Datenverwaltung
Data Warehouse Lösungen
Ein Data Warehouse, abgekürzt auch DWH, verbindet und harmonisiert große Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen. Diese Zusammenführung heterogener und verteilter Daten, ermöglicht eine globale Sicht auf die relevanten Datenbestände und damit einen zentralen Datenzugriff. Diese einheitliche und konsistente Basis wird für die Ermittlung von Unternehmenskennzahlen, Bereitstellung von Reports und Statistiken sowie Planungsszenarien verwendet.
Inhaltsverzeichnis
- Warum ist ein Data Warehouse wichtig?
- Ein Anbieter für Ihre Herausforderungen
- Die Funktionsweise eines Data Warehouses kurz erklärt
- Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake
- Ein Anwendungsfall: Mobile BI-Lösung für die Theo Förch GmbH & Co. KG
- Die passende Hardware für Ihre Anforderungen
Warum ist ein Data Warehouse wichtig?
Herzstück im Datenmanagement
Eine flexible und hohe Verfügbarkeit des Data Warehouses sowie die Ermöglichung von qualitativ hochwertigen Datenanalysen sorgen für zufriedene Anwender als auch Entscheider.
Optimale Datenorganisation
Data Warehouse werden einerseits für Standardreports und Planungsszenarien und andererseits durch Historisierung der Daten für vorhersagende Verfahren und KI-Anwendungen herangezogen.
Leistungsfähige Datenservices
Die Zusammenfassung, Aggregation und Auswertung von verteilten Unternehmensdaten und die saubere Trennung von operativen und auswertenden Systemen bilden eine optimale Datenorganisation.
Ein Anbieter für Ihre Herausforderungen
Wir sind Ihr Full-Service Anbieter, wenn es um Ihre Daten geht. Ob beim Aufbau einer neuen Data Warehouse Umgebung, einem Redesign einer bestehenden Umgebung oder einer Ergänzung Ihrer Business Intelligence Anwendungen und Architekturen. Mit uns haben Sie immer einen starken Partner an Ihrer Seite. Wir begleiten Sie als Ideengeber und Berater von der Analyse über ein Proof of Concept (PoC) bis zur Konfiguration und dem Aufbau von ETL-Strecken. Wir implementieren Ihre Soft- und Hardware und sorgen für eine problemlose Integration unstrukturierter Daten aus externen Quellen. Wir analysieren Ihr Front-End über die Datenquellen bis hin zur Infrastruktur und dem Netzwerk und identifizieren mögliche Performance-Schwachstellen. Auch die Schulung Ihrer Mitarbeiter sowie die Nachbetreuung Ihres laufenden Betriebs befinden sich bei uns in den Händen von qualifizierten Spezialisten.
Die Funktionsweise eines Data Warehouses kurz erklärt
Die operativen Systeme füllen das Data Warehouse mit Informationen. Diese Informationen werden in der Data Staging Area konsolidiert. Wichtig hierbei ist, dass mittels eines ETL-Prozesses (E = Extraction, T = Transformation, L = Loading) die Informationen bereinigt, konsolidiert und aggregiert geliefert werden. Dadurch erhalten Data Access Tools Zugriff auf das komplette Data Warehouse oder auch einzelne Ansichten, die durch die Data Marts repräsentiert werden.
Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake
Die Begriffe Data Warehouse und Data Lake werden fälschlicherweise häufig miteinander gleichgesetzt. Die grundlegende Ähnlichkeit besteht nur darin, dass Daten gespeichert werden. Beide Lösungen dienen anderen Zwecken. Deshalb ist es wichtig, beide auseinanderhalten zu können. Ein Data Warehouse bildet ein Repository für strukturierte und gefilterte Daten, die für einen bestimmten Zweck verarbeitet sind. Ein Data Lake wiederum stellt einen großen Pool von Rohdaten, für die noch kein Zweck festgelegt wurde, dar.
