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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 Daten-Quelle
Durch das Data Warehouse (DWH) wird der Teil der Daten-Beschaf­fung 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 Daten Bestände 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 Business Lösung. 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 Effizienz Grad 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 Routine Aufgaben 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 Qualität der Daten. 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 Daten-Manage­ments 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!