Mehr über Datenlagerlösungen erfahren
Was sind Data Warehouse Lösungen?
Data-Warehouse-Technologie wird als Speichermethode verwendet, die Daten aus mehreren unterschiedlichen Datenquellen in einem einzigen Datenspeicher auf organisierte und effiziente Weise zusammenführt, um Analysen und Berichterstattung für bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Sie unterscheidet sich von herkömmlicher Datenbanktechnologie, die nur in der Lage ist, Daten aufzuzeichnen. Data-Warehouse-Lösungen sind mit Blick auf Integration und Analyse konzipiert und nicht wie andere Datenbanken, die auf verschiedene Weise abgefragt werden können. Dies hilft Benutzern ohne Kenntnisse von SQL oder anderen gängigen Abfragesprachen, Informationen aus dem Speicher zu extrahieren.
Ein Data Warehouse fungiert als einzelnes Datenrepository, das eine analytische und berichtende Datenbank ist, die historische Daten speichert, die aus verschiedenen unterschiedlichen Datenquellen gezogen werden. Es ermöglicht auch die Datenabfrage durch komplexe Abfragen mit Online Analytical Processing (OLAP).
Die meisten Data-Warehouse-Technologien verfügen über Funktionen zur Datenbereinigung und -normalisierung, sodass Daten in verschiedenen Formen gespeichert werden können. Dies ermöglicht es, Daten aus Vertrieb, Marketing, Forschung und anderen Abteilungen in ihrer natürlichen Form zu speichern, aber für vergleichende Analysen bereinigt zu werden.
Welche Arten von Data Warehouse Lösungen gibt es?
Data-Warehouse-Lösungen ermöglichen es Benutzern, durch verbesserte nahtlose Self-Service-Business-Intelligence (BI)-Fähigkeiten kritische Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Obwohl der Zweck der Software derselbe bleibt, unterscheidet sie sich im Modus der Bereitstellung und Architektur. Eine Data-Warehouse-Lösung kann sowohl in der Cloud als auch vor Ort bereitgestellt werden.
Cloud Data Warehouse
Mit Cloud-Datenbanken können Unternehmen horizontal skalieren, um erhöhte Speicher- und Rechenanforderungen zu erfüllen. Ein in der Cloud bereitgestelltes Data Warehouse bietet eine verbesserte Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, sich mehr auf die Bereitstellung besserer und schnellerer Einblicke zu konzentrieren, anstatt einen vollständigen Serverbestand vor Ort zu verwalten. Diese Lösungen bieten Kostenkontrolle, da Organisationen für das bezahlen, was sie nutzen.
On-Premises oder Lizenz-Data-Warehouse
Eine On-Premises-Data-Warehouse-Software ermöglicht es Organisationen, einmal zu kaufen, intern bereitzustellen und die Kontrolle über ihre Hardware- und Software-Infrastruktur zu ermöglichen. Diese Bereitstellungslösung erfordert einen Berater, der bei der Installation und laufenden Unterstützung hilft. Ein Vorteil von On-Premises-Data-Warehouse-Lösungen besteht darin, dass sie vollständige Kontrolle und Zugriff auf die Daten innerhalb einer Organisation bieten, was dazu beiträgt, Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Was sind die gemeinsamen Merkmale von Data Warehouse Lösungen?
Data Warehouses helfen Organisationen, eine effektive Datenstrategie umzusetzen, sie speisen strukturierte und standardisierte Daten in BI-Tools ein, die Datenprofis hochrangige Einblicke für die Entscheidungsfindung bieten. Im Folgenden sind einige Kernmerkmale von Data-Warehouse-Software aufgeführt:
Datenquellenverbindungen: Data Warehouses verlassen sich typischerweise auf eine Reihe von Datenquellen. Die Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen, wie Tabellenkalkulationen, Bankensystemen und Software, die von SQL-Servern und relationalen Datenbanken bis hin zu Altsystemen reicht. Diese Funktion hilft Benutzern, Daten abzurufen, die sie während des Entscheidungsprozesses verwenden möchten.
Data Mart: Data Warehouses sind in einzelne Unterabschnitte organisiert. Diese segmentierten Speicherorte innerhalb des Data Warehouses sind typischerweise für ein einzelnes Team oder eine Abteilung relevant. Data-Warehouse-Lösungen ermöglichen es Benutzern, Data Marts innerhalb von ihnen zu erstellen.
