Die Funktionalitäten von Visual Analytics und Self-Service BI ermöglichen es, auch komplexe Daten durch Visualisierungen verständlich und ansprechend aufzubereiten und den Nutzern so einen schnellen Erkenntnisgewinn zu ermöglichen. Die Visualisierung ist dabei in der Regel aber nur die „Spitze vom Eisberg“ des sich darunter befindlichen Data Warehousing.

Für die wertschaffenden Analysen und Auswertungen müssen häufig Daten aus verschiedensten Quellen angebunden und miteinander kombiniert werden, um so ein vollständiges Bild zu erhalten, mit dem sich die Treiber des Geschäftserfolgs gezielt identifizieren lassen. Mögliche Datenquellen sind etwa:

• Enterprise Information Systems (EIS bzw. Unternehmensinformationssysteme)
• Enterprise Resource Planningsystems (ERP bzw. Unternehmensressourcenplanungssysteme)
• Customer Relationship Management Systeme (CRM)
• Marketing Softwaresysteme

Aber auch Standarddateien wie Excel, CSV oder PDF können angebunden werden.

Im Rahmen des Data Warehousing werden zwei zentrale Aspekte definiert:

• Datenmodellierung: Definition von Datenstrukturen entsprechend der aus den Geschäftsprozessen abgeleiteten Analyseanforderungen (z.B. nach welchen Dimensionen und Filtermöglichkeiten Daten später auswertbar sein sollen)
• Datenintegration: Effiziente Umsetzung des ETL-Prozesses zur effizienten Anbindung der verschiedenen Datenquellen:
  • Extraction (E): Extrahierung und Einlesen von Daten aus den verschiedenen Quellsystemen
  • Transformation (T): Transformation der Quelldaten in das gewünschte Format (entsprechend Datenmodell) inkl. der dazu notwendigen Bereinigungen, Zuordnungen, Kombinationen und Berechnungen
  • Load (L): Ablage der Daten in der Zieldatenbank im Format des definierten Datenmodells

Die Praxis zeigt häufig, dass Anwender einzelne Analysen und Reports nur mit hohem manuellem Aufwand erstellen können. Die notwendigen Daten müssen aufwendig aus verschiedenen Systemen und von verschiedenen Ansprechpartnern zusammengetragen und dann in Excel umformatiert, bereinigt und konsolidiert werden. Erst nach diesem Aufwand kann mit der eigentlichen Analyse und Auswertung der Daten gestartet werden. Dieser manuelle Prozess wird je nach Reportingzyklus monatlich, wöchentlich oder sogar täglich wiederholt. Neben der allgemeinen Unzufriedenheit der Mitarbeiter über diesen manuellen und fehleranfälligen Prozess ist der damit verbundene Ressourcenaufwand überaus ineffizient. Häufig bleibt den Mitarbeitern durch diesen Aufwand vor der Abgabe-Deadline oder bis zum Neubeginn des Prozesses zu wenig Zeit zur eigentlichen Erkenntnisgewinnung und Ergebnisinterpretation.

Vor dem obigen Hintergrund ist die Zielsetzung von Data Warehousing, den Prozess von der Datenanbindung über die Verarbeitung bis hin zur Bereitstellung des fertigen DatenSets durch Automatisierung so effizient wie möglich abzubilden.

So werden freie Kapazitäten zur Ergebnisinterpretation und datenbasierten Entscheidungsfindung geschaffen, die sich typischerweise in deutlichen Performancesteigerungen materialisieren.

Um Data Warehousing nachhaltig erfolgreich zu implementieren, ist eine gemeinsame Analyse der Ausgangssituation zwingende Voraussetzung. In Abhängigkeit des Status quo bei Kompetenzen, Datenbasis und Technologie definieren wir dann sowohl Zielbild als auch Startpunkt für ein systematisches Data Warehousing. Entsprechend Ihrer Anforderungen führen und begleiten wir Sie in gewünschter Geschwindigkeit auf Ihrem Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen.

Gerne starten wir mit einem ersten Workshop, in dem wir gemeinsam mit Ihnen einen ersten konkreten Anwendungsfall aus Ihrem Unternehmen diskutieren und einen möglichen Lösungsansatz als Minimum Viable Product (MVP) bzw. Prototypen konzipieren. Ausgehend von den gemeinsam erarbeiteten Zielsetzungen und den damit verbundenen Anforderungen kann unser Expertenteam dann den MVP in einem agilen Entwicklungsprozess erarbeiten. Der MVP kann im Anschluss um weitere Daten und Funktionalitäten schrittweise individuell erweitert werden. Dabei agieren wir jederzeit integer, präzise und pro-aktiv. Die von uns eingesetzten Technologien können flexibel erweitert werden und bieten langfristig ausreichend Skalierbarkeit.

Kommen Sie gerne auf uns zu und unser Expertenteam hilft Ihnen dabei, die für Sie passende Lösung zu finden, um einen echten Mehrwert aus Ihren Daten zu generieren.