Data-Warehouse-Modernisierung

Ein modernes Data Warehouse (DWH), das auf die Herausforderungen der digitalen Transformation vorbereitet ist, muss heute riesige Datenmengen unterschiedlicher Quellen in hoher Qualität sammeln und in Echtzeit auswerten und analysieren können. Agilität, Flexibilität und eine hohe Geschwindigkeit sind dabei essenziell. Oft stoßen Unternehmen mit einem historisch gewachsenen Data Warehouse dabei jedoch an ihre Grenzen. Dies äußert sich beispielsweise darin, dass die Anforderungen der Fachbereiche gar nicht mehr oder nicht in der gewünschten Geschwindigkeit umgesetzt werden können. Auch der Aufbau eines Data Lake s oder die Neuausrichtungen der gesamten IT-Landschaft, etwa durch die Migration in die Cloud oder den Umgang mit neuen Technologien, können Ursache für eine Data-Warehouse-Modernisierung sein. Darüber hinaus treiben auch steigende Betriebs- und Wartungskosten sowie gesetzliche Compliance- und Governance-Anforderungen die Verantwortlichen zu neuen Data-Warehouse-Lösungen.

Was auch immer die konkreten Gründe und Treiber einer Data-Warehouse-Modernisierung sind, im Ergebnis muss die Architektur zukunftsfähig gestaltet sein und damit den heutigen Anforderungen an die Bereitstellung von Daten gerecht werden. Modernisierung bedeutet dabei für uns nicht nur die Anpassung und Erneuerung des eigentlichen Core Data Warehouses, sondern bedarf auch die Einbeziehung neuer Datendomänen und -quellen. Nur so werden neue Einsichten geschäftlicher Zusammenhänge und damit fundierte Entscheidungsrundlagen im Rahmen von Data-Science-Analyse n ermöglicht. Der Ausgangspunkt einer Modernisierung kann deshalb als nachhaltige Wirtschaftlichkeit bei geringem Risiko und hohem Zusatznutzen definiert werden.

Dazu greifen wir auf einen metadatengetriebenen Ansatz der Data-Warehouse-Implementierung vor dem Hintergrund Ihrer individuellen Anforderungen zurück. Oft reicht aber eine einfache Modernisierung des Data Warehouse nicht mehr aus. Die Gründe mögen unter anderem die Anbindung, Verarbeitung und Speicherung von Daten im Kontext von Big Data sein. Ist das der Fall, kann über ein hybrides Szenario nachgedacht werden. Das modernisierte Data Warehouse kann zusammen mit einer Big-Data-Plattform dann alle Anforderungen im Unternehmen bewerkstelligen, um das maximale Potenzial Ihrer Daten zu entfalten.

Dabei ist stehts unser Ziel, einerseits die Vorteile eines traditionellen Data Warehouse zu nutzen und andererseits den Anforderungen nach Agilität, Flexibilität und Geschwindigkeit gerecht zu werden und dabei innovative Technologien zu berücksichtigen.

Dabei setzten wir beispielsweise folgende Lösungsmethoden ein:

Auf Grund der Individualität und hohen Komplexität jedes Data-Warehouse-Modernisierungsprojektes existiert nicht die eine pauschale Lösung. Wir unterstützen Sie dabei, den für Sie passenden Ansatz zur Modernisierung Ihres Data Warehouse zu entwickeln und Schritt für Schritt umzusetzen!

Wer in der heutigen dynamischen Geschäftswelt überleben möchte, muss schnell und flexibel auf Informationen zugreifen können, die zu fundierten Entscheidungen führt und Geschäftsprozesse optimiert. Grundlage hierfür ist eine moderne Data Warehouse-Lösung, die aus den riesigen Datenmengen und komplexen Datenstrukturen in Echtzeit relevante Auswertungen und Analysen liefert. Eine Modernisierung Ihres Data Warehouse ermöglicht Ihnen dabei konkret:

Wir sehen Daten als zentrales und wertsteigerndes Asset von Unternehmen. Daher bieten wir eine ganzheitliche, integrative und am Nutzen der Kund*innen ausgerichtete Beratung an. Teamarbeit, Nähe zur Kundschaft und ein fachliches Gesamtverständnis sorgen dafür, dass adressierte Vorgaben und Bedarfe sich auch in unseren Lösungen wiederfinden.