Eigenschaften
Data Lake
Data Warehouse
Datenstruktur
Roh Daten
Verarbeitete Daten
Zweck der Daten
Nicht festgelegt
In Gebrauch
Benutzer
Data Scientists
Business-Anwender
Aktualisierbarkeit
leicht
aufwendig
Date Repository Zugänglichkeit
Big Data, KI, Hadoop
Business Analytics
Ein Anwendungsfall: Mobile BI-Lösung für die Theo Förch GmbH & Co. KG
Die Ausgangssituation
Die Außendienstmitarbeiter (ADM) spielen im Direktvertrieb von FÖRCH eine Schlüsselrolle. Daher wollte der Anbieter von Werkstatt-, Montage- und Befestigungsartikeln die Mitarbeiter mit einer mobilfähigen Lösung ausstatten, die den Verkaufsprozess aktiv unterstützt und somit fördert. Schon 2012 entwickelten wir gemeinsam mit den Unternehmen IBM und FÖRCH ein BI-Tool, das tagesaktuelle Produkt-, Kunden- und Controlling-Daten bereitstellt – weltweit und hochverfügbar. Zwischenzeitlich wird das System über Ländergrenzen hinweg eingesetzt und die gesamte Unternehmensgruppe arbeitet mit der BI-Lösung. Diese Lösung wurde nun nochmals modernisiert.
Unsere Lösung
Zunächst wurden bestehende Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Systemen integriert. Mithilfe von IBM Software-Lösungen werden die Data-Warehouse-Datenbank sowie ETL-Prozesse erstellt und die anwendergerechte Darstellung an stationären sowie mobilen Geräten ermöglicht. Ein Zugang über VPN sorgt für Sicherheit. Das Kundencockpit bietet den inzwischen 1.650 Mitarbeitern strategische Potenziale. Die BI-Lösung unterstützt ADM und Führungskräfte gleichermaßen mit Soll/Ist-Vergleichen oder Margenauswertungen. So dient sie gleichzeitig auch der Vertriebssteuerung und Mitarbeiterentwicklung.
Die passende Hardware
für Ihre Anforderungen
Sie sind auf der Suche nach einer passenden Hardware für Ihre IT-Landschaft? Gerne beraten wir Sie.
Die 10 wichtigsten Fragen zum Data Warehouse
Data Warehouse - Grundlagen
Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenplattform, in der Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellsystemen zusammengeführt und strukturiert gespeichert werden. Ziel ist es, eine konsistente und verlässliche Datenbasis für Analysen, Reporting und Business Intelligence bereitzustellen. Im Gegensatz zu operativen Systemen ist ein Data Warehouse speziell für analytische Auswertungen optimiert. Daten werden dabei häufig historisiert und in ein einheitliches Datenmodell überführt. Dadurch lassen sich Entwicklungen, Kennzahlen und Trends über längere Zeiträume hinweg analysieren.
Ein Data Warehouse wird benötigt, um Daten aus verschiedenen Fachsystemen zentral zu bündeln und für Analysen verfügbar zu machen. Ohne eine solche Plattform bleiben Daten häufig in einzelnen Anwendungen isoliert und schwer vergleichbar. Das Data Warehouse schafft eine konsistente Datenbasis für Berichte, Dashboards und strategische Auswertungen. Dadurch erhalten Fachbereiche eine einheitliche Sicht auf zentrale Unternehmenskennzahlen. Gleichzeitig verbessert sich die Qualität und Nachvollziehbarkeit von Analysen.
Abgrenzung zu anderen Datenplattformen
Eine klassische Datenbank dient primär der Speicherung und Verarbeitung operativer Daten in Anwendungen. Sie ist darauf ausgelegt, viele Transaktionen schnell zu verarbeiten, etwa bei Bestellungen oder Buchungen. Ein Data Warehouse hingegen ist für analytische Abfragen und komplexe Auswertungen optimiert. Daten werden hier häufig aus mehreren operativen Systemen integriert und historisch gespeichert. Dadurch lassen sich umfassende Analysen über längere Zeiträume durchführen.
