Data Warehouse

Data Warehouse 2018-04-04T16:17:44+00:00

ADASTRA bietet ganzheitliche Data Warehousing-Lösungen für eine erleichterte Entscheidungsfindung, optimierte Geschäftsprozesse und einen schnellen Return on Investment. Unser Team von erfahrenen DWH-Experten verfügt über ausgezeichnete praktische Expertise im Aufbau und Einsatz von BI-Systemen zur Transformation der Daten in handlungsrelevante Informationen.

Wir gewährleisten unseren Kunden beim Design und der Entwicklung von strategischen BI-Lösungen, dass:

  • das BI-Projekt innerhalb der vorgegebenen Zeit und des vorgegebenem Budgets umgesetzt wird,
  • die geplanten Maßnahmen umgesetzt werden,
  • der Kunde bedenkenlos Neuerungen in seine Lösungen einführen kann,
  • der Kunde sich nicht mehr mit dem Aufbau und der Koordination eines BI-Teams beschäftigen muss,
  • dem Kunden eine optimierte und effiziente Datenplattform garantiert wird,
  • dem Kunden die notwendige Grundlage für ein voll umfängliches BI-Verständnis und die jeweiligen Methoden bereitgestellt wird.

ADASTRA Data Warehouse Framework

Profitieren Sie von unserem standardisierten ADASTRA DW Framework!

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Im ADASTRA Data Warehouse Framework sind praktische Erfahrungen unserer Data Warehouse-Architekten aus zahlreichen Projekten integriert – sie sind in einer konsolidierten, komponentenorientierten und effizienten Art umgesetzt oder vorgefertigt. Der Einsatz des ADASTRA Data Warehouse Frameworks bietet Ihnen folgende Vorteile:

  • Quick Wins zu erreichen (erste fachliche Ergebnisse werden innerhalb weniger Monate erzielt),
  • die Kosten des Data Warehouse-Projekts zu reduzieren,
  • dabei trotzdem eine Best Practice-basierte Infrastruktur zu implementieren und
  • die Sicherheit einer zukunