Data Warehousing Dienstleistungen

Eine maßgeschneiderte DWH-Lösung ermöglicht es Ihnen, sich nahtlos an Marktveränderungen anzupassen. Mit einem zuverlässigen Data-Engineering-Partner können Sie Ihre Datenakquise und -verarbeitungskapazitäten von Terabytes auf Petabytes skalieren – ohne Kompromisse bei Leistung, Datenintegrität, Sicherheit oder Kosteneffizienz einzugehen.

Bevor ein Unternehmen in die Entwicklung einer Data-Warehouse-Lösung investiert, sollte es seine Geschäftsanforderungen sowie seine taktischen und strategischen Ziele priorisieren. Sie könnten beispielsweise ein Enterprise Data Warehouse als eine einzige zentrale Wahrheitsquelle (Single Source of Truth) entwickeln. Der Hauptnutzen einer Enterprise-Data-Warehouse-Lösung ist die Datenverfügbarkeit für unternehmensweite Analysen.

Um auf den Implementierungsprozess gut vorbereitet zu sein, sollten Unternehmen die Kernphasen und Komponenten von Data-Warehousing-Diensten verstehen.

Data-Warehousing-Treibstoff: Definition und Analyse von Datenquellen

Sobald Sie Ihre Ziele für die DWH-Entwicklung festgelegt haben, besteht der nächste Schritt darin, die relevanten Datenquellen zu identifizieren und eine Verbindung zu ihnen herzustellen. Die Anzahl der Quellen hängt von Ihren Anforderungen ab. Für ein Enterprise Data Warehouse müssen Sie eine Verbindung zu allen verfügbaren Systemen in Ihrem Unternehmen herstellen, um ein Data Warehouse mit der maximalen Datenmenge zu versorgen. Für abteilungsspezifische Datenanalysen können Data Warehouses Daten aus weniger Quellen sammeln und speichern.

Bei der Analyse von Datenquellen definieren wir Datentypen, Datenvolumen, Datensensitivitätsstufen und die Datenqualität. Danach ist es von entscheidender Bedeutung, die Daten bei Bedarf zu bereinigen und zu transformieren.

ETL/ELT-Prozesse: Optimierung des Rohdatenflusses

ETL und ELT sind entscheidende Datenverarbeitungsansätze, die eine automatisierte und rechtzeitige Datenaufnahme in Data Warehouses ermöglichen.

• ETL: Gemäß diesem Ansatz bauen Data Engineers Pipelines, die:
  • Daten aus Quellen extrahieren
  • Datensätze auf einem sekundären Verarbeitungsserver transformieren
  • transformierte Datensätze in ein Data Warehouse laden

ETL-Pipelines unterstützen strukturierte Daten in Form von Zeilen und Spalten.

• ELT: Diese Pipelines:
  • Daten aus relevanten Quellen extrahieren
  • Rohes Datenmaterial direkt in ein Data Warehouse laden
  • Transformieren Sie diese Datensätze bei Bedarf für die Datenanalyse

Ein ELT-Prozess kann alle Arten von Daten verarbeiten, einschließlich unstrukturierter, semi-strukturierter und strukturierter Daten, was sich am besten zur Erfüllung umfassender Enterprise-Data-Warehouse-Dienste eignet.

Datenspeicherung: Cloud-Dienste für Data Warehouses im Vergleich zu lokalen Data Warehouses (On-Premises)

Für eine zuverlässige Datenspeicherung können Sie sich zwischen einem Cloud-basierten oder einem lokalen (On-Premises) Data Warehouse entscheiden. Um die richtige Wahl zu treffen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Branchenanforderungen
• Budgetbeschränkungen
• Anpassungsbedürfnisse

Mit einem On-Premise-Data-Warehousing-Dienst haben Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Hard- und Software-Upgrades, die Systemverfügbarkeit und die Skalierungsmöglichkeiten. Es ist von Vorteil, wenn ein solches Maß an Eigenverantwortung für Ihr Unternehmen ein Muss ist, aber eine On-Premise-Infrastruktur erfordert erhebliche Anfangs- und laufende Kosten.

Im Gegenteil bieten Cloud-Data-Warehouse-Dienstanbieter (Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake) Pay-as-you-go-Preismodelle mit flexiblen und vollständig verwalteten Funktions- und Skalierungsmöglichkeiten.

Analysten- und BI-Tools, um Daten in die Tat umzusetzen

Das Extrahieren von Geschäftsdaten und deren Speicherung ohne weitere Analyse ist bedeutungslos. Das Sammeln relevanter Daten und deren Analyse zur Entdeckung wie sich Ihr Unternehmen entwickelt, was Kunden am meisten von Ihren Dienstleistungen erwarten und ob Sie Ihre KPIs und Ziele erreichen was die Zusammenarbeit mit einem Data-Warehouse-Ditänträger-Team rechtfertigt. Mit Hilfe von Datenintegrationstools, Business Intelligence und fortschrittlichen Analyselösungen können Sie aussagekräftige Dashboards, detaillierte Berichte, interaktive Visualisierungen und Vorhersagesysteme erstellen.

