Werdet agiler!
Mit Data Warehouse

Was macht dein Data Warehouse agil, wie kannst du es automatisieren und optimal mit Analytical Data Management nutzen? Wir haben die Antworten

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Mit Data Warehouse

Was macht dein Data Warehouse agil, wie kannst du es automatisieren und optimal mit Analytical Data Management nutzen? Wir haben die Antworten

Agilität mit Data Warehouse Automation

Unter Data Warehouse (abgekürzt "DWH", inzwischen ist auch der eingedeutschte Begriff "Datenlager" etabliert) versteht man ein zentrales Datenbanksystem, welches auf Analysezwecke optimiert ist. Die Daten stammen aus externen, meist heterogenen Quellen und werden im Data-Warehousing-Prozess zusammengeführt. Die Datensammlung erfolgt in der Regel themenbezogen, wobei die Daten strukturiert in relationalen und denormalisierten Datenbanken dauerhaft gespeichert werden.

Ein wesentliches Merkmal von DWH ist die Historisierung von Datensätzen - diese verändern sich fortlaufend, wobei bestehende Daten nicht ständig überschrieben, sondern versioniert abgelegt werden. Dies ermöglicht Vergleiche von Daten innerhalb verschiedener Zeiträume (Beispiel: Quartals-Umsatzzahlen).

Ziele des Data Warehousing

Data-Warehouse-Systeme wurden eingeführt, um Geschäftsprozesse im Unternehmen abteilungsübergreifend zu kontrollieren und zu steuern. Kundenrelevante Informationen bilden dabei die Basis einer Wertschöpfungskette, die unter Umständen zu neuen Produktideen führt. So könnt ihr aus verfügbaren Kundendaten wertvolle Informationen sowohl über den Kunden selbst als auch über den Markt gewinnen und daraus Aktionen ableiten. Das kann dann zum Bespiel eine Produktentwicklung, eine Serviceleistung oder eine Marketingkampagne sein.

In der Praxis

Durch die Einführung von SQL-basierten Datenbanken und der digitalen Datenspeicherung ist es möglich, Verknüpfungen zwischen diesen Daten einzurichten. Um die wachsenden Datenmengen zielführend auswerten zu können, müssen diese in Relation gesetzt werden. Genau hier kommt DWH ins Spiel:

Ohne Data Warehousing wäre keine Gesamtanalyse machbar, da die Auswertungen auf einzelne Datenquellen beschränkt bliebe.

Die alltäglichen Einsatzgebiete sind vielfältig: Verborgene Zusammenhänge können leicht aufgedeckt werden, Statistiken und Berichte sind sehr schnell und in allen nur erdenklichen Formaten verfügbar. Beispielhaft seien hier Energieversorgungsunternehmen genannt: Verbrauchserfassung sowie die Abrechung liefern Daten ins DWH. Mit den so gewonnenen Daten können zielgruppenorientierte Analysen erstellt werden sowie Auswertungen nach Regionen, Haushaltsarten oder Altersklassen.

Wie du dein Data Warehousing mittels Automation modernisierst

In der ursprünglichen Form des DWH bedient man sich an Methoden und Werkzeugen wie SQL-Datenbanksystemen oder dem Real Application Cluster von Oracle. Durch klassische manuelle Datenbankmodellierung wird bei heutigen Projektumfängen und Datenmengen schnell viel Entwicklerpersonal gebunden, was die Kosten in die Höhe treibt, ausserdem ergeben sich bei der Softwareentwicklung Probleme, die ein Data-Warehouse-Projekt leicht ins Stocken geraten lassen.

Hier ist Automation mit Agile Data Warehouse gefragt. Hierbei werden Methoden zur Effizienzsteigerung genutzt, alle integrierten DWH-Prozesse gewinnen an Effektivität.

Hier setzt unser Tool biGenius® an, ein innovatives Werkzeug, das einen schnellen und einfachen Aufbau von Data-Warehouse-Lösungen ermöglicht. biGenius® steht dir beim Business Requirements Engineering genauso hilfreich zur Seite wie beim Erstellen aller erforderlichen Teilkomponenten. Funktionen zur ständigen Datenqualitätssicherung sind in diesem Tool integriert und die Daten-Beladeflusssteuerung wird laufend optimiert.

«Ich bin überzeugt, dass das Tool den Entwicklungsaufwand für ein Data Warehouse um mindestens 50% reduziert.»

Mag. Markus Tanzer, Head of IT, Austria Tabak GmbH/JTI

 

  • Sehr kurze Time to Market
  • Hohe Zeit- und Kosteneinsparungen
  • Hohe Qualität durch Standardisierung
  • Minimale Umsetzungsrisiken
  • Schnelle Implementierung
  • Best Practices und Standards

CP Old Content Analytical Data Management Inline

Wie du mit Analytical Data Management mehr aus deinem DWH herausholst

Data Warehouse-Lösungen müssen immer höheren Ansprüchen an Flexibilität und Anpassbarkeit genügen und dabei kostengünstig in der Implementierung und im Betrieb bleiben. Eine Herausforderung, die sich nur schwer mit traditionellen Vorgehensweisen und Methoden realisieren lässt. Darüber hinaus steigt ständig der Bedarf unstrukturierte oder semistrukturierte Daten mit den klassischen Daten aus dem Data Warehouse zu verbinden und so noch mehr Nutzen aus den internen und externen Datenquellen zu ziehen.

