Enterprise Data Warehouse-Lösungen sind der Schlüssel zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit in der heutigen Geschäftslandschaft. Es versteht sich von selbst, dass es im besten Interesse jeder Organisation liegt, wettbewerbsfähig zu bleiben.
Die meisten Unternehmen sind sich zwar der Bedeutung von Daten und Analysen im 21. Jahrhundert bewusst, aber nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, diese in vollem Umfang zu nutzen.
Die Erfassung von Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und deren Analyse zur Gewinnung von Geschäftseinblicken sind wesentliche Bestandteile von Business-Intelligence-Systemen. Wenn Unternehmensdaten nicht ordnungsgemäß erfasst werden, ist es unmöglich, „aussagekräftige“ Informationen zu gewinnen.
Diese Anforderung wird in der Regel durch ein Enterprise Data Warehouse (EDW) erfüllt, bei dem es sich um ein zentrales Repository mit Daten aus verschiedenen Quellen handelt. All diese Daten werden so aufbereitet, dass sie unter idealen Bedingungen leicht skalierbar sind. Das EDW muss außerdem sowohl aktuelle als auch historische Daten auf einer einzigen Datenplattform bereitstellen, um die Herausforderungen zu bewältigen, die in traditionellen Data Warehouses häufig auftreten. Das bedeutet, dass Geschäftsanwender im gesamten Unternehmen durch den besseren Zugang zu Daten befähigt werden, die benötigten Informationen selbst zu erstellen.
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Modernes Enterprise Data Warehouse
Das Aufkommen neuer Technologien wie Data Lakes, Data Streaming, Lambda- und MPP-Architekturen haben in den letzten Jahren den Weg für neue Methoden geebnet. Gleichzeitig haben frühere Branchen-Buzzwords wie Big Data, Cloud Computing und Advanced Analytics maßgeblich zur Entwicklung des modernen Data Warehouse beigetragen.
Für Unternehmen, die begonnen haben, cloudbasierte Lösungen zu nutzen, bringt die Migration in die Cloud eine deutliche Verbesserung der kosteneffizienten Skalierbarkeit mit sich. Dies wird umso wichtiger, wenn das Datenvolumen steigt und effizientere Methoden zur Nutzung von Daten und Ressourcen erforderlich sind.
Wir von Scalefree sind der Ansicht, dass der Erfolg eines modernen Enterprise Data Warehouse auch von der Fähigkeit abhängt, die gesamte Datenstrategieneu zu überdenken. Dies umfasst alle Bereiche wie Datenarchitektur, Datenmodellierung, Datenintegration, Datenqualität und Governance.
Mit unserer umfassenden Expertise im BI-Bereich helfen wir Ihnen, die Struktur Ihrer Daten zu verstehen. Durch die Nutzung Ihrer gewählten Datenplattform schaffen unsere Berater Geschäftswert, indem sie Branchenstandards wie Data Warehouse-Automatisierung und Datenvirtualisierung anwenden, um Geschäftsdaten in Ihrer neuen Data Warehouse-Architektur bereitzustellen.
EDW-Vorteile
- Analyse historischer Daten
- Datenkonsolidierung aus unterschiedlichen Datenstrukturen
- Verbesserte Datenkonsistenz und -qualität
- Schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung
- Steigerung der Datenverfügbarkeit und Effizienz durch Self-Service-BI-Funktionen
- Überwachung der Unternehmensleistung
- Datensicherheit und Datenschutz
Datenplattformen, mit denen wir arbeiten
Die Rolle von Data Vault 2.0 im EDW
Die meisten traditionellen Data Warehouse-Architekturen waren für sich schnell ändernde Geschäftsvorgaben ungeeignet. Daher entstand Data Vault als moderne Hybridlösung, um sowohl die traditionellen als auch die modernen Datenherausforderungen von Unternehmen zu adressieren. Innerhalb dieses Modells finden sich die notwendigen Governance-Mechanismen und Strukturen, um personenbezogene Daten zu erfassen, wodurch die Einhaltung von Vorschriften und Datenschutzbestimmungen gewährleistet wird.
Möchten Sie mehr über Data Warehouse Automation erfahren? Werfen Sie einen Blick auf unsere exklusive Data Warehouse-Automatisierungs Seite.
Um das volle Potenzial Ihrer Implementierung von Data Vault 2.0 auszuschöpfen, unterstützt Sie unser Team mit erfahrenen Beratern, die zertifizierte Data Vault 2.0 Practitioners sind.
Data Vault befindet sich im Zentrum des modernen Enterprise Data Warehouse und bietet vier wesentliche Funktionen in seinem Werkzeugkasten:
- Eine flexible, aber einzigartige Datenmodellierungstechnik, die Rohdaten von bereinigten Geschäftsdaten entkoppelt
- Eine skalierbare Datenarchitektur, die die Aufnahme von hochvolumigen und hochdynamischen Daten ermöglicht und gleichzeitig die Verarbeitung von semi-strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt
- Eine Projektmanagement-Methode, die auf agilen Prinzipien, CMMI, TQM und Six-Sigma basiert und inkrementelle DevOps-Ansätze fördert
- Ein Implementierungsrahmen, der die automatische Generierung von wiederholbaren, musterbasierten Datenladeprozessen unterstützt
Enterprise Data Warehouse-Automatisierung
Data-Warehouse-Automatisierung ist ein entscheidender Faktor im modernen Data Warehousing, insbesondere für diejenigen, die Data Vault 2.0 verwenden.
Data Warehouse-Automatisierung bietet eine agile Plattform, die es Organisationen ermöglicht, ihre Geschäftsfähigkeit und Markteinführungszeit zu steigern, indem der gesamte Lebenszyklus der Daten automatisiert wird.
Es beschleunigt nicht nur den Entwicklungszyklus des Data Warehouses, sondern unterstützt auch die Datenqualität und -konsistenz, effizientes Metadata-Management und die Dokumentation der Quelle, des EDW-Modells sowie der ELT/ETL-Prozesse.
Unsere Empfehlung
- Ist Ihr Unternehmensdatenmodell agil?
- Wie viel Zeit benötigt Ihr Team, um ein neues KPI zu berechnen?
- Ist Ihr Data Warehouse-Modell mit Big Data kompatibel?
- Geben Sie zu viel Geld aus, nur um Rohdaten aus einer neuen Quelle in Ihr Data Warehouse zu integrieren?
Wenn eine dieser Fragen auf Sie zutrifft, sollten Sie das Design Ihres Enterprise Data Warehouses überdenken. Wir bei Scalefree bieten Ihnen echte Branchenexpertise, um diese Fragen und viele mehr zu beantworten!
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