Das moderne Data Warehouse ist agil
Es setzt analytische Anforderungen schnell und nachhaltig in kleinen Schritten um. Sie starten mit hoher Produktivität, unterstützt von unserem optimierten Prozess.
Anwender wollen schnelle Datenverfügbarkeit und gleichzeitig einfache Datenanalysen.
Ein Data Warehouse, das nachhaltig Wert schafft, muss mit dynamischen Anforderungen umgehen können: Quellsysteme werden geändert bzw. ersetzt. Neue Datenquellen kommen laufend hinzu.
Damit diese Änderungen keine unkalkulierbaren Kosten verursachen, sind ausgereifte Methoden notwendig:
- Data Vault Datenmodellierung erhöht die Flexibilität Ihres Datenmodells.
- Automatisierung und Virtualisierung erhöhen die Produktivität und sparen Zeit und Kosten.
- Managed Self Service Business Intelligence erlaubt Analysen durch den Fachbereich ohne Abhängigkeit von der IT- Abteilung.
- Agiles Projektmanagement mit Scrum reduziert das Projektrisiko – neue Anforderungen werden schnell umgesetzt und bewertet.
- Workshops und Schulungen unterstützen Sie beim Know-how- Transfer und bei der Skalierung Ihres Teams.
Ein Data Warehouse integriert die Daten aus unterschiedlichen Bereichen Ihres Unternehmens. Es ermöglicht detaillierte Analysen und unterstützt den Fachbereich bei seinen Entscheidungen.
Data Vault im Vergleich zu klassischen DWH Methoden
Data Vault ist eine Weiterentwicklung der klassischen Data Warehouse Methoden von Ralph Kimball und Bill Inmon.
Thomas Herzog