Dispec loomer – Ihr Low-Code On Premise ETL-Tool für moderne Datenintegration

Der Dispec Loomer ist ein leistungsstarkes Low-Code ETL-Tool, mit dem sich Daten aus bis zu neun unterschiedlichen Quellen flexibel kombinieren und in eines von neun unterstützten Zielsystemen übertragen lassen. Dabei können entweder die bestehenden Datenstrukturen 1:1 übernommen oder ein neues Zielmodell frei definiert werden.

Die Transformation wird über eine Projektdatei im Dispec Loomer Studio konfiguriert – ganz ohne eigenen SQL-Code. Die Runtime erzeugt die notwendigen SQLs automatisch und führt die Transformation in Echtzeit aus. Ein detailliertes Log steht anschließend zur Analyse bereit.

On Premise - das heisst, Ihre Daten verlassen Ihre Infrastruktur nicht. Die Transformationen werden auf Ihren lokalen Rechnern ausgeführt.

Für wen ist der Dispec Loomer gedacht

• Datenanalysten, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammen führen müssen
• Datenbankentwickler, die eine einfache Datenmigration durchführen wollen
• Fachabteilungen, die auf einfache Weise und ohne SQL-Kenntnisse Daten für DB-Systeme zur Verfügung stellen wollen
• Kleine Unternehmen, die kostengünstig ein Datawarehouse für Ihr Reporting aufbauen wollen

Kernfunktionen im Überblick

• Auswahl und Kombination von Datenquellen
• Definition der Zielumgebung
• Vorschau und Visualisierung der Quelldaten
• Auswahl relevanter Tabellen für das Staging
• Filterung und einfache Ersetzungsregeln
• Modellierung der Zieltabellen inkl.:
  • Primary Keys und Beziehungen
  • Dritte Normalform
  • Sternschema mit Fakt- und Dimensionstabellen
  • ER-Diagramm-Generator
• Interaktive Anpassung über den Target-Live-View-Editor

Flexible Deployment-Strategie

Dispec Loomer unterstützt getrennte Deployment-Umgebungen für Quelle und Ziel:

Dev – Test – Pre-Prod – Prod

So entwickeln Sie sicher in der Entwicklungsumgebung und führen die Transformation gezielt in der gewünschten Zielumgebung aus.

Automatisierung inklusive

Mit Dispec Loomer Command lassen sich Transformationen zeitgesteuert und vollautomatisch ausführen – ideal für wiederkehrende Prozesse und produktive Workflows.

Unterstützte Datenquellen und Ziele

• MS SQL
• MySQL
• PostgreSQL
• Oracle
• CSV
• Excel
• Access
• Parquet
• SQLite

Typische Anwendungsszenarien

• Excel-Daten in eine PostgreSQL-Datenbank übertragen
• MySQL-Daten 1:1 nach MS SQL migrieren
• Oracle-Daten in ein DWH-Schema auf MS SQL transformieren (inkl. SCD2-Dimensionen und Faktentabellen)
• CSV-Dateien in Parquet konvertieren für Cloud-Importe