Beste Datenlagerlösungen - Seite 9

Data-Warehouse-Prozesse verarbeiten, transformieren und integrieren Daten, um die Entscheidungsfindung innerhalb einer Organisation zu unterstützen. Data-Warehouse-Lösungen fungieren als zentrales Repository für integrierte Daten aus verschiedenen, unterschiedlichen Quellen, die Geschäftseinblicke mit Hilfe von Big-Data-Analytics-Software und Datenvisualisierungssoftware bieten. Daten innerhalb eines Data Warehouses stammen aus allen Bereichen eines Unternehmens, einschließlich Vertrieb, Finanzen und Marketing, unter anderem.

Data Warehouses können Daten aus CRM-Automatisierungstools, Marketing-Automatisierungsplattformen, ERP- und Supply-Chain-Management-Suiten und mehr kombinieren, um präzise analytische Berichte und intelligente Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Unternehmen können auch prädiktive Analysen und künstliche Intelligenz (KI)-Tools verwenden, um Trends und Muster in den Daten zu erkennen. Eine kritische Fähigkeit eines Data Warehouses ist seine Fähigkeit, sich mit Drittanbieter-Business-Intelligence-Software, Data Lakes, Data-Science-Workflows und maschinellem Lernen sowie KI-Technologie zu integrieren.

Data Warehouses werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Banken, Finanzen, Gesundheitswesen, Versicherungen und Einzelhandel. Bereitstellungsmodelle eines Data Warehouses umfassen On-Premises, Private Cloud, Public Cloud und Hybrid Cloud. Ein modernes Cloud-Data-Warehouse ist in der Lage, eine große Menge komplexer Daten zu verarbeiten, kann je nach Geschäftsbedarf sofort skaliert werden, schnelle fortgeschrittene analytische Abfragen durchführen und enthält begrenzte Infrastruktur-Einrichtungskosten.

Um in die Kategorie Data Warehouse aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Daten aus mehreren oder allen Bereichen eines Unternehmens enthalten Daten vor dem Eintritt in das Data Warehouse durch einen Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) integrieren Benutzern ermöglichen, Abfragen durchzuführen und die im Data Warehouse gespeicherten Daten zu analysieren Mehrere Bereitstellungsoptionen anbieten Sich mit Drittanbieter-Berichts- und Business-Intelligence-Tools integrieren Als Archiv für historische Daten dienen