSFORMATIONSSCHRITTEN Hereinziehen von Tabellen und Transformationen per Drag-and-Drop Jeweils Setzen der Einstellungen in den Eigenschaften Automatische SAS-Code-Generierung Speichern des Jobs in den Metadaten Ausführen des Jobs zum Testen

15 IMPACT ANALYSE WAS KOMMT WOHER? WAS GEHT WO EIN? Impact Analyse: In welche Tabellen, Spalten, Transformationen und Jobs geht das analysierte Objekt ein? Reverse Impact Analyse: Welche Tabellen, Spalten, Transformationen und Jobs liefern den Inhalt des analysierten Objektes? Reverse Impact Analyse External File Job 1 Analysiertes Object Job 2 Impact Analyse OLAP Cube

16 JOBS FÜR DAS SCHEDULING ZUR VERFÜGUNG STELLEN Deployment für das Scheduling: Der Batch-Server für die Ausführung wird festgelegt Der generierte SAS-Code wird auf dem Server gespeichert Ein Jobflow mit ereignisgesteuerten Abhängigkeiten kann in der SAS Management Console definiert werden. Das eigentliche Scheduling (regelmäßiges Starten der Ausführung des Jobs) wird von einem Scheduling- Werkzeug übernommen (z.b. LSF-Scheduler von Platform)

17 DEMO

18 FRAGEN?

19 VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT Interesse an weiterem Austausch? Treffen Sie uns auf Veranstaltungen: 18. April in Wien 7. Mai in Baden Diskutieren Sie mit uns in der XING-Gruppe Business Analytics mit SAS Sprechen Sie uns direkt an:

20 SAS KURSE ZU DIESEM THEMA SAS Data Integration Studio 1: Grundlagen Köln Kompaktkurs: Data Integration München Wien Heidelberg Zürich

21 NÄCHSTES

22 FOLIEN ZUM DOWNLOAD UNTER WIE HAT IHNEN UNSER WEBINAR GEFALLEN?

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