Ein Data Warehouse speichert strukturierte, harmonisierte Daten in einem klar definierten Datenmodell. Diese Daten werden vor der Speicherung aufbereitet und für Reporting oder Business Intelligence optimiert. Ein Data Lake hingegen speichert große Mengen an Rohdaten in unterschiedlichen Formaten, oft auch unstrukturierte Daten. Dadurch bietet er hohe Flexibilität für explorative Analysen oder Machine-Learning-Anwendungen. Beide Konzepte können sich in modernen Datenarchitekturen sinnvoll ergänzen.
Architektur und Funktionsweise
Ein Data Warehouse sammelt Daten aus verschiedenen Quellsystemen wie ERP-, CRM- oder Fachanwendungen. Diese Daten werden über Integrationsprozesse extrahiert, transformiert und in ein einheitliches Datenmodell überführt. Anschließend werden sie zentral gespeichert und für Analysen bereitgestellt. Business-Intelligence-Tools greifen auf diese Daten zu und ermöglichen Reports, Dashboards oder weiterführende Analysen. Der Prozess läuft in der Regel automatisiert und regelmäßig ab.
In ein Data Warehouse werden in der Regel geschäftsrelevante Daten aus operativen Systemen integriert. Dazu gehören beispielsweise Vertriebs-, Finanz-, Produktions- oder Kundendaten. Die Daten werden dabei häufig bereinigt, standardisiert und miteinander verknüpft. Ziel ist es, eine konsistente und unternehmensweit nutzbare Datenbasis zu schaffen. Neben aktuellen Daten werden auch historische Informationen gespeichert, um Entwicklungen über längere Zeiträume analysieren zu können.
OLTP steht für Online Transaction Processing und beschreibt Systeme, die für operative Geschäftsprozesse optimiert sind. Diese Systeme verarbeiten viele einzelne Transaktionen, etwa Bestellungen oder Buchungen, möglichst schnell und zuverlässig. OLAP hingegen steht für Online Analytical Processing und bezeichnet Systeme für analytische Auswertungen großer Datenmengen. Data Warehouses sind typischerweise auf OLAP-Analysen ausgelegt. Dadurch können komplexe Abfragen und multidimensionale Analysen effizient durchgeführt werden.
Nutzen und Einsatz im Unternehmen
Ein Data Warehouse schafft eine zentrale, konsistente Datenbasis für Analysen und Reporting. Unternehmen erhalten dadurch eine einheitliche Sicht auf ihre wichtigsten Kennzahlen und Geschäftsprozesse. Gleichzeitig verbessert sich die Datenqualität, da Daten vor der Nutzung harmonisiert und geprüft werden. Analysen können schneller und zuverlässiger durchgeführt werden. Dies unterstützt fundierte Entscheidungen und eine datengetriebene Unternehmenssteuerung.
Ein Data Warehouse lohnt sich insbesondere dann, wenn Daten aus mehreren Systemen für Analysen zusammengeführt werden müssen. Auch bei steigenden Anforderungen an Reporting, Planung oder Forecasting bietet eine zentrale Datenplattform klare Vorteile. Unternehmen profitieren besonders, wenn viele Fachbereiche auf dieselben Kennzahlen zugreifen. Durch die zentrale Datenhaltung lassen sich redundante Datenstrukturen vermeiden. Gleichzeitig entsteht eine skalierbare Grundlage für Business Intelligence und Analytics.
Trotz neuer Architekturen wie Data Lakes bleibt das Data Warehouse ein zentraler Bestandteil moderner Datenplattformen. Es bietet eine strukturierte, qualitätsgesicherte Datenbasis für Reporting und Business Intelligence. In vielen Architekturen wird das Data Warehouse heute mit Data Lakes oder Lakehouse-Ansätzen kombiniert. Dadurch lassen sich sowohl strukturierte Analysen als auch flexible Datenverarbeitung abdecken. Data Warehousing bleibt damit ein wichtiger Baustein für datengetriebene Unternehmen.