Keine trägen / isolierten Modellierungszyklen mehr
Die Datenmodellierung war schon immer von grundlegender Bedeutung. Die Anforderungen daran sind gestiegen. Cloud-Plattformen, KI-Initiativen und funktionsübergreifende Datenteams greifen alle gleichzeitig auf dieselben Modelle zu – und das schneller als je zuvor. Modellierungstools müssen Schritt halten und den Teams die Möglichkeit bieten, Datendefinitionen in dem Tempo zu entwerfen, abzustimmen und zu verwalten, in dem sich der moderne Daten-Stack entwickelt.
Da Unternehmen zunehmend Cloud-Plattformen, BI-Tools und KI-Systeme einsetzen, kann jede neue Ebene ihre eigene Version von „Kunde“ oder „Umsatz“ mit sich bringen. Bei der Modellierung geht es nicht mehr nur um die Gestaltung von Schemata – vielmehr geht es darum, eine gemeinsame, geregelte Definitionsebene zu pflegen, auf die sich jedes nachgelagerte Tool verlassen kann. Dies erfordert eine Modellierungsumgebung, die auf die Größe und das Tempo des heutigen Technologie-Stacks ausgelegt ist.
Architekten, Analytics-Ingenieure, Datenverantwortliche und Stakeholder aus dem Geschäftsbereich müssen nun alle am Modellierungsprozess beteiligt werden. Die Disziplin selbst hat sich nicht geändert – wohl aber das Beteiligungsmodell. Teams benötigen eine gemeinsame, browserbasierte Umgebung, in der geschäftliche Zusammenhänge und technische Strukturen gemeinsam und in Echtzeit definiert werden können, ohne auf Übergaben oder Versionsaustausch warten zu müssen.
Cloud-Warehouses, dbt-Projekte und Pipelines entwickeln sich ständig weiter, und die Modelle, die sie steuern, müssen sich ebenso schnell weiterentwickeln. Die Chance besteht darin, Modelle als lebendige, vernetzte Artefakte zu betrachten – die direkt mit den von ihnen beschriebenen Plattformen verknüpft sind, wobei KI-Unterstützung die Iteration beschleunigt und integrierte Governance-Mechanismen dafür sorgen, dass alles auch bei Veränderungen aufeinander abgestimmt bleibt.
Sind Sie bereit, den nächsten Schritt in Richtung KI-Reife zu gehen?
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Häufig gestellte Fragen
Quest Data Modeler wurde für datengesteuerte Unternehmen entwickelt, die in Cloud-First- oder Hybridumgebungen arbeiten – insbesondere für solche, die Microsoft Fabric, Databricks oder Snowflake zusammen mit modernen Tools wie dbt einsetzen. Es richtet sich an alle Fachleute, die heute im Bereich der Datenmodellierung tätig sind: Datenarchitekten, die Strukturen und Data Governance standardisieren; Data Engineers, die zuverlässige Pipelines aufbauen; Business-Analysten und Datenverwalter, die die Daten verstehen und ihnen vertrauen müssen; sowie Führungskräfte aus den Bereichen KI und Data Science, die klar definierte Datengrundlagen für zuverlässige Modellergebnisse benötigen. Wenn Ihre Teams mit uneinheitlichen Definitionen, langsamen Analyseergebnissen oder einer wachsenden Kluft zwischen geschäftlicher Bedeutung und technischer Umsetzung zu kämpfen haben, ist Quest Data Modeler genau das Richtige für Sie.
Die meisten cloud-nativen Modellierungstools wurden von Grund auf neu entwickelt und verfügen nicht über die für Modellierungsprogramme im Unternehmensmaßstab erforderliche Tiefe. Quest Data Modeler unterscheidet sich in drei wesentlichen Punkten. Erstens bietet es ein zentralisiertes Unternehmensmodell-Repository mit echten Check-in-/Check-out-Funktionen, Konfliktlösung und Versionshistorie – eine Governance-Infrastruktur, die neuere Cloud-Anbieter nicht bieten. Zweitens stützt es sich auf eine über 30-jährige Tradition der erwin-Modellierung und bietet bewährte Tiefe im Lebenszyklus der physischen Modellierung in einer browserbasierten SaaS-Umgebung. Drittens ist es ein integraler Bestandteil der Quest Trusted Data Management Platform, sodass Unternehmen die Modellierung über eine einheitliche Plattform auf Governance, Katalogisierung und Datenqualität ausweiten können, sobald sie dazu bereit sind. Das Ergebnis ist eine Modellierungsdisziplin auf Unternehmensniveau, die genau zu den Arbeitsweisen moderner Datenteams passt.
Sie müssen sich nicht zwischen der Modernisierung in die Cloud und dem Schutz Ihrer über Jahre hinweg aufgebauten Modellierungsarbeit entscheiden. Quest Data Modeler bietet einen hybriden Koexistenz- und Migrationspfad, den kein cloud-nativer Wettbewerber bieten kann. Sie können erwin Desktop weiterhin dort nutzen, wo es sinnvoll ist, Assets in Quest Data Modeler migrieren, sobald Sie dazu bereit sind, und beide Umgebungen parallel unter einem einheitlichen Governance-Modell betreiben. Das bedeutet, dass Ihre bestehenden Modelle, Namenskonventionen und Governance-Workflows erhalten bleiben – und Ihr Team kann in dem für Ihr Unternehmen passenden Tempo auf cloud-native Modellierung umsteigen.
Quest Data Modeler ist als vernetzter Bestandteil des modernen Data-Stacks konzipiert und nicht als eigenständiges Silo. Es unterstützt die native Integration mit führenden Cloud-Datenplattformen – darunter Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake und PostgreSQL – und lässt sich direkt mit den Tools verbinden, auf die sich Datenteams bereits verlassen, wie beispielsweise dbt und Git. Dank der Unterstützung von REST-APIs lässt sich Quest Data Modeler problemlos in Ihre CI/CD-Pipelines, Katalog- und Governance-Tools sowie in umfassendere Datenprodukt-Workflows einbinden. Das Ziel ist einfach: Ihre Modellierungsebene soll den Rest Ihres Stacks stärken, statt ihm entgegenzuwirken.
Ja. Quest Data Modeler ist eine native Komponente der Quest Trusted Data Management Platform (QTDMP), einer einheitlichen Lösung, die Datenmodellierung, Data Governance, Katalogisierung und Datenqualität umfasst. Sie können Quest Data Modeler als erstklassiges eigenständiges Modellierungstool einsetzen oder es über die QTDMP als Modellierungsgrundlage einer umfassenden Strategie für das Data Management nutzen. Dank dieser Flexibilität können Sie dort beginnen, wo es für Ihr Unternehmen sinnvoll ist, und bei sich ändernden Anforderungen auf angrenzende Funktionen ausweiten – ohne dabei Tools, Anbieter oder die Integrationsarchitektur wechseln zu müssen.