Menu
Data Warehouse Modernisierung mit den areto DWH Expert*innen
Der Prozess der Digitalisierung, die Bedeutung neuer Datentypen und die Explosion der Datenmengen führen zu großen Herausforderungen für Data Warehouse Architekturen.
Modernes, agiles Data Warehousing ist die Basis für Data Science und Data Analytics und hilft Unternehmen schnell und fundiert zu entscheiden, um dem Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein.
Wir haben uns darauf spezialisiert, Unternehmen Schritt für Schritt durch unser bewährtes DWH-Vorgehensmodell zu führen und für unsere Kund*innen hoch performante und zukunftssichere Data Warehouse-Lösungen aufzubauen.
Data Vault 2.0 // Cloud DWH // Data Warehouse Automation
Ein Data Warehouse (DWH) ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt. Das strukturierte Data Warehouse fungiert häufig als Single-Point-of-Truth und ist somit die Basis einer unternehmensweiten Informationsstrategie. Ziel des Aufbaus eines Data Warehouses ist die Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Datenbeständen. So können eine konsistente Sicht auf die Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen ermöglicht werden. Die Zusammenfassung, Aggregation und Auswertung (mittels Data Analytics oder Data Science) von verteilten Unternehmensdaten von zentraler Bedeutung hinsichtlich Prozessoptimierung, Wettbewerbsfähigkeit und strategischer Ausrichtung eines Unternehmens sind.
Schnellere Abfragen für Analytik und Reporting
Konsolidierung von Daten aus vielen Quellen
Fundierte Entscheidungsfindung
Historisierung, Verlaufsdatenanalyse
Qualität, Einheitlichkeit und Genauigkeit von Daten
Trennung der Analyseverarbeitung von Transaktionsdatenbanken zur die verbesserung der Leistung beider Systeme
Am Anfang eines DWH Projektes empfiehlt es sich ein projektbezogenes agiles DWH/ BI Competence Center einzurichten. Die Anforderungen an die neue Data Warehouse-Lösung müssen in enger Zusammenarbeit von BICC, IT und den Geschäftsbereichen gesammelt und definiert werden. Die Umsetzung und die Integration der vorhandenen Datenquellen sollte agil, in kurzen Iterationen erfolgen. Dieses Verfahren verringert den Entwicklungsaufwand auf ein Minimum und steigert die Auslieferungsgeschwindigkeit («Time-to-Deliver»). Das areto DWH-Vorgehensmodell ermöglicht durch eine enge Business-Interaktion, die Anforderungen in kurzer Zeit in Ergebnisse zu transformieren und zu präsentieren ( «Time-to-Market»). Sie beinhaltet ein iteratives Umsetzen kleiner Projektinhalte mit einem hohen Automatisierungsgrad und kurzen Release-Zyklen.
Mit Extract-Transform-Load (ETL)-Lösungen haben Unternehmen traditionell Daten in das Data Warehouse verschoben, um sie für die Datenanalyse vorzubereiten. Ein anderer Weg ist Extract-Load-Transform (ELT). ELT extrahiert Daten aus der Quelle, lädt sie unverändert in eine Zielplattform – wie z.B. ein Cloud Data Warehouse – und transformiert die Daten dann, indem es sich die Leistung einer analytischen Datenbank wie Exasol oder Snowflake zunutze macht. Der ELT-Ansatz optimiert und überwindet die Herausforderungen früherer ETL-Lösungen – wie Komplexität, Inflexibilität, geringe Geschwindigkeit und hohe Kosten.
Die Datenmodellierung ist die Grundlage für Performance und Flexibilität eines Data Warehouses. Sie spielt in allen Schichten des Systems eine entscheidende Rolle und verbindet die ETL-Prozesse mit Data Analytics und Data Science. Da jeder einzelne dieser Bereiche ganz eigene Anforderungen an die Modellierung stellt, legen wir besondere Sorgfalt auf die Erstellung leistungsfähiger Strukturen. Durch unser strukturiertes Vorgehen und die langjährige Erfahrung unserer Experten, auch mit komplexen Business Intelligence-Systemen, garantieren wir beste Ergebnisse mit hoher Datenqualität.
Klassische Data Warehouse-Lösungen können mit den aktuellen Herausforderungen wie Echtzeit-Analysen, neuen Datentypen und Big Data nicht mehr mithalten. Bis neue Anforderungen der Anwender umgesetzt sind, hat sich der Informationsbedarf geändert, erübrigt oder neue Aspekte sind hinzugekommen. Durch Standardisierung und Automatisierung gewinnen die DWH-Prozesse jedoch an Effektivität. Im Interesse unserer Kund*innen sorgen wir für eine möglichst weitgehende Standardisierung der Datenintegration. Die zunehmende Verbreitung von Data Vault als Datenmodellierungsmethode für das DWH hat zur Entwicklung zahlreicher Data Warehouse Automation (DWA) Lösungen geführt. Durch die Kombination von führenden DWA-Tools und der technischen Expertise von areto können unsere Kund*innen immense Zeit- und Kostenvorteile realisieren.
Der Data Vault Architektur- und Modellierungsansatz ermöglicht mit seinen einfachen und verständlichen Modellierungsparadigmen sowie Namenskonventionen ein schnelles Verständnis der Daten. Data Vault vereint das Beste aus der dimensionalen und normalisierten Modellierung. Dadurch ist die Data-Vault-Modellierung skalierbar, flexibel und in sich konsistent. Eine Data Vault Modellierung ist an die individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens anpassbar und bietet eine optimale Unterstützung für agile Vorgehensmodelle.