Skalierung: Skalierung ermöglicht es dem Data Warehouse, die Speicherkapazität und Funktionalität zu erweitern und gleichzeitig ausgewogene Arbeitslasten aufrechtzuerhalten. Dies hilft, die wachsende Nachfrage nach Anfragen und expandierenden Informationssätzen zu erleichtern.
Autoskalierung: Während viele Tools Administratoren die Kontrolle über die Skalierung des Speichers ermöglichen, helfen Autoskalierungsfunktionen, die manuellen Aspekte zu reduzieren. Dies geschieht mit Automatisierungstools oder Bots, die Dienste und Daten automatisch oder auf Abruf skalieren.
Datenaustausch: Datenaustauschfunktionen bieten kollaborative Funktionalität zum Teilen von Abfragen und Datensätzen. Diese können zwischen Benutzern bearbeitet oder gepflegt und möglicherweise an Kunden oder Geschäftspartner gesendet werden.
Datenentdeckung: Suchtools bieten die Möglichkeit, in großen, globalen Datensätzen nach relevanten Informationen zu suchen. Dies ermöglicht Benutzern den Self-Service-Zugriff und die Navigation zu mehreren Datensätzen.
Datenmodellierung: Datenmodellierungstools helfen Benutzern, Daten so zu strukturieren und zu bearbeiten, dass eine schnelle und genaue Einsichtsextraktion ermöglicht wird. Sie helfen auch, Rohdaten in ein besser verdauliches Format zu übersetzen.
Compliance: Compliance-Funktionen überwachen Assets und setzen Sicherheitsrichtlinien durch. Dies hilft auch, Assets zu auditieren, um die Einhaltung von persönlich identifizierbaren Informationen (PII), der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) und anderen regulatorischen Standards zu unterstützen.
Datenstaging: Datenstaging-Bereiche werden verwendet, um Informationen zu normalisieren und zu strukturieren. Diese Übergangsspeicherbereiche werden häufig während der Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) verwendet, bei denen Informationen transformiert, konsolidiert, ausgerichtet und schließlich exportiert werden.
Präsentationstools: Sobald Daten im Staging-Bereich bereinigt und normalisiert wurden, werden sie in Data Marts übertragen, um von Benutzern darauf zuzugreifen. Sie können zu diesem Zeitpunkt exportiert oder mit BI-Tools für weitere Visualisierungen und Datenanalysen kombiniert werden.
Integrationstools: Integrationstools werden sowohl bei der Sammlung von Informationen aus verschiedenen Datenquellen als auch bei der Ausgabe von Informationen nach deren Normalisierung oder Modellierung verwendet. Diese Tools helfen, die Eingabe von Informationen zu erleichtern und die im Data Warehouse gespeicherten Daten zu nutzen..
Datenumwandlung: Diese Funktion ermöglicht Funktionen wie Datenbereinigung, Datenentduplizierung, Datenvalidierung, Zusammenfassung und mehr. Datenumwandlung ist erforderlich, um die Daten in ein Format zu konvertieren, das von BI-Tools verwendet werden kann, um nahtlos umsetzbare Einblicke zu extrahieren.
Echtzeitanalysen: Echtzeitanalysefunktionen bieten Informationen in ihrem aktuellsten Zustand und aktualisieren Benutzer, sobald sich etwas ändert. Dies verhindert die Notwendigkeit, Datensätze kontinuierlich zu aktualisieren, und vereinfacht die Verwendung von Streaming-Daten.
Weitere Funktionen von Data-Warehouse-Software: AI/ML-Integration und Data-Lake-Integrationen.
Was sind die Vorteile von Data Warehouse Lösungen?
Data Warehouses ziehen Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in verschiedenen Abteilungen innerhalb einer Organisation. Diese Daten fließen in Echtzeit aus verschiedenen CRM-Systemen, Finanzsystemen, ERP-Software und mehr. Sie fungieren als Entscheidungshilfesysteme, die darauf ausgelegt sind, historische Daten zu speichern, die weiterverarbeitet und transformiert werden, um Entscheidungsträgern bedeutungsvolle und wertvolle Einblicke zu ermöglichen. Diese Lösungen bieten eine einzige Quelle der Wahrheit für alle Daten innerhalb einer Organisation, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Verbesserte BI: Organisationen nutzen Data Warehouses hauptsächlich, um ihre Analyse- und BI-Anforderungen zu unterstützen. Data Warehouses erleichtern die zentrale Datenspeicherung auf schnelle und leicht zugängliche Weise, was BI-Implementierungen durch effektive Analysen und bessere Geschäftsentscheidungen weiter zugutekommt. Somit helfen diese Lösungen, schnelle, genaue und relevante Einblicke in ihre Daten zu gewinnen.
