Self Service BI und Reifegrad

Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität standen von jeher im Fokus von Business Intelligence / Analytic – und Datawarehouse (DWH)-Lösungen. Stetig wachsende Datenmengen und Anforderungen an die Performance, sowie polystrukturierte Informationen lassen sich durch aktuelle Big Data-Lösungen mit überschaubarem Aufwand abbilden.

Für die strukturierte Analyse aggregierter, qualitativ hochwertiger und vertrauenswürdiger Daten, eignen sich Datawarehouse-Systeme nach wie vor hervorragend.

Reifegrad Datawarehouse und Business Intelligence-Systeme

Steigende Anwenderzahlen und deren Wunsch, selbstständig komplexe Analysen einfach und von überall in nur wenigen Sekunden durchführen zu können (Self Service BI), überfordern jedoch bestehende DWH- und Business Intelligence- / Analytic-Lösungen oftmals. Der Reifegrad einer Datawarehouse und Business Intelligence- / Analytic-Lösung bestimmt deren Wertschöpfung und Möglichkeit, die Anforderungen und Wünsche der Anwender zu erfüllen.





 

Data Vault und Datenmodelle

 

 

 

Methodische Änderungen oder Anpassungen der Datenmodelle können sowohl zu einer deutlichen Senkung des Aufwandes bei der Datenvorbereitung als auch deutlich beschleunigten Entwicklungsprozessen und einer flexibleren Nutzung der Informationen führen. Zu nennen sind hierbei z.B.:

  • Agile Methoden
  • Data-Vault-Modellierung
  • Optimierte Starschema-Modelle und Data Marts
  • Virtuelle DataMarts
  • Machine Learning und KI für die Datenvalidierung und Aufbereitung der Stammdaten / Dimensionen

Datawarehouse neu entwickeln?

Datawarehouse- und Business Analytics-Systeme, die über viele Jahre oder Jahrzehnte gewachsen sind, einfach mal neu entwickeln? Das ist in den meisten Fällen weder notwendig noch sinnvoll. Die methodische und technologische Weiterentwicklung bestehender Prozesse und Lösungen im Bereich Datawarehouse und BI liefert hingegen schnell und mit überschaubarem Aufwand die gewünschten Ergebnisse.

Optimierung BI und DWH, Erweiterung zu Data Lakes

Fast durchgängig bieten die diversen, aktuellen Business Intelligence / Analytic- und Datenbank-Systeme Funktionen um in den unterschiedlichen Bereichen Optimierungen herbeizuführen. Das gilt sowohl für die Performance als auch die Entwicklungs- und Wartungsaufwände. Neben der Kombination der Datawarehouse-Systeme mit Big Data-Systemen zu Data Lakes sind dabei z.B. folgende Funktionen von zentraler Bedeutung:

  • Spaltenorientierung
  • Parallelisierung
  • Transparente Nutzung unterschiedlicher Quellen innerhalb einer Analyse
  • Appliance-Lösungen, Cloud und verteilte Architekturen
  • Erweiterung und Transformation zu Data Lakes
  • In Memory-Verarbeitung

Integration Data Science in Business Intelligence

Neben Self-Service BI, Prognosen und Planungen steht nun ebenfalls Data Science im Fokus. Die Interaktion und Integration zwischen Prognosen, Clustering und Dashboards bietet einen hohen Nutzen für die Anwender. Erkenntnisse und können so nicht nur kausal untermauert, sondern auch durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz befördert werden.

Idee

 

 

 

 

Expertise im Bereich DWH und Business Intelligence

Wir verfügen über umfangreiche Expertise beim optimalen Einsatz der gängigen und aktuellen Methoden, Technologien und Lösungen wie z.B.:

  • Cloudera
  • Oracle Database
  • Microsoft SQL Server / Analysis
  • PostgreSQL
  • DB2
  • IBM Cognos Analytics
  • SAP Business Objects
  • SPSS
  • Informatica
  • Python, Tensorflow, FastAI
  • R
  • Apache Superset
  • Apache Parquet, Spark, Hadoop, Hbase, Cassandra
  • Tomcat, Wildfly, Apache Webserver

Möchten Sie mehr über die Möglichkeiten in den Bereichen Digitalisierung, Data Science, Business Intelligence / Analytic, Datawarehouse und Big Data erfahren? Rufen Sie uns unter +49 2547 93998 0 an oder schreiben Sie uns eine Nachricht. Wir beraten Sie gerne persönlich.

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