Mit der stetigen Anreicherung der analytischen Datengrundlagen wird auch die Sicherstellung einer ausreichenden Datenqualität zu einer immer grösseren Herausforderung. Wir haben für all diese Schlüsselherausforderungen im analytischen Datenmanagement Lösungen entwickelt, die einerseits auf den umfassenden Erfahrungen aus unzähligen Umsetzungsprojekten beruhen und andererseits auch von innovativen Architekturansätzen auf Basis von Big Data Technologien getragen sind.

  • Agile Data Warehousing und DWH Automation
  • Hybride Architekturen und unified Analysis
  • Data Quality und Business Intelligence Test Management

 

Wie biGenius dir dabei hilft, deine Ziele einfacher und schneller zu erreichen

Das Trivadis Business Intelligence (BI) Service Framework biGeniusTM ist das Bindeglied zwischen den Anforderungen und der produktiven BI-Lösung. biGeniusTM ist sowohl Methode als auch Werkzeug und unterstützt dich nahtlos von der Anforderungsanalyse über die Umsetzung in die technische Lösung bis zum Betrieb alle Phasen von BI-Projekten.

  • Schnelle Implementierung
  • Hohe Einsparungspotzenziale
  • Best Practices und Standards

«Durch den Einsatz der neuen BI-Lösung konnten wir die jährlichen Betriebs- und Entwicklungs­kosten um mehr als 50% reduzieren.»

Stephan Ischer, Verantwortlicher SAP, HACO AG

 

Stimmt eure Datenqualität?

Das Data Quality und Testmanagement gibt dir Antworten

Die Datenqualität im Data Warehouse ist der entscheidende Erfolgsfaktor für die Akzeptanz der Nutzer der Daten. Liegt in einem Bereich begründetes Misstrauen aufgrund mangelnder Datenqualität vor, wird schnell die gesamte Data Warehouse Lösung in Frage gestellt. Deshalb ist es von grosser Wichtigkeit, geeignete Prozesse und Verfahren zur laufenden Sicherstellung der Datenqualität zu etablieren. Wir unterstützen dich dabei mit Lösungen zur Automatisierung von Datenqualitätsroutinen für den laufenden Betrieb aber auch für die Entwicklung und das Changemanagement.

Nutze unsere automatisierten Prüfroutinen für Entwicklung und Betrieb. Unser Testmanagement sorgt für Verwaltung und Monitoring der Tests und generiert die Testdaten.

Durchgehende Qualität auf allen Ebenen

Unser Trivadis BI Service Framework biGeniusTM beinhaltet auch Komponenten, die für die durchgängige Daten-Qualitätssicherung auf allen Ebenen deiner Business Intelligence und Data Warehouse Lösung sorgen. Durch Automatisation sind sowohl die Entwicklungs- als auch die Betriebs-Prozesse entsprechend effizient.

  • Laufende Datenqualitätssicherung
  • Geringer Aufwand durch Automatisierung
  • Durchgängigkeit über alle Ebenen

 

Für IT-Experten:

Nutze mit uns das Beste aus zwei Welten von Hybrid DWH und Big Data Solutions

Die Fähigkeiten von Hadoop, NoSQL und Co. gehen heute bei Skalierbarkeit und Flexibilität über die Grenzen relationaler und multidimensionaler Datenbanken hinaus. Das alleine qualifiziert sie aber längst nicht als Ersatz für die klassische Data-Warehouse-Welt. Sondern das möglichst nahtlose Zusammenspiel ist das Ziel die Vorteile aus beiden zu ziehen.

Aufgaben und Zuständigkeiten werden in hybriden Architekturen nach technischer Eignung und Kostenaspekten bestmöglich auf die verfügbaren Technologien verteilt. Für Verbindung und Datenaustausch sorgen geeignete Konnektoren und Datenintegrationswerkzeuge.

 

Schaffe mit uns Struktur und Flexibilität gleichzeitig

Gigantische Mengen feingranularer Daten können auf Hadoop, weniger detaillierte Informationen hingegen fachgerecht aufbereitet in relationalen und multidimensionalen Data Warehouses liegen. Bei Bedarf werden beide Datenquellen gemeinsam genutzt. Entsprechend können hochgradig strukturierte Daten anwendergerecht in relationalen Datenbanken angeboten werden, während Data Scientisten aus Gründen der Flexibilität ihre Analyseplattform auf Hadoop und NoSQL betreiben. Dieses Szenario kann für viele Unternehmen ein geeigneter Einstieg in die neuen Technologien sein. Wir sind dein Partner bei der Realisierung!

  • Flexibilität durch Big-Data-Technologie
  • Investitionsschutz deiner etablierten DWH-Lösungen
  • Eröffnung neuer analytischer Möglichkeiten

Du hast Fragen oder benötigst Unterstützung bei deinem Projekt?

Wir sind für dich da und helfen dir gerne weiter.