Analyse

Nun findet sich in einer Unternehmung zumeist kein einzelnes System, dass alle Daten erzeugt und hält, sondern vielmehr sind meistens mehrere Systeme im Einsatz und somit an der Generierung von Informationen beteiligt.

Der Integration aller Systeme zum Zwecke des Datenaustausches der Ressource „Daten“ mit dem Ziel, sie mit ihrem maximalen Nutzungspotenzial in die Geschäftsprozesse einzubringen und im laufenden Betrieb deren optimale Nutzung zu gewährleisten kommt dabei eine zentrale Bedeutung zu.

In diesem Zuge sind die Themen Datenmanagement und Data Warehousing elementarer Bestandteil unseres Portfolios und der Beginn der Umsetzung.

Während das Datenmanagement den Datenfluss in einem Unternehmen betrachtet, Schwachstellen erkennt und den Gesamtfluss optimiert, dient das Data Warehouse als zentraler anwendungsneutraler Speicherkern.

Business Intelligence Implementierung > Analyse

Datenmanagement

Beim Thema Datenmanagement setzen wir dabei auf am Markt etablierte Produkte:

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Enterprise Service Bus von Lobster ESB (Lobster)

PLATTFORM

Mittels Lobster tauschen Sie Daten mit Ihren Kunden, Lieferanten und Partnern aus. Dies alles auf einer stabilen und sicheren Plattform mit hoher Transparenz.

DATENFORMATE

Dabei werden alle gängigen Datenformate für die Integration von Systemen und Prozessen unterstützt. So bleiben Ihre Daten immer auf dem neuesten Stand.

AUFWAND

Entscheiden Sie selbst, welche Datenanbindungen Sie zu welcher Zeit benötigen. Anpassungen sind jederzeit mit wenig Aufwand und ohne zusätzliches Programmieren möglich.

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QLIK Data Integration

ECHTZEIT-DATEN-STREAMING (CDC)

Die Verteilung großer Mengen analysebereiter Echtzeitdaten an Streaming- und Cloud-Plattformen, Data Warehouses und Data Lakes ohne nennenswerte Last auf den Quellsystemen.

AGILE DATA WAREHOUSE-AUTOMATISIERUNG

Data-Warehouse-Automatisierung (DWA) sorgt in jedem Abschnitt des Datenflusses für zuverlässige Ergebnisse, angefangen bei der Datenmodellierung und Echtzeit-Erfassung bis hin zu Data Marts und Governance.

DATA LAKE ERSTELLUNG

Automatisierung der Bereitstellung stets aktueller, korrekter, vertrauenswürdiger Datensets für Analysen ohne Programmieraufwand.

Unterstützte Quellsysteme sind unter anderem:

  • RDBMS: Oracle, SQL, DB2, MySQL, Sybase, PostgreSQL
  • Data warehouses: Exadata, Teradata, IBM Netezza, Vertica, Pivotal, MS SQL Data Warehouse
  • Cloud: AWS, Azure, Google Cloud
  • Hadoop: Apache, Cloudera, Hortonworks, MapR
  • Streaming-Plattformen: Apache Kafka, Confluent
  • Enterprise-Anwendungen: SAP
  • Altsysteme: IMS/DB, DB2 z/OS, RMS, VSAM

Data Warehousing

Das Data Warehouse als zentraler Datenkern speichert Daten über längere, historische Zeiträume in einer einheitlichen Struktur und stellt sie für Auswertungen und weitere Verarbeitungsschritte zur Verfügung. Dabei sind hier bzgl. der Produktwahl keine Grenzen gesetzt. Neben der direkten Datenhaltung in den jeweiligen Herstellerprodukten wie Qlik Sense, Power BI und co. verfügen wir auch über die Expertise im Umfeld des SAP BW.

Business Intelligence mit SAP BW

Über SAP BW lassen sich Daten standardisiert in eine Reporting-Umgebung bringen, ohne das ERP mit Analysen zu belasten. Schnell lassen sich die notwendigen Daten aufbereiten und in unterschiedlichen Berichtsebenen zur Verfügung stellen.

Darüber hinaus lassen sich zu den ERP-eigenen Daten auch andere Systeme und Anbieter als Datenquellen hinzufügen und somit gemeinsam auf einer Plattform darstellen! Die Logiken zur Harmonisierung werden dabei zentral im SAP BW System abgelegt und können von unterschiedlichen Quellen genutzt werden.

Mit dem Modellierungs-Konzept eines Enterprise Data Warehouse (EDW) werden zudem auch Grundlagen für die vereinfachte Erweiterung von Berichten geschaffen, um neue Informationen ohne Mühe hinzuzufügen. Getreu dem Motto „Think big, start small“ wird hier in der Beschaffungsebene des SAP BW die gesamte Strukturbreite der datenliefernden Systeme abgebildet. Über Business-Logiken werden in kleinen aggregierten Reportingmodellen die Berichtsanforderungen bedient. Das Stammdatenmodell wird zentral von allen Reportingmodellen genutzt und somit die Pflege, von z. B. eigenen Gruppierungen oder Hierarchien nur einmal durchgeführt.

Neben der reinen Reportingumgebung lassen sich auch Planungsanwendungen implementieren, deren Daten gemeinsam mit den Ist-Daten dargestellt werden können.

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