Eine veraltete Data Warehouse-Architektur wirkt sich negativ auf Datentypen, die Transparenz von Schemata sowie die Bewegungs- und Transformationsprozesse aus. Dadurch tappen Data Warehouse-Teams oft im Dunkeln, wenn es um die Planung und Neugestaltung eines Data Warehouse auf einer modernen Plattform geht. Datenmodellierungs- und Datenintelligenz-Tools von Quest automatisieren die Verwendung von Metadaten, um das Altsystem zu dokumentieren und das Design des neuen Systems zu unterstützen.
Unternehmen, die auf ein modernes Data Warehouse umstellen, sehen sich zwangsläufig mit höheren Kosten, längeren Fristen und geringerer Genauigkeit konfrontiert, wenn die Arbeit manuell erledigt wird. Durch die Automatisierung von Prozessen wie der Neugestaltung von Schemata, der Replikation von Daten und der Überprüfung der Datengenauigkeit können die Kosten gesenkt und gleichzeitig Hochverfügbarkeit, Notfallwiederherstellung und die Verteilung von Workloads ermöglicht werden. Die Quest-Tools arbeiten datenbankübergreifend und stellen sicher, dass die Daten immer dann und dort verfügbar sind, wann und wo sie benötigt werden.
Die traditionelle Trennung zwischen IT-Teams und geschäftlichen Benutzern hat dazu geführt, dass die Regeln und Richtlinien für die Datenklassifizierung sowie die Nutzung und Aufbewahrung von Data Warehouse-Ressourcen nicht transparent sind. Diese geringe Datenkompetenz der Beteiligten kann die Compliance beeinträchtigen und die Qualität der Unternehmensdaten insgesamt verringern. Daten-Governance-Tools von Quest stellen sicher, dass alle Teams die Datenverwendungsrichtlinien und den Geschäftszweck der gespeicherten Daten verstehen.