Data Warehouse

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Data Warehousing und Data Lake:
Passgenaue Business-Intelligence-Lösungen

Unter allen Umständen und in allen Umgebungen die maximale Datenverfügbarkeit sicherzustellen, zählt zu den Kernaufgaben der SQL Projekt AG. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt es jedoch mehr als nur einen richtigen Weg – und schon gar keine „reine Lehre“. Mit unseren Lösungen für Data Warehousing und Data Lake sind sie in der Lage, das beständig wachsende Datenaufkommen souverän zu bewältigen. Wir beraten Sie gern dazu, welche Strategien in Ihrem Fall adäquat sind – und auch dazu, ob ergänzende Leistungen wie Data Discovery, Data Science oder Real-Time Operational Analytics gefragt sind.

Full Service und Projekterfahrungen im Microsoft und SAP-Umfeld

Die Verschmelzung moderner Big-Data-Technologien mit den etablierten Methoden des Data Warehousing stellt Unternehmen vor technische und organisatorische Herausforderungen. Das betrifft z. B. die Gestaltung der Datenarchitektur, die Integration der Daten oder Fragen von Data Governance. Wir von SQL haben die Antworten parat und verfügen über jede Menge Projekterfahrungen im Microsoft und SAP-Umfeld.
Unsere All-inclusive-Lösungen umfassen die klassische Datenmodellierung genauso wie den sich daran anschließenden Prozess der Implementierung und des Betriebs eines Data Warehouse. Darüber hinaus begleiten wir Kunden auf dem Weg zum Data Lake und kümmern uns um die Verzahnung mit bestehenden Data-Warehouse-Lösungen. Dabei setzen wir auf Tools und Frameworks aus dem Hadoop-Ökosystem.

Entscheidungen auf einer soliden Datenbasis treffen – dank Data Warehousing

Data Warehousing ermöglicht es, große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen kostengünstig zu speichern sowie Nutzern und Anwendungen im Unternehmen zur Verfügung zu stellen – zum Beispiel für Aufgaben des Berichtswesens, der Entscheidungsfindung, der Geschäftsanalyse sowie des Controllings und der Unternehmensführung. Mit einem Dreischritt aus Extraktion, Transformation und Laden (ETL) bereiten unsere Lösungen heterogene Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Datenbeständen so auf, dass sie homogen betrachtet werden können. Dieser gesamte Prozess der Datenbeschaffung, Datenintegration, langfristigen Speicherung der Daten im Data-Warehouse, sowie der Datenauswertung und -analyse wird als Data-Warehousing bezeichnet.

Ihre Vorteile nach Implementierung eines Data Warehousing durch die SQL Projekt AG

  • konsistente Datenbasis
  • Single Point of Truth
  • bessere, zuverlässigere Informationsbasis
  • schnelle Datenintegration
  • kostengünstige Speicherung großer Datenmengen
  • Entscheidungsunterstützung für Fachanwender und Manager
  • keine teuren Lizenzkosten durch Einsatz von weitverbreiteter Open Source Software

Data Warehousing: Eine Technologie im Wandel

Der Begriff Data Warehousing hat seinen Ursprung in den 1980er-Jahren. Seither ist eine ganze Landschaft von Technologien und Methoden entstanden, die sich kontinuierlich weiterentwickelt. Momentan sind moderne Big-Data-Technologien der wichtigste Innovationstreiber. Modernisierungsmaßnahmen zielen vordergründig auf die Integration mit Big-Data-Plattformen und nicht im Data Warehouse integrierten Daten, die Behandlung nicht relationaler Daten, die Notwendigkeit von Enterprise Metadaten und die Serviceorientierung.
Daher sind SQL-on-Hadoop-Engines (Apache Impala, Hive LLAP, Presto, Phoenix und Drill) sowie OLAP-on-Hadoop-Ansätze (AtScale, Jethro Data und Kyvos Insights) momentan sehr gefragt. Ein weiterer Vorteil: In Hadoop können verschiedene Arten von Daten verarbeitet werden (Stream, Batch, Relational etc.).

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TECHNOLOGIE & BERATUNG

Jens Gärtner

Jens Gärtner

SQL Projekt AG

TERMINE & INFOMATERIAL

Karin Seidel

Karin Seidel

SQL Projekt AG