Die Funktionen von SAS Data Management im Überblick

SAS Data Management ist eine einheitliche Plattform, die Anwendungen von SAS für Datenintegration, Datenqualität und Master Data Management (MDM) enthält. Die Anwendungen ermöglichen es Nutzern, Daten aus Datenbanken, Enterprise-Anwendungen, Mainframe-Legacy-Dateien, Texten, XML-Dateien und Big-Data-Strukturen zu entdecken, zu transformieren, zu reinigen, anzureichern, zu integrieren, bereitzustellen und zu regulieren. Mit der Plattform können Anwender außerdem Daten aus unterschiedlichen Systemen wie On-Premise- oder Cloud-Quellen, Messaging-Systemen, Webservices, proprietären Systemen und sozialen Medien integrieren und bereinigen.

SAS Data Integration kann eine ETL-Architektur bereitstellen, so dass Anwender native Quell- oder Zielplattform-Funktionen verwenden können. Datenintegrations- und Datenqualitätsprozesse lassen sich im Batch-Modus, in nahezu Echtzeit oder in Echtzeit einsetzen, indem Nachrichtenabfragen oder Webservices implementiert werden.

SAS Data Federation ermöglicht wiederum die virtuelle Ansicht von Geschäftsdaten, die transformiert und bereinigt werden können, ohne dass Daten physisch synchronisiert oder verschoben werden. Spezielle Tabellenladefunktionen bieten das optimierte Laden von Datenmassen für Oracle, Teradata und DB2.

Mit SAS Data Management lässt sich Data Governance durch die Implementierung von Regeln und Richtlinien über SAS Data Integration, Data Quality, Data Federation und Master Data Management hinweg implementieren. Technisch betrachtet werden Geschäftsprozess und administrative Metadaten über diese Produkte hinweg über eine Administrations- und Überwachungsumgebung gespeichert und verwaltet.

Die Plattform bietet mehr als 300 vorgebaute SQL-basierte Transformationen, die Daten aus einer Vielzahl von Quell- und Zielsystemen einfügen, modifizieren, zusammenfügen und löschen können. Über die Compare Tables Transformation lässt sich die Datenerfassung ändern. Vordefinierte Regeln für die Datenbereinigung erlauben es Anwendern, benutzerdefinierte Regeln und MDM-Funktionen, wie zum Beispiel eine semantische Datenbeschreibung und Fuzzy Matching, zu erstellen.

Data-Quality- und MDM-Überwachung lassen Data Stewards die Qualität der Daten in operativen und analytischen Umgebungen in Echtzeit überwachen oder Trends erkennen. Qualitätswarnungen können ebenfalls eingesetzt werden, um den Anwender in Echtzeit über Probleme bei der Datenqualität zu benachrichtigen.

Die Plattform bietet Schnittstellen für verschiedene Message-Queuing-Produkte, zum Beispiel Microsoft Message Queuing, IBM WebSphere MQ, TIBCO Rendezvous und Sun Java Message Service.

Mit Auswirkungsanalysen können Anwender die Auswirkungen von Änderungen an vorhandenen Objekten wie Spalten, Tabellen sowie Prozess-Jobs und Datenabfolgen beurteilen. Über die umgekehrte Auswirkungsanalyse können Abhängigkeiten identifiziert werden. Die Code-Import-Funktionen ermöglichen es SAS-Benutzern, bestehende SAS-Jobs, Code und gespeicherte Prozesse zu importieren.