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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.

Warum ist ein Data Warehouse wichtig?

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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.

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Optimale Datenorganisation

Data Warehouse werden einerseits für Standardreports und Planungsszenarien und andererseits durch Historisierung der Daten für vorhersagende Verfahren und KI-Anwendungen herangezogen.

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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.

Markus Ruf

Ein Data Warehouse ist kein radikaler Neuanfang

Unser Data Warehouse Experte Markus Ruf zeigt Ihnen die Beweggründe unserer Kunden für eine Einführung eines Data Warehouses und wie die Erwartungshaltung dieser sogar übertroffen werden kann.

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.

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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