Cube.js

Cube.js ist eine universelle semantische Schicht, die zwischen Ihren Datenquellen und Anwendungen sitzt. Man kann es sich als eine intelligente Middleware vorstellen, die sich mit Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Postgres verbindet und Rohdaten in geschäftsbereite Metriken und Dimensionen umwandelt.

Im Gegensatz zu traditionellen BI-Tools, die Sie an bestimmte Schnittstellen binden, bietet Cube.js flexible APIs, die mit jeder Anwendung oder jedem Tool funktionieren. Sie definieren Ihr Datenmodell einmal mit Code, und Cube.js generiert automatisch optimierte SQL-Abfragen, verwaltet Caching für schnellere Leistung und liefert konsistente Ergebnisse über alle Ihre Anwendungen hinweg.

Die Plattform besteht aus zwei Hauptangeboten: Cube Core (Open Source) zur Selbstverwaltung und Cube Cloud (Managed Service) mit zusätzlichen Enterprise-Funktionen. Beide Versionen unterstützen die gleiche Kernfunktionalität, aber Cube Cloud beinhaltet Hosting, Sicherheitsfunktionen und Integrationen mit beliebten BI-Tools wie Tableau und Power BI.

Der Einstieg in Cube.js ist unkompliziert, egal ob Sie die Open-Source- oder die Cloud-Version wählen. So geht's:

Für Cube Cloud (empfohlen):

• Registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto auf cube.dev

• Verbinden Sie Ihre Datenquelle (Snowflake, BigQuery, Postgres usw.)

• Verwenden Sie den visuellen Datenmodell-Editor, um Ihre Metriken und Dimensionen zu definieren

• Generieren Sie APIs automatisch und testen Sie Abfragen

• Verbinden Sie Ihre BI-Tools oder Anwendungen mit den generierten Endpunkten

Für die Selbsthostung von Cube Core:

• Installation über Docker oder npm-Paket

• Konfigurieren Sie Ihre Datenbankverbindung

• Definieren Sie Datenmodelle mit YAML- oder JavaScript-Dateien

• Starten Sie den Entwicklungsserver, um Ihre Einrichtung zu testen

Best Practices für den Erfolg:

• Beginnen Sie mit einfachen Metriken und erhöhen Sie die Komplexität schrittweise

• Nutzen Sie die integrierten Caching-Funktionen zur Leistungsverbesserung

• Organisieren Sie Ihre Datenmodelle mit Ordnern und Namespaces

• Profitieren Sie von Pre-Aggregationen für häufig verwendete Abfragen

• Verwenden Sie Versionskontrolle, um Änderungen an Ihren Datenmodellen zu verwalten

• Testen Sie Ihre APIs gründlich, bevor Sie Produktionsanwendungen anschließen

• Universelle semantische Schicht für konsistenten Datenzugriff

• REST-, GraphQL- und SQL-APIs mit Auto-Optimierung

• Intelligentes Caching und Voraggregationen für schnelle Abfragen

• Über 20 Datenquellen-Connectoren, einschließlich Snowflake, BigQuery

• Code-first Datenmodellierung mit Versionskontrollunterstützung

• Zeilen- und Spaltenebene Sicherheitskontrollen

• Native BI-Tool-Integrationen (Tableau, Power BI, Excel)

• Open-Source- und verwaltete Cloud-Optionen

• Echtzeit-Datenaktualisierungen und Streaming

• Visueller Datenmodell-Editor