Erhöhter Return on Investment (ROI): Organisationen erzielen eine Umsatzsteigerung durch Kosteneinsparungen. Die Bereitstellung von Data-Warehouse-Lösungen hilft Organisationen, Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in einem spezifischen hochwertigen Format in einem einzigen Repository zu konsolidieren, was es leicht zugänglich macht, um besser zu analysieren. Data-Warehousing-Lösungen helfen auch, die betriebliche Effizienz und Produktivität zu verbessern.
Bietet Wettbewerbsvorteil: Daten innerhalb von Data Warehouses werden aus mehreren unterschiedlichen Quellen innerhalb einer Organisation gezogen und in einem standardisierten Format gespeichert, bereit zur Analyse. Dies ermöglicht einen schnellen und einfachen Zugriff auf Daten und spart viel Zeit bei der Ableitung von Einblicken. Sie ermöglichen es Datenprofis, wichtige Bedrohungen und Chancen durch effektive Geschäftsdatenanalyse zu identifizieren und zu bewerten.
Verbessert den operativen Workflow: Daten in einem Data Warehouse werden oft transformiert und bereinigt, bevor sie geladen werden. Dies stellt sicher, dass die verwendeten Daten von guter Qualität sind und die aus den Daten generierten Einblicke als genau angesehen werden können. Dies kann die betriebliche Effizienz von Unternehmen verbessern.
Wer nutzt Data Warehouse Lösungen?
Data-Warehousing-Lösungen konzentrieren sich auf datenrelevante Geschäftsanalyse und organisieren und optimieren sie, um eine effiziente Analyse zu ermöglichen. Diese Software bietet eine einfache Benutzeroberfläche für Business-Analysten.
Datenanalysten und Datenwissenschaftler: Diese Mitarbeiter nutzen Data Warehouses, um einen zentralen Überblick über Daten in einer Organisation zu erhalten, um wertvolle Einblicke in Bezug auf die Beantwortung von Fragen zu gewinnen, die für strategische Entscheidungen erforderlich sind.
Software im Zusammenhang mit Data Warehouse Lösungen
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Data Warehouses verwendet werden können, umfassen:
Datenbanken: Datenbanken bestehen aus einer großen Familie von Tools, die zur digitalen Speicherung von Informationen verwendet werden. Es gibt eine Vielzahl von Datenbanken wie relationale Datenbanksoftware, objektorientierte Datenbanksoftware und Graphdatenbanken. Sie können verwendet werden, um praktisch jede Art von Datensatz zu speichern, abhängig von ihrer Natur, unterscheiden sich jedoch stark voneinander.
ETL-Tools: ETL ist die gebräuchlichste Methode, mit der Daten aus einem Data Warehouse extrahiert werden. Diese Tools wurden lange Zeit verwendet, um die Nutzung heterogener Informationsquellen zu erleichtern und sie in präsentationsbereite Datenformate zu transformieren.
Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware: Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware arbeitet oft in Verbindung mit Data Warehouses, um große Informationsmengen vor der Speicherung zu verarbeiten und zu verteilen. Diese Tools helfen, die Skalierbarkeit und Verarbeitungskapazität des Warehouses zu verbessern, was die Erkundung im Vergleich zu ETL-Tools verbessert.
Analyseplattformen: Um ein effektives und effizientes Analysesystem zu implementieren, benötigen Unternehmen gut strukturierte und gestaltete Data Warehouses. Data Warehouses können als Lösungen für die Datenintegration erklärt werden, die Berichterstattung und Analysen weiter ermöglichen. Data Warehouses sind ein wesentlicher Bestandteil von Analysesystemen; daher kann ein schlecht gestaltetes Data Warehouse zu einem geringeren Wert der generierten Einblicke führen und weitere Auswirkungen auf geschäftliche Entscheidungsmaßnahmen haben. Analysetools sind mit Data Warehousing in Form von Berichterstattung und Analyse von Informationen verbunden.
Herausforderungen mit Data Warehouse Lösungen
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
On-Premises-Data-Warehouse-Lösungen: On-Premises-Data-Warehouse-Lösungen erfordern die Verwaltung und Wartung der Hardware- und Softwareinfrastruktur und -dienste im eigenen Haus. Organisationen benötigen dedizierte Teams, um diese Lösungen zu implementieren. On-Premises-Data-Warehouses können nicht auf Abruf skaliert werden. Daher wird das Hochskalieren zur Erfüllung sich ändernder Anforderungen Organisationen dazu veranlassen, Systeme zu ersetzen.
