Business Intelligence & Data Warehouse
Business Intelligence (BI) und Data Warehousing (DWH) bzw. der Aufbau analytischer Plattformen sind keine einmaligen Projekte. Sie sind ein kontinuierlicher Prozess, der fest in der Unternehmenskultur verankert sein muss und nahtlos mit anderen Geschäftsprozessen harmoniert. Nur wer diesen Grundsatz beachtet, wird mit BI/DWH erfolgreich sein.
BI umfasst eine Vielzahl von Auswertungswerkzeugen und -methoden, darunter Business Analytics, Advanced Analytics, Data Mining und Self-Service-BI. Es beinhaltet alle Techniken zur Analyse und Berichterstattung im Unternehmen, mit dem Ziel, betriebswirtschaftliche Fragen zu beantworten – von Standardberichten im Controlling bis zur Mustererkennung aus Weblogs im Bereich Customer Journey.
Data Warehouse bildet die Grundlage für diese Analysen und beinhaltet Datenhaltung, Datenaufbereitung und Datenqualitätsmanagement. Ein erweiterter Ansatz ist der Data Lake, der strukturierte und unstrukturierte Daten sammelt und die Basis für explorative Analyseverfahren bietet. Heute wird diese Integration häufig in einem kostenoptimierten Data Lakehouse umgesetzt, das klassische Data Warehouse- und Data Lake-Funktionen kombiniert.
Wir beherrschen sowohl klassische Data Warehouse-Architekturen als auch moderne Data Lakehouse-Architekturen.
Klassische DWH/BI-Architektur
Die Beziehung zwischen BI und DWH kann mit einem Eisberg verglichen werden: Was für Fachanwender sichtbar ist, sind nur 10-20 Prozent des Gesamtaufwands. Der größere Teil – die Quellanbindungen, Harmonisierung, schichtenweise Datenverarbeitung und Themen wie Datenqualität, Compliance und Stammdatenmanagement – bleibt unsichtbar unter der Oberfläche.
Der Ansatz des Self-Service-BI bricht dieses Prinzip auf und gibt versierten Fachanwendern und Fachanwenderinnen mehr Flexibilität bei der Anbindung und Verknüpfung beliebiger Datenquellen. Diese Tools ermöglichen es, neue Erkenntnisse zu gewinnen und diese gegebenenfalls in ein Data Warehouse zu überführen. Trotz dieser Flexibilität sollte die Informationsbasis des Unternehmens als „Single Source of Truth“ qualitätsgesichert im Data Warehouse vorliegen.
Automatisierte ETL-Prozesse über alle Schichten eines DWH hinweg ermöglichen es Fachanwendern, auf aufbereitete und strukturierte Informationen zuzugreifen, die periodisch vergleichbar, strukturell harmonisiert und fachlich geprüft sind. Dies reicht von einheitlichen KPIs bis hin zu regelbasiertem Data Mining in DWH und Data Lake.
Ein methodisch, fachlich und technisch korrekt gestalteter Prozess gewährleistet die wichtigste Voraussetzung für die Akzeptanz und den Erfolg des BI/DWH-Systems: zuverlässige Daten und Informationen.
Wir freuen uns darauf, mit Ihnen die Vorteile dieser modernen und innovativen Methodik für Ihr Projekt zu besprechen und gemeinsam Ihren Erfolg zu sichern.