Alle Artikel zu Data Warehouse

Data Analytics in der Praxis – 7 Beispiele für erfolgreiche BI- und Big-Data-Projekte

  Angesichts sich immer schneller ändernder Rahmenbedingungen ist die Bedeutung von Datenanalyselösungen rapide gestiegen. Unternehmen müssen in immer kürzerer Zeit immer weitreichendere Entscheidungen treffen. Dazu brauchen sie einen verlässlichen Datenbestand, der einerseits alle Informationen der Organisation enthält und andererseits rasch und unkompliziert ausgewertet werden kann. Die nachfolgenden, branchenübergreifenden Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen Daten systematisch analysieren…

Data-Warehouse-Landschaft 2018: Automatisierung wird entscheidend für Kunden sein

»In der Vergangenheit bauten Entwicklerteams Data Warehouses manuell, und Führungskräfte fokussierten sich nicht primär auf die Effizienz dieses Vorgangs. Doch mittlerweile erkennen sie, dass ein Großteil hiervon automatisiert werden kann, um die Bereitstellung von Entscheidungsdaten, die sie täglich benötigen, zu beschleunigen. Bereits 2017 haben Führungskräfte begonnen, das »Wie« der Daten in Frage zu stellen, und…

Cloud und Preistransparenz: Nobody is Perfect

Eine Thematik, die es vor fünf Jahren schon einmal gab, taucht in letzter Zeit wieder häufiger auf: Sind die eigenen IT-Lösungen, die seit Jahren gewachsen und von einem eingespielten Team betreut werden, wirklich überholt, zu langsam, zu teuer, weil es ein schickes Dashboard für Self-Service-BI gibt, das in Sekundenschnelle aus Daten eine Idee erzeugt oder…

Enterprise Operational Intelligence – Kontrolle in Echtzeit

Bemühten sich früher Astrologen, Auguren und Haruspices darum, den Entscheidern und Wissbegierigen ihrer Zeit günstige oder ungünstige Zeichen als Hilfestellungen für ihre Handlungsentscheidungen anzubieten, sind es heute Produkte der Informationstechnologie, die Managern und Investoren eine Vielzahl der für ihre Aktivitäten benötigten Daten liefern. Hier haben sich in den letzten Jahren vor allem Business-Intelligence-Systeme bewährt. Eine ganz neue Entwicklungsstufe präsentiert der globale Entwickler von Business Software IFS: Enterprise Operational Intelligence (EOI).

Vor- und Nachteile eines Database-as-a-Service: Data Warehouse aus der Cloud

Die Themen Big Data und Cloud beschäftigen die Unternehmen in allen Branchen. Digitalisierung, Internet of Things, Social Media und cloudbasierte Geschäftsmodelle produzieren massenhaft Daten, die verwertbar und überall zugänglich sein sollen. Doch wohin damit? Am besten wäre es doch, alle Daten je nach Bedarf in ein über die Cloud flexibel erweiterbares Data Warehouse abzulegen, also…

Big Data vs. Data Warehouse: Zeit für die Modernisierung

Laut eines TDWI-Berichts ist es in den meisten Unternehmen Zeit für die Modernisierung der Data-Warehouse-Lösung [1]. Die Gründe dafür lassen sich in vier Kategorien einteilen: Unternehmen wollen echte Werte aus Big Data generieren Wir sind endgültig im Analytics-Zeitalter angekommen Es gibt neue Anforderungen an Echtzeitdaten Open-Source-Software ist mittlerweile Teil des Data Warehouse Die Bereithaltung, zentrale,…

Wie positionieren sich die Anbieter von Big Data Aggregation im Schweizer Markt?

Lassen Sie sich nicht von vollmundigen Versprechungen einer Big-Data-Analyse-Software blenden. Auch wenn die Analysen sehr leistungsfähig sind, sind sie doch nur so gut wie die Daten, die in die Analyse eingespeist werden. Genügt ein Data-Warehouse-Offload? Müssen eventuell erst neue Datenlieferanten gesucht werden? Passen die Daten zueinander? Welche Datenmodelle müssen erst noch gebaut werden. Einen Teil…