Datenqualität: Daten kommen aus mehreren Quellen innerhalb von Organisationen in Data Warehouses. Inkonsistente Daten wie Duplikate und fehlende Informationen können zu Fehlern führen. Schlechte oder fehleranfällige Datenqualität kann zu ungenauen Berichten und Einblicken führen, was zu schlechten Entscheidungen führen kann.
Wie kauft man Data Warehouse Lösungen
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Data-Warehouse-Software
Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und die erste Data-Warehouse-Lösung kaufen möchte, oder vielleicht eine Organisation ein Altsystem aktualisieren muss - wo auch immer sich ein Unternehmen im Kaufprozess befindet, g2.com kann helfen, die beste Data-Warehouse-Software für das Unternehmen auszuwählen.
Die spezifischen geschäftlichen Schmerzpunkte könnten sich auf unstrukturierte und unterschiedliche Datenquellen beziehen, die gut analysiert werden müssen, um sie für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, besteht die Notwendigkeit, nach einer Lösung zu suchen, die helfen kann, diese Daten zu organisieren und zu strukturieren, um eine zentrale Ansicht für die Analyse zu erstellen. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr umfasst.
Abhängig vom Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Data-Warehouse-Software benötigt wird.
Vergleichen Sie Data Warehouse Lösungen Produkte
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von Data Warehouse Lösungen
Wählen Sie ein Auswahlteam
Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es in Stein gemeißelt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet Data Warehouse Lösungen?
Data-Warehouse-Lösungen werden oft als eigenständige Produkte verkauft. Sie können mit anderen BI- und Analysetools integriert werden. Diese kommen typischerweise in zwei Arten von Preismodellen - Pauschalpreis und auf Abruf.
Implementierung von Data Warehouse Lösungen
Wie werden Data Warehouse Lösungen implementiert?
Eine Organisation könnte entweder entscheiden, ein kommerzielles Data Warehouse zu kaufen oder ein internes Data Warehouse zu bauen. In jedem Fall erfordert dies eine ordnungsgemäße Planung in Bezug auf die Architektur und die Ausrichtung des Data-Warehouse-Projekts an den Unternehmenszielen, da der Endzweck darin besteht, wertvolle Einblicke für Geschäftsleiter für strategische Entscheidungen zu gewinnen.
Die Implementierung von Data Warehouses kann auf folgende Weise erfolgen: Enterprise Data Warehouse, Operational Data Store und Data Mart.
Operational Data Store: Eine operative Datenbank (ODS) ist darauf ausgelegt, aktuelle operative Daten zu verarbeiten. Die aus diesen Daten gewonnenen Einblicke unterstützen hauptsächlich die Verbesserung der operativen Prozesse.
Enterprise Data Warehouse (EDW): Dies ist ein zentrales Datenrepository, das Unternehmensdaten aus mehreren Quellen im gesamten Unternehmen sammelt und zur Analyse bereitstellt, um umsetzbare Einblicke zu liefern.
Data Mart: Es kann als ein Unterset eines Data Warehouses betrachtet werden. Es konzentriert sich auf eine bestimmte Geschäftssparte wie Vertrieb, Marketing und Finanzen. Data Marts liefern Daten in kleinen Sätzen oder Partitionen, um einen einfachen und effizienten Zugriff zu ermöglichen.
Wer ist verantwortlich für die Implementierung von Data Warehouse Lösungen?
Die Bereitstellung eines Data Warehouses erfordert die Teilnahme mehrerer Interessengruppen. Einige von ihnen sind wie folgt:
C-Suite-Executives: Diese Personengruppen helfen Benutzern, die langfristigen Ziele und Strategien einer Organisation in Bezug auf die Datenprojekte zu verstehen. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Festlegung des Umfangs der Datenprojekte zusammen mit den Projektmanagern und dem Datenteam, um ihnen zu helfen, zu verstehen, welche Art von Daten für die Organisation für die Entscheidungsfindung wertvoll sein können.
Projektmanager: Sie sind verantwortlich für die Überwachung des gesamten Projekts in Bezug auf Budget, Zeitpläne, Fristen und Projektblockaden. Der Projektmanager ist mit der Aufgabe betraut, den Fortschritt des Projekts an das obere Management zu kommunizieren.
IT-Team: Diese Teams bestehen aus Business-Analysten, technischen Architekten, ETL-Experten und Spezialisten. Dieses Team spielt eine Rolle bei der Unterstützung der Datenprojekte, indem es Aktivitäten wie die Entwicklung des Data Warehouses, die Verbindung von Datenquellen, die Durchführung von ETL-Prozessen und mehr ausführt. Sie können erforderlich sein, um das System zu unterstützen, wenn es sich um eine On-Premises-Bereitstellung handelt.
