Das Data Warehouse ist ein Ansatz zur Lösung bestehender Informationsprobleme in Unternehmen. Für die Digitale Transformation spielt das Data Warehouse eine zentrale Rolle. Zur Entscheidungsunterstützung bietet ein Data Warehouse allen Mitarbeitern und Abteilungen in einem Unternehmen die für sie relevante Entscheidungsunterstützung.

Das Data Warehouse Konzept

Ein gutes Data Warehouse Konzept bietet für jeden relevanten Einzelfall eine IT-gestützte Lösung zur umfassenden Entscheidungsunterstützung von Mitarbeitern aller Bereiche und Ebenen. Kern des Data Warehouse ist die integrierte Datenbank mit entscheidungsrelevanten Informationen zu den einzelnen Geschäftsfeldern des Unternehmens. Die zugehörigen Daten müssen zuvor aus den operativen Datenbanken und externen Quellen bedarfsgerecht überführt werden. Die komplexen Anforderungen durch Modernisierungskonzepte der digitalen Transformation lassen die Thematik des Data Warehouse wichtiger als je zuvor werden.

Ein gut organisiertes Data Warehouse ist quasi das Datenlager eines Unternehmens. Ein Data Warehouse kann nicht als fertiges Softwareprodukt erworben werden. Vielmehr handelt es sich beim Data Warehouse um ein strategisches Management-Instrument. Geleitet von der Unternehmensstrategie bildet das Data Warehouse ein Konzept für alle digitalen Prozesse im Unternehmen.

Konsolidierte Daten aus dem Data Warehouse

Die Datenbank eines Data-Warehouse enthält konsolidierte Daten in unterschiedlicher Verdichtung. Manager sind als Entscheidungsträger tagtäglich auf aktuellste Daten angewiesen. Nur relevante Informationen und tagesaktuelle Daten sind somit in einem Data Warehouse vorzuhalten. Die Konsolidierung der Daten umfasst in einer gut organisierten Dateninfrastruktur auch eine entsprechende Prüflogik durch clevere Algorithmen und perfektes Datenmanagement.

Kürzeste Gültigkeitszeiträume von Daten durch die Digitale Transformation

Die Datenbank eines Data Warehouse bildet nicht selten einen eigenständigen Datenbestand im Unternehmen. Durch die immer kürzeren Gültigkeitszeiträume von Daten in Unternehmen wird im Zuge der digitalen Transformation deutlich wie wichtig der Abgleich von Daten in Echtzeit ist. Technisch werden die Datenbestände im Zuge der laufenden Transaktionsverarbeitung zu vorgegeben Zeitpunkten aktualisiert.

Die aktuellsten Daten entscheiden über Ihren Unternehmenserfolg

War es in der Vergangenheit ausreichend, dass die Datenbestände wöchentlich oder gar monatlich aktualisiert werden, reicht inzwischen kaum mehr der einfache tagesaktuelle Datenabgleich aus. Im Zeitalter von Onlineshops, webbasierten Lösungen die ihren Kunden den Zugriff auf Datenbestände in der Cloud ermöglichen entscheiden die aktuellsten Daten über Erfolg oder Misserfolg im Unternehmen.

Data Warehouse löst heterogene Datenbestände auf

Die meisten Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung eine beträchtliche Anzahl von teilweise heterogenen operativen Informationssystemen parallel nebeneinander betreiben zu müssen. Die gewachsenen IT-Strukturen in einem Unternehmen sind teilweise Eigenentwicklungen oder stammen von unterschiedlichsten Anbietern. Mircosoft und SAP sind hierbei nur die bekanntesten Vertreter und in der IT-Landschaft fast jedes deutschen Unternehmens anzutreffen.

Softwareanwendungen und IT-Applikationen sind häufig nicht nur in unterschiedlichen Programmiersprachen geschrieben sondern beanspruchen jeweils eigene Datenbanken in der IT Landschaft des Unternehmens. Verschärfend kommt hinzu dass die IT-Infrastruktur in den Unternehmen oft nicht aufeinander abgestimmt und schlecht dokumentiert ist.

Unterschiedliche Datenformate, Zugriffstechniken und Speichermethoden der zu verarbeitenden Datenbestände verursachen zusätzliche Schwierigkeiten.

Das Data Warehouse liefert alle relevanten Daten

Der einzelne Mitarbeiter weiß angesichts der Informationsflut und Verschiedenartigkeit der Informationsbestände nicht welche Systeme die eigentlich korrekten Daten liefern. Das Data Warehouse liefert Ihnen alle relevanten Daten!

  • Datenmanagement: Wo sind welche Informationen abgelegt?
  • aktuellste digitale Daten und Unternehmensinformationen
  • Controllingdaten
  • relevante Informationen, Metadaten und abgestimmte Datenstrukturen
  • Data Warehouse löst das Problem unterschiedlicher Datenformate
  • Datenorganisation: Verantwortlichkeiten für Daten
  • Daten- und Änderungsstempel: Wann und durch wen erfolgte das letzte Update?
  • Datenorganisation in Datensegmenten z.B. Regionale Kundendaten, landesbezogene Artikelstammdaten, Abgleich von Soll- und Ist-Werten

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