Data & Analytics seit 1997
Data Warehouse modernisieren.
Ohne alte Probleme mitzunehmen.
Ein neues Tool löst keine widersprüchlichen Kennzahlen. Und ein Wechsel in die Cloud macht gewachsene Datenpipelines nicht automatisch wartbar. Wir prüfen Ihr bestehendes Data Warehouse und begleiten die Modernisierung – von der fachlichen Logik bis zum produktiven Betrieb.
Herstellerunabhängig • 400+ Projektpersonenjahre • Von der Architektur bis zum Betrieb
Der Ausgangspunkt
Wenn jede Änderung am Data Warehouse zum Projekt wird.
1. TEMPO
Neue Anforderungen dauern zu lange.
Datenquellen, Kennzahlen und Reports lassen sich nur mit großem Aufwand ergänzen. Der Fachbereich wartet, während die IT Abhängigkeiten auflöst.
2. VERTRAUEN
Die Zahlen passen nicht zusammen.
Unterschiedliche Definitionen und parallele Datenmodelle führen zu Diskussionen über Ergebnisse statt zu Entscheidungen.
3. BETRIEB
Die Plattform wird schwer wartbar.
Komplexe Ladeprozesse, alte Komponenten und Wissen in einzelnen Köpfen machen jede Anpassung schwieriger.
Dann lohnt sich ein genauer Blick auf die Architektur – bevor die nächste Plattform beschafft wird.
Unsere Haltung
Erst prüfen. Dann entscheiden, was bleiben kann.
Modernisierung bedeutet nicht automatisch Neubau. Wir betrachten Datenquellen, Modelle, Pipelines, Performance, Kosten und den fachlichen Nutzen. Daraus ergibt sich der passende Weg.
1. Verbessern
Gezielt verbessern
Wenn die Architektur trägt, optimieren wir Datenqualität, Performance, Automatisierung und Wartbarkeit.
2. Weiterentwickeln
Schrittweise migrieren
Bewährte Geschäftslogik bleibt erhalten. Technische Komponenten oder Datenbereiche wechseln kontrolliert auf eine neue Grundlage.
3. Neu entwickeln
Neu aufbauen
Wenn Altsysteme nicht mehr unterstützt werden oder die Struktur neue Anforderungen dauerhaft ausbremst, entwickeln wir eine passende Zielarchitektur.
Anwenderbericht • Stuttgarter Straßenbahnen AG
Was eine Modernisierung konkret verändern kann.
Die SSB hat ihr Data Warehouse mit DATA MART technisch und fachlich neu aufgestellt. Alte und neue Lösung liefen während der Umstellung zeitweise parallel.
50 → 15
Datenwürfel durch konsolidierte Datenmodelle
20 Min.
für neue Inhalte statt teilweise über Nacht
Hinzu kamen ein gemeinsames fachliches Kennzahlenmodell und neue Möglichkeiten für Self-Service BI.
Unser Vorgehen
Vom Ist-Zustand zum verlässlichen Betrieb.
Schritt 1
Ausgangslage klären
Wir analysieren Datenmodelle, Schnittstellen, Ladeprozesse, Abhängigkeiten und die Anforderungen der Fachbereiche.
Schritt 2
Weg festlegen
Sie erhalten ein Zielbild und eine priorisierte Roadmap: Was bleibt, was wird verbessert, was sollte migriert werden?
Schritt 3
Kontrolliert umsetzen
Wir migrieren priorisierte Bereiche, vergleichen Ergebnisse mit dem Altsystem und stimmen die Übernahme fachlich ab.
Cloud, Hybrid oder On-Premises? Klassisches DWH oder Lakehouse? Die Architektur muss zu Ihren Daten, Anforderungen und Ihrem Betrieb passen.
Herstellerunabhängig beraten.
Technologien nach Daten, Anforderungen und Betrieb auswählen.
Die Vorteile
Ihre Vorteile durch eine moderne Data-Warehouse-Architektur.
Schnellere Datenbereitstellung und Analysen
Neue Datenquellen, Kennzahlen und Analyseanforderungen lassen sich schneller integrieren. Ihre Fachbereiche erhalten frühzeitig die Informationen, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen.
Flexible Skalierbarkeit
Speicher und Rechenleistung lassen sich an den tatsächlichen Bedarf anpassen. So wächst Ihre Datenplattform mit steigenden Datenmengen und neuen Anforderungen.
Geringere technische Komplexität
Standardisierte Datenpipelines und wiederverwendbare Komponenten vereinfachen gewachsene Strukturen. Das erleichtert die Weiterentwicklung und kann den Entwicklungs- und Wartungsaufwand langfristig senken.
Verlässliche Daten und einheitliche Kennzahlen
Automatisierte Qualitätsprüfungen helfen, Datenfehler frühzeitig zu erkennen. Einheitliche Kennzahlendefinitionen schaffen eine gemeinsame Grundlage für konsistente Reports und fundierte Entscheidungen.
Mehr Eigenständigkeit durch Self-Service BI
Geprüfte und verständliche Datenmodelle ermöglichen Ihren Fachbereichen eigenständige Analysen. Gleichzeitig bleiben Datenqualität und klare Regeln für die Datennutzung gewährleistet.
Grundlage für Advanced Analytics und KI
Eine moderne Datenplattform stellt strukturierte, hochwertige und nachvollziehbare Daten bereit. Damit schaffen Sie wichtige Voraussetzungen für weiterführende Analysen, Machine Learning und KI-Anwendungen.
Häufige Fragen kurz beantwortet
FAQ.
Auch größere Veränderungen wie die Modernisierung des ERP-Systems, die Einführung von SAP S/4HANA, neue Cloud-Anwendungen oder geplante Data-Science- und AI-Anwendungsfälle können ein geeigneter Anlass sein, die bestehende Datenarchitektur grundsätzlich zu bewerten.
Deshalb sollte die Modernisierung nicht ausschließlich als ein einzelnes Großprojekt betrachtet werden. Ein schrittweises Vorgehen ermöglicht es, einzelne Bereiche nacheinander zu modernisieren und bereits während der Transformation produktive Ergebnisse bereitzustellen.
Ebenso wichtig ist die frühzeitige Einbindung der fachlich Verantwortlichen. Sie können beurteilen, ob migrierte Daten, Kennzahlen und Reports fachlich korrekt sind und die benötigten Informationen weiterhin zuverlässig bereitstellen.
Auch die fachliche Nutzung spielt eine wichtige Rolle. Wenn Anwender schneller auf verlässliche Daten zugreifen können, Kennzahlen konsistenter definiert sind und neue Analyseanforderungen effizienter umgesetzt werden, schafft die modernisierte Plattform einen konkreten Mehrwert für die Organisation.
Lassen Sie uns konkret werden
Was muss Ihr Data Warehouse besser können?
Besprechen wir ihre Ausgangslage und den nächsten sinnvollen Schritt.
Kompetenz. Vertrauen. DATA MART Consulting.
