Alle Tools, die Ihr Data-Engineering-Team braucht in funktionalen Paketen organisiert

Datavault Builder enthält mehrere spezialisierte Tools in einer Plattform – für die gesamte Pipeline von der Datenmodellierung und Ingestion bis zur Bereitstellung für Analytics und KI. Entwickelt für Data Engineers, die schneller liefern wollen, ohne 9 separate Produkte zu warten.

Kostenlose Demo buchen Preise ansehen
  • 400% Produktivitätssteigerung
  • 9 Ersetzte Tools
  • 14,7 min Von der Anforderung zur Produktion
  • 100% Projekterfolg

Eine Automatisierungslösung für Ihren gesamten Datenlebenszyklus

Datavault Builder ist nicht nur ein Modellierungstool. Es enthält eine Reihe spezialisierter Tools, die jeweils eine eigene Aufgabe des Datenmanagements abdecken, geordnet nach der Phase des Warehouse-Lebenszyklus. Statt 9 oder mehr separate Produkte zusammenzustellen und zu warten, erhält Ihr Team alles in einer Plattform, einsatzbereit.

Modellieren

Gestalten Sie das Warehouse gemeinsam mit Ihren Fachanwendern. Ein visuelles Modell, das jeder versteht, sodass Definitionen abgestimmt sind und die Kommunikation besser wird, bevor eine Zeile Code entsteht.

  1. Datenmodellierung

    Visuelles, modellgetriebenes Design vom Konzept bis zum produktionsreifen Code.

    • Konzeptionelle Datenmodellierung
    • Logische Datenmodellierung
    • Modellversionierung
    Konzeptionelles Modell: Business-Konzepte und ihre Beziehungen, gruppiert in Subject Areas.
    Detailliertes Data-Vault-Modell: Hubs, Links und Satellites aus dem Design generiert.
  2. Semantisches Modell

    Definieren Sie Business-Kennzahlen, Hierarchien und Beziehungen einmalig. Ein governtes semantisches Modell, das BI- und KI-Tools konsistent nutzen.

    Kennzahlen, Hierarchien und Beziehungen einmalig definieren, konsistent genutzt von BI und KI.
  3. Regelbasierte Output-Modelle

    Generieren Sie Output-Modelle automatisch aus Regeln. 3NF und Universal Star Schema werden über die API aus demselben Business-Modell automatisch erzeugt, ohne handgebaute dimensionale Schicht.

  4. KI-Datenmodellierungs-Agent

    Sprechen Sie in natürlicher Sprache mit Ihrem Datenmodell und Ihren Daten. Stellen Sie Fragen, erkunden Sie Beziehungen und erhalten Sie Antworten, direkt aus der Plattform, ohne SQL.

    Stellen Sie Fragen zu Ihrem Modell und Ihren Daten in natürlicher Sprache, ohne SQL.

Integrieren

Konsolidieren Sie jede Quelle in einer integrierten, unternehmensweiten Source of Truth. Ein einziges, historisiertes Fundament, im Sinne von Bill Inmon.

  1. Dateneinspeisung

    Batch-, Delta-, CDC- und Near-Realtime-Ladevorgänge aus jeder Quelle: JDBC, Dateien, NoSQL, Streaming oder Python-Klasse.

  2. Datenintegration

    Integrieren Sie Daten aus mehreren Quellsystemen in ein einheitliches Data-Vault-Modell mit automatisiertem Hub- und Link-Management.

    Mehrere Quellen in einem Data Vault integriert, mit automatisiertem Hub- und Link-Management.
  3. Datenharmonisierung

    Gleichen Sie inkonsistente Strukturen, Namenskonventionen und Business Keys über Quellsysteme hinweg ab, ohne manuelles SQL.

    Strukturen, Benennungen und Business Keys über Systeme hinweg zu einem konsistenten Modell harmonisieren.
  4. Datenbereinigung

    Wenden Sie Business-Regeln an, filtern Sie ungültige Datensätze und standardisieren Sie Werte in der Business-Vault-Schicht, virtuell oder materialisiert. Business-Logik wird als Ableitungen, Berechnungen und konforme Regeln in reinem SQL definiert, versioniert mit dem Modell.

    Business-Logik in reinem SQL im Business Vault definiert, versioniert mit dem Modell.

Bereitstellen

Bereiten Sie die Daten genau so auf, wie jeder Konsument sie sehen möchte: dimensionale Modelle, Data Products, flache Tabellen und KI-fertige Datensätze.

  1. Datenbereitstellung für Analytics

    Generieren Sie Output-Schichten automatisch aus demselben Modell, ohne Nacharbeit, ohne doppelte Pipelines.

