BIConcepts Modul „Data Warehouse“

Die Basis aller Tools, welche das Management bei seinen Entscheidungsprozessen unterstützen.

Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte, chronologisierte und persistente Sammlung von Daten mit zahlreichen Anwendungen:

Integration von Daten aus unterschiedlich strukturierten und verteilten Datenbeständen, um eine globale Sicht auf die Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen zu ermöglichen
Ermittlung verborgener Zusammenhänge zwischen Daten durch Data Mining
Schnelle und flexible Verfügbarkeit von Berichten, Statistiken und Kennzahlen, um etwa Zusammenhänge zwischen Markt und Leistungsangebot erkennen zu können
Transparenz im Zeitablauf zu Geschäftsprozessen, Kosten und Ressourceneinsatz
Informationsbereitstellung, zum Beispiel für die Erstellung von Produktkatalogen

3 bedeutende Vorteile des BIConcepts Data Warehousing

eine Datenquelle Durch das Data Warehouse (DWH) wird der Teil der Datenbeschaffung zentralisiert und mit einem einheitlichen Regelwerk versehen. Damit schaffen Sie eine gemeinsame Daten-basis für alle Analysen und Auswertungen. So wird das Risiko der unterschiedlichen Interpretation von Kennzahlen im Unternehmen verhindert.

Kostenreduktion Im BIConcepts Data Warehouse sind Daten-strukturen intelligent modelliert. Damit bildet es die Basis, um unterschiedliche analytische Anwendungsfälle abzudecken. In der Gegenwart und in der Zukunft. Die Wahl eines stabilen und flexiblen Architekturkonzepts sowie eine stringente Namensgebung sind essenziell.

Wissensvernetzung Das DWH-Modul von BIConcepts schafft die beste Grundlage, um neues Wissen zu generieren und verschiedenen Geschäftseinheiten und -prozesse zur Verfügung zu stehen. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen semantisch richtig zusammengeführt und können damit themenübergreifend analysiert werden.

BIConcepts Data Warehouse Konzepte auf Basis neuer Technologien

Neben dem klassischen Ansatz eines traditionellen DWH in der eigenen Unternehmensumgebung (On-Premises) gibt es mittlerweile zahlreiche weitere Varianten, mit denen die verschiedenen Vorteile neuer Technologien und Infrastruktur-Angebote – wie Cloud-Lösungen – gemäß der individuellen Anforderungen eines Unternehmens realisierbar sind. BIConcepts unterstützt Sie bei der Auswahl der für Ihr Unternehmen am besten geeigneten Architektur und begleitet Sie bei allen weiteren Schritten, wie dem Design des Schichtenkonzepts und des Datenmodells sowie der Konzeption und Umsetzung der Schnittstellen.

Data Warehouse – die Varianten

Weiterführende Informationen

Warum sich Data Warehouse und Data Lake perfekt ergänzen

-BIConcepts DWHs und Data Lakes stellen wichtige Komponenten der Datenverarbeitungs- & Auswertungsinfrastruktur dar:

Es handelt sich um komplementäre Ansätze und keinesfalls um sich gegenseitig ausschließende Alternativen: Data Lakes sind aus der Notwendigkeit heraus entstanden, umfassende Datenbestände wie Big Data zu nutzen und die rohen, granular strukturierten und unstrukturierten Daten für maschinelles Lernen einzusetzen. Data Lakes sind also eine technische Lösung, DWHs hingegen sind eine Businesslösung. Darüber hinaus erlauben Data Lakes einen ersten kostengünstigen Blick auf neue Daten, bevor eine Entscheidung darüber getroffen wird, welche dieser Daten in DWH-Strukturen übernommen und auch den Business-Usern zugänglich gemacht werden. Ohne Data Lake müssen Analysten alle Fragen, die sie stellen und beantworten möchten, im Voraus kennen. Ein Date Lake unterstützt Data Scientists auch in Situationen, in denen sie die Fragen noch nicht kennen. Damit erhalten Data Scientists die Möglichkeit, mit den Daten zu experimentieren und unbekannte Zusammenhänge zu finden. Mit diesen kreativen und innovativen Ansätzen erhalten Unternehmen einen verifizierbaren Wettbewerbsvorteil.

Neue Wege in der Datenanalyse: Einbindung von KI

Datenbanken haben die Eigenschaft, kontinuierlich zu wachsen. Viele Unternehmen haben mittlerweile erkannt, dass die Datenspeicherung und Datennutzung wichtige Erfolgsfaktoren sind. Der Effizienzgrad der Datenbanknutzung hat sich in den letzten Jahren enorm entwickelt – die Ursache dafür sind primär der Einsatz von „Künstlicher Intelligenz“ (KI) und „Maschinellem Lernen“ (ML). Die gezielte Nutzung dieser Zukunftstechnologien erlaubt Unternehmen von re-aktivem Handeln in einen pro-aktiven und strategischen Modus zu wechseln: Der Einsatz von Algorithmen für Routineaufgaben sichert die exakte Umsetzung und lässt Muster bereits im Vorfeld erkennen. Diese Algorithmen unterstützen beim Krisenmanagement und übernehmen Aufgaben, die von Menschen nur mit hohem Zeitaufwand zu erledigen wären. Das ist nur möglich, wenn ein wesentlicher Aspekt der Daten-analyse im Fokus steht: die Datenqualität. Je größer der Anteil roher, unstrukturierter Daten im Unternehmen ist, desto wichtiger ist der Einsatz von KI und ML in der Aufbereitung und Analyse der Daten sowie das Know-how der Data Scientists. Im Rahmen des Datenmanagements muss sichergestellt werden, dass die Struktur der Daten von Umfang und Qualität entsprechen und zusätzlich vertrauenswürdig und systematisch auffindbar sind.

Welche Data Warehouse Bereitstellung ist die Richtige für Sie?

01 | On-Premises

Bereitstellung eines DWH On-Premises in Ihrem Unternehmen oder in Ihrem Rechenzentrum.

02 | Cloud Umgebung

Nutzung von Platform as a Service (PaaS) oder von Infrastructure as a Service (IaaS) Umgebungen. Optional auch verfügbar in einem Miet-Lizenzmodell als Software as a Service (SaaS).

03 | Hybride Umgebung

Das Beste aus beiden Welten: die hybride Bereitstellung umfasst ein On-Premises DWH ergänzt um Cloud-Komponenten.

Wir beraten Sie gerne und freuen uns darauf!