Data-Warehouse-Modernisierung.

Ein modernes Data Warehouse (DWH) muss 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 an ihre Grenzen. Das äußert sich beispielsweise darin, dass die Anforderungen der Fachbereiche gar nicht oder nicht in der gewünschten Geschwindigkeit umgesetzt werden können. Auch der Aufbau eines Data Lake s oder die Neuausrichtungen der gesamten IT-Landschaft können Ursache für eine Data-Warehouse-Modernisierung sein. Darüber hinaus treiben steigende Betriebs- und Wartungskosten sowie gesetzliche Compliance- und Governance-Anforderungen die Verantwortlichen zu neuen Data-Warehouse-Lösungen.

Bei einer Data-Warehouse-Modernisierung muss die Architektur zukunftsfähig gestaltet sein und 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. Wir beziehen auch neue Datendomänen und -quellen mit ein. Nur so werden neue Einsichten geschäftlicher Zusammenhänge und fundierte Entscheidungsrundlagen im Rahmen von Data-Science-Analysen ermöglicht. Der Ausgangspunkt einer Modernisierung kann deshalb als nachhaltige Wirtschaftlichkeit bei geringem Risiko und hohem Zusatznutzen definiert werden.

Wir verfolgen einen metadatengetriebenen Ansatz der Data-Warehouse-Implementierung vor dem Hintergrund Ihrer individuellen Anforderungen. Oft reicht eine einfache Modernisierung des Data Warehouse nicht 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 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.

Wir setzten beispielsweise folgende Lösungsmethoden ein:

Aufgrund der Individualität und hohen Komplexität eines Data-Warehouse-Modernisierungsprojekts 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!