Wie sieht der Implementierungsprozess für Data Warehouse Lösungen aus?
Der Implementierungsprozess einer Data-Warehouse-Lösung kann in folgende Schritte unterteilt werden:
Anforderungen sammeln und definieren: Dieser Schritt beinhaltet das Verständnis der langfristigen Geschäftsstrategien und -ziele der Organisation. Es umfasst auch verschiedene andere Kriterien in Bezug auf die Art der erforderlichen Analyse und Berichterstattung sowie Hardware, Software, Tests, Implementierung und Schulung der Benutzer. Dieser Schritt umfasst mehrere Interessengruppen, beginnend mit den Entscheidungen der C-Suite, dem Daten- und Analyseteam, der IT-Unterstützung und dem Datenverwaltungsteam.
Data-Warehouse-Umgebung: Als nächster Schritt müssen Benutzer entscheiden, welches Bereitstellungsmodell geeignet ist: On-Premises, öffentliche oder private Cloud oder Hybrid-Cloud. Die öffentliche Cloud wird als eines der kostengünstigsten Modelle angesehen, da der Cloud-Anbieter die Verwaltung und Wartung der Infrastruktur-Hardware-Anforderungen übernimmt.
Datenmodellierung: Einer der entscheidenden Schritte bei der Implementierung eines Data Warehouses ist die Entscheidung über das Datenmodell. Jede Datenquelle hat ein spezifisches Datenschema, die Auswahl eines einzigen Schemas, das für alle geeignet ist, ist erforderlich.
Verbindung von Datenquellen durch ETL-Prozess: Dieser Schritt umfasst die Datenextraktion aus mehreren unterschiedlichen Quellen, die Transformation durch Umwandlung der Daten vom Quellschema in das zugewiesene Zielschema und das anschließende Laden in die Data Warehouses. Die Transformation der Daten umfasst auch einige andere Aktionen, die auf dem Datensatz durchgeführt werden können, wie Validierung, Anreicherung und andere Datenqualitätsmaßnahmen.
Integration in BI- und Analysetools: Sobald ein Data-Warehouse-System eingerichtet ist, umfasst der nächste Schritt die Integration des von der Organisation verwendeten BI-Tools mit den Warehouse-Daten. Dies erleichtert die Berichterstattung und Analyse, was zu schnelleren und einfacheren Einblicken für bessere Entscheidungen führt.
Testen und Validieren des Systems: Dieser Schritt umfasst das End-to-End-Testing des gesamten Data-Warehouse-Systems. Das System kann auf verschiedenen Parametern getestet werden, wie Datenqualitäts- und Integritätsprüfungen, Systemleistung und Analyse, ob es die Endbenutzeranforderungen in Bezug auf Berichterstattung und Analyse erfüllt.
Data Warehouse Lösungen Trends
Umstellung auf Cloud-Data-Warehousing-Lösungen
Organisationen übernehmen zunehmend Cloud-Data-Warehouses, um eine verbesserte Skalierbarkeit und Leistung zu erzielen. Dieser Wechsel hilft ihnen, sich mehr auf die Verwaltung ihrer Geschäftstätigkeiten zu konzentrieren, als einen Serverblock zu verwalten. Cloud-Data-Warehouse-Lösungen ermöglichen es Organisationen auch, einfachen Echtzeitzugriff auf Daten aus mehreren Quellen zu erhalten, was es ihnen ermöglicht, schnell bessere Einblicke zu gewinnen. Unternehmen können auch Kosteneffizienz mit in der Cloud bereitgestellten Data Warehouses erreichen, da es weniger teuer ist, ein Cloud-Data-Warehouse zu skalieren als eines, das vor Ort bereitgestellt wird. Außerdem zahlen Käufer am Ende für die Ressourcen, die sie nutzen, was die betriebliche Effizienz weiter verbessert.
Bewegung in Richtung DWaaS
Organisationen bewegen sich in Richtung Data Warehouse as a Service (DWaaS), da es Käufern ermöglicht, die Vorteile der Eliminierung von Hardware- und Softwarebeschaffung, Konfiguration und Wartungsarbeiten zu nutzen, da ein Dritter dafür verantwortlich ist. Angefangen von der Verwaltung des Data Warehouses bis hin zur Einrichtung eines Data-Warehouse-Teams sind die Anbieter dafür verantwortlich.