• Business-Intelligence-Tools: Tools wie Tableau, Power BI und Looker sind gängige Optionen für die geschäftsspezifische Datenanalyse. Yalantis-Daten-/BI-Ingenieure haben Erfahrung in der Optimierung dieser Tools, um sie an Ihre Geschäftsanforderungen anzupassen.
• Erweiterte Analysewerkzeuge: KI/ML-Modelle befähigen Data Scientists dazu, komplexe Data-Mining- und statistische Analysen durchzuführen.

Data-Governance: Gewährleistung kontinuierlicher Datenqualität und -sicherheit in einer On-Premises- oder Cloud-Data-Warehouse-Lösung

Yalantis befolgt klare Richtlinien zur Aufrechterhaltung und Überwachung von Datenqualität, Sicherheit, Datenschutz und Compliance, um die langfristige Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit Ihres Data Warehouse zu gewährleisten. Wir richten einen vollständigen Datenlebenszyklus-Management-Prozess ein, der Folgendes umfasst:

• Datenqualitätsmanagement Die Aufrechterhaltung der Datenqualität in einem Data Warehouse ist ein fortlaufender Prozess. Er umfasst die kontinuierliche Überprüfung, ob Daten kvollständig, konsistent, eindeutig, zeitgerecht und relevant. Wir führen verschiedene Datentests durch, um Folgendes zu definieren:
  • NULL-Werte
  • Referentielle Integrität
  • Numerische Verteilung
  • Einzigartigkeit
  • Volumen
• Datensicherheit: Wir gewährleisten das erforderliche Niveau an Sicherheit und Datenschutz durch regelmäßige Sicherheitsaudits und Systemkomponenten-Updates. Unser OpSec-Team hilft Ihnen, Systemrisiken zu minimieren, indem es Sicherheitskontrollen und Best Practices in allen Phasen des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) implementiert.
• Datenschutzkonformität: Unser Team für Data-Warehouse-Dienste gewährleistet kontinuierliche Compliance-Prüfungen der branchenüblichen Sicherheitsanforderungen und stellt eine Roadmap zur Sicherstellung hoher Datensicherheitsstandards bereit.

So bauen Sie ein erfolgreiches Data Warehouse auf: Letzte Tipps

• Konzentrieren Sie sich auf Anwendungsfälle: Definieren Sie spezifische Geschäftsprobleme, die Sie mit Data Analytics auf Basis von Data Warehouses angehen möchten. Solche Probleme können sein:
  • Verbesserung der Behandlungsergebnisse von Patienten
  • effektive Betrugserkennung bei Finanztransaktionen
  • Erzielung einer hohen Effizienz der Lieferkette

Wenn Sie sich auf das konzentrieren, was für Ihr Unternehmen kritisch ist, können Sie Ursachen rechtzeitig definieren und erfolgreiche Verbesserungsstrategien entwickeln.

• Skalierbares Design Ein modularer Ansatz (Data Marts oder Schichten) bei der Entwicklung von Data-Warehouse-Lösungen ermöglicht ein inkrementelles Wachstum ohne Neugestaltung des gesamten Systems, sobald sich Ihre Geschäftsanforderungen ändern.
• Optimierte Leistung: Implementieren Sie Datenpartitionierung, Indizierung und Komprimierungstechniken, um Abfragen zu beschleunigen und die Speicherkosten des Data Warehouses zu senken. Unser Data-Warehouse-Services-Team entwickelt kosteneffiziente, maßgeschneiderte Datenlösungen unter Einsatz der richtigen Tools und Leistungsoptimierungsstrategien.
• Klare Dateneigentümerschaft Weisen Sie klare Verantwortlichkeiten für Datenqualität, -genauigkeit und -sicherheit innerhalb Ihres internen Teams oder gemeinsam mit Ihrem externen Softwareentwicklungspartner zu.
• Unternehmensweite Datenkompetenz Schulen Sie Ihre Mitarbeiter darin, Datenkonzepte, -werkzeuge und -techniken zu verstehen. Helfen Sie ihnen, Dateneinblicke zu verstehen und zu interpretieren, um diese zu ihrem Vorteil zu nutzen und die Leistung zu steigern.
• Benutzerdefinierte Dashboards: Passen Sie die Visualisierungen an die Bedürfnisse der jeweiligen Interessenvertreter an – C-Level-Manager, Analysten und Führungskräfte an vorderster Front.
• Aufstrebende Technologien: Bleiben Sie darauf vorbereitet, KI/ML für prädiktive Analysen und andere fortschrittliche Funktionen zu integrieren. Die Förderung von Data-Science-Projekten kann Ihrem Unternehmen helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben und effektiv für die Zukunft zu planen.

Der Aufbau erfolgreicher Data Warehouses dreht sich um mehr als nur Technologie – es geht darum, ein System zu schaffen, das auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt ist, sich an das Wachstum anpasst und allen Beteiligten einen Mehrwert bietet. Ob Sie die Patientenversorgung verbessern, Finanzabläufe optimieren oder Fertigungsprozesse verschlanken: Ein gut konzipiertes Data Warehouse ist das Fundament für datengestützten Erfolg. Investieren Sie in die richtigen Tools, planen Sie für zukünftige Anforderungen und stellen Sie Ihre Anwender in den Mittelpunkt des Prozesses, um langfristigen Nutzen und Akzeptanz sicherzustellen.