Data Vault revolutioniert durch seine neue Art der Datenintegration und Datenbereitstellung die Architektur des Data Warehouse. Durch die starke Standardisierung der Abläufe ist es möglich, die Datenbereitstellung zu einem sehr hohen Grad zu automatisieren.
Mit Data Vault schaffen Sie neue Möglichkeiten und Perspektiven, Ihr Unternehmen wachsen zu lassen und in die Zukunft zu führen.
Wie wir gesehen haben, führen steigende Datenvolumen, neue Datentypen, komplexere Prozesse und steigende Anforderungen der Geschäftsbereiche zu neuen Herausforderungen an DWHs und Analytik. Gleichzeitig ändern IoT und Cloudlösungen die Art und Weise, wie Daten gespeichert, strukturiert und abgerufen werden.
Cloud Data Warehouses ermöglichen es, auf die veränderten Anforderungen adäquat zu reagieren. Mittels Cloud Data Warehousing können Unternehmen heute horizontal skalieren, um je nach Bedarf entweder Rechen- oder Speicheranforderungen zu erfüllen. Dies kann, die durch eine übermäßige Bereitstellung von Servern bei herkömmlichen DWHs entstehenden Kosten deutlich reduzieren.
Ein weiterer Vorteil des Cloud Data Warehouse liegt in der Flexibilität. In der Vergangenheit mussten IT-Teams schätzen, wieviel Speicherkapazitäten für ihre Geschäftsbereiche benötigt werden. Durch die problemlose Skalierbarkeit von Cloud Data Warehouses entfällt das Risiko von langfristig nicht zu widerrufenden Fehlkalkulationen nahezu vollständig.
Skalierbarkeit
Die Skalierung von Data Warehouses in der Cloud ist im Vergleich zu On-premise Warehouses viel einfacher
Kosten
Cloud-basierte Warehouses sind billiger einzurichten, da es keine Hardware oder im Voraus anfallende Lizenzkosten gibt.
Time-to-Market
Es ist schnell und einfach, ein Cloud Data Warehouse in Betrieb zu nehmen. Die Bereitstellung eines lokalen Data Warehouse dauert viel länger
Leistung
Cloud Data Warehouses sind für die Analyse optimiert. Hohe Performance bei komplexen Abfragen durch massiv parallele Verarbeitung (MPP)
Bislang scheitern Versuche unternehmensweit datengestützte Entscheidungen zu treffen, in vielen Unternehmen bereits an einem simplen und doch sehr menschlichen Phänomen: Jede Abteilung arbeitet für sich, sammelt eigene Daten und wenn es zu abteilungsübergreifenden Abstimmungen oder Reportings an die Geschäftsführung kommt, bezieht sie sich auch nur auf die eigenen Daten.
So passiert es oft, dass Abteilungen glauben, von den gleichen Ereignissen und Kennzahlen zu reden und doch komplett unterschiedliche Vorgänge meinen. Das kann zu gravierenden Missverständnissen führen und eine Geschäftsplanung über sämtliche Kanäle hinweg, in denen die Firma aktiv ist, schlicht vereiteln. Nicht nur das Controlling, Business Intelligence oder ein kanalübergreifendes Marketing sind auf eindeutige Werte angewiesen, vor allem die Geschäftsführung kann valide Entscheidungen erst treffen, wenn ihr ein realistisches Bild der Lage vorliegt. Zu oft wird kostbare Zeit mit ausschweifenden Erklärungsversuchen vergeudet – schlimmstenfalls ohne Ergebnis.
Ein von areto aufgebautes Data Warehouse stellt als Single Point of Truth (SPoT) eine eindeutige gemeinsame Datengrundlage für alle Abteilungen zur Verfügung. Mit dem areto Vorgehensmodell schaffen es Unternehmen, dass alle Abteilungen über die gleichen Inhalte reden. Der Vorteil: Wer von einer einzigen Wahrheit ausgeht, vermeidet Reibungsverluste. Zeit und Energie, die bisher mit Erläuterungen der Unterschiede in Datenergebnissen und Definitionen der Begriffe verbracht werden, sind dann frei für produktivere Überlegungen. Wer sich nicht über datenbedingte Ergebnisunterschiede den Kopf zerbrechen muss, kann realistischere Prognosen stellen und verantwortungsvoller handeln.
Mit den Business Intelligence-Tools von Tableau, MS Power BI, Pyramid Analytics, IBM Cognos, ThoughtSpot und SAP BI, sind Sie auch bei der Analyse und Visualisierung der Daten bestens aufgestellt.
Mit den areto Data Warehouse-Expert*innen zur data driven company!
Finden Sie heraus, wo Ihr Unternehmen aktuell auf dem Weg zur data-driven-company steht.
Wir analysieren den Status Quo und zeigen Ihnen, welche Potenziale vorhanden sind.
Wie wollen Sie starten?
kostenfreie Beratung & Demotermine
Haben Sie schon eine Strategie für Ihre zukünftige DWH-Lösung? Nutzen Sie bereits die Vorteile moderner Cloudplattformen und Automatisierungen? Gern zeigen wir Ihnen Beispiele, wie unsere Kund*innen die agilen und skalierbaren DWH-Lösungen von areto bereits nutzen.
Workshops / Coachings
Sie erhalten in unseren Workshops und Coachings das nötige Know-how für den Aufbau eines modernen DWH. Das areto DWH-TrainingCenter bietet eine breite Auswahl an Lerninhalten.
Proof of Concepts
Wir freuen uns darauf mit Ihnen zu sprechen!