    • Dimensionale Modelle (Star Schema)
    • 3NF-Modelle
    • Data Products
    • Flache Tabellen
    Analytics-fertige Ausgabe bereitstellen, hier ein gestapeltes Balkendiagramm auf dem generierten Modell.
  2. Datenbereitstellung für KI

    Bereiten Sie strukturierte, kontextangereicherte Daten für Machine-Learning- und KI-Pipelines auf.

    • Kontextangereicherte Daten
    Kontextangereicherte Daten, bereit für KI, erkunden Sie sie in natürlicher Sprache, ohne SQL.
  3. Integrierte Analytics

    Erkunden und visualisieren Sie Ihre Daten direkt in der Plattform: Charts und Dashboards mit Drill-down, ohne separates BI-Tool.

    Charts direkt auf Ihren Warehouse-Daten erstellen, hier eine Kreisdiagramm-Aufschlüsselung.
    Gestapelte Balkendiagramme und Dashboards, ohne separates BI-Tool.
  4. Excel-Export

    Exportieren Sie jede Ausgabe nach Excel, mit erhaltener Formatierung, Gruppierung und Struktur, für Ad-hoc-Sharing und Offline-Analyse.

    Pivotieren und gruppieren Sie Ihre Daten interaktiv in der Plattform.
    Exportieren Sie das Ergebnis nach Excel, mit erhaltener Formatierung und Gruppierung.

Steuern

Halten Sie das Warehouse vertrauenswürdig: steuern Sie Risiken, kontrollieren Sie Zugriffe und erfüllen Sie Pflichten wie die DSGVO, mit integrierter Lineage und Audit.

  1. Datenqualität

    Profilieren Sie Quelldaten, erkennen Sie Anomalien und validieren Sie Ausgaben. Vollständige Lineage von der Quelle bis zum BI-Report. Testen und validieren Sie Ihre Daten in Error Marts und spielen Sie sie an Ihren Data Steward zurück.

    Definieren Sie Qualitätsregeln, um Ihre Daten zu profilieren, zu validieren und zu testen.
  2. Data Governance

    Verwalten Sie die Metadaten, die Ihr Data Warehouse vertrauenswürdig und konform halten.

    • Data Ownership
    • Data Domains
    • Aufbewahrungsfristen
  3. Datenhistorisierung

    Jede Änderung wird automatisch erfasst und aufbewahrt. Vollständige, bi-temporale Historie, die Sie zu jedem Zeitpunkt rekonstruieren können.

    • Automatische Satellite-Historisierung
    • Bi-temporale Historie (Valid Time + Load Time)
    • Point-in-Time- und Snapshot-Rekonstruktion
  4. Data Lineage

    100% automatische Lineage von jeder Quelltabelle bis zu jeder Report-Spalte. REST-API für Power BI, Tableau und Qlik.

    Durchgängige Lineage von jeder Quellspalte bis zu jedem Report-Feld.
  5. Automatisierte Dokumentation

    Jedes Modell, jede Pipeline und jede Transformation wird automatisch dokumentiert, immer aktuell, immer synchron mit Ihrem tatsächlichen Data Warehouse.

    Stets aktuelle Dokumentation, automatisch aus dem laufenden Warehouse generiert.

Betreiben

Ausführen, planen und releasen Sie zuverlässig. Orchestrierung und CI/CD integriert, ohne eigene Skripte.

  1. Betrieb

    Halten Sie Ihre Pipelines zuverlässig am Laufen, ohne eigene Orchestrierungs-Skripte.

    • Lade-Orchestrierung
    • Scheduling
    Orchestrieren und planen Sie Ladevorgänge visuell, ohne eigene Skripte.
    Überwachen Sie jeden Job-Lauf mit detaillierten Ausführungsprotokollen.
  2. CI / CD

    Enterprise-taugliches Release-Management, integriert in die Plattform, von der Entwicklung bis zur Produktion.

    • Direkte Deployments
    • Git-Flow-basierte Versionierung
    • Generierung von Deployment-Skripten
    • Generierung von Rollback-Skripten
    • Deployment-APIs
    Vergleichen und deployen Sie Änderungen über Umgebungen hinweg mit Git-gestütztem CI/CD.
  3. API-Server

    Alles, was die GUI kann, ist über eine REST-API verfügbar: modellieren, deployen, orchestrieren und steuern, vollständig aus dem Code. Automatisieren Sie die gesamte Plattform, integrieren Sie sie in Ihr eigenes Tooling und skripten Sie jeden Workflow durchgängig.

  4. MCP-Server

    Stellen Sie Ihr Datenmodell und Warehouse als MCP-Server bereit, einsatzbereit für KI-Agenten, Copilots und jedes Tool, das das Model Context Protocol spricht, über jede Phase des Warehouse hinweg.

Vertrauen von Data-Teams aus verschiedenen Branchen

Alle Pakete live erleben

Wir zeigen Ihnen die Pakete, die für den Anwendungsfall Ihres Teams relevant sind.

Demo buchen