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Data-Warehouse-Modellierung

DWH-Modellierung

Das Datenmodell entscheidet darüber, welche Daten, wie und wann in das DWH hinein oder hinausgelangen und in welcher Geschwindigkeit Anfragen von Fachbereichen bedient werden können. Wir helfen die Fachlichkeit korrekt abzubilden und die Modellierungsform optimal auf das Zielsystem zuzuschneiden, so liefert Ihr DWH die benötigten Daten korrekt und schnell. Die Akzeptanz der Fachbereiche ist Ihnen damit sicher!

Das Datenmodell als Diskussionsgrundlage für die Fachbereiche

Ausgangslage für ein funktionierendes Datenmodell sind die fachlichen Anforderungen. Auf ihrere Basis spezifieren Sie die Kernkonzepte des Unternehmens. Die Kernkonzepte brechen Sie in ihre Teilbereiche herunter, deren Quellen Sie wiederum analysieren und integrieren. So entsteht ein Datenmodell, das

  • als Diskussionsgrundlage für die Fachbereiche dient,
  • weitere Konzepte aufnehmen kann
  • und hilft, neue Zusammenhänge zu erkennen.

Ein Datenmodell fungiert somit nicht nur als Verbindungsglied zwischen Geschäftskonzept und unterschiedlichsten Quellen sondern es dokumentiert auch der Kernkonzepte einer Unternehmung. Erst so wird eine effektive Erweiterung und Selektion aus dem DWH möglich.

Das perfekte Modell für Ihr System

Die verschiedenen Methoden zur Datenmodellierung befinden sich im steten Wandel, immer auf der Suche nach dem perfekten Modell für das jeweilige System. Gerade mit dem Aufkommen von Agile BI etablieren sich neben 3NF und Sternschema die Modellierungsmethoden der Ensemble-Modellierung mit Data Vault als ihrem bedeutendsten Vertreter.

Die Vorteile von Data Vault sind:

  • hohe Flexibilität
  • vollständige Historisierung der Daten
  • Parallelisierung der Datenladeprozesse

Profitieren Sie von der umfangreichen Projektpraxis unserer Experten, die schon seit Jahren am Aufbau von DWHs auf der Grundlage von Data Vault federführend beteiligt sind.

BI-Strategie

Die eher taktisch ausgeprägte Handlungsweise vieler BI-Systeme stellt Anwender, Entwickler und Betreiber vor Herausforderungen. Mit der richtigen BI-Strategie vermeiden Sie Informationssilos, nicht einheitliche Kennzahlensysteme oder sogar Lösungen, die die gegebenen Anforderungen nur rudimentär abdecken und am Bedarf vorbei entwickelt werden.

DWH/BI-Automatisierung

Die Anforderungen an die Aufbereitung und Bereitstellung von Daten steigt: Immer mehr Daten sollen in immer kürzerer Zeit zusammengetragen, veredelt und für Auswertungen zur Verfügung gestellt werden. Manuell sind viele wichtige Entwicklungsschritte in komplexen BI-Umgebungen kaum noch zu schaffen. Mittels Automatisierung gewinnen Sie hier wieder die Oberhand!

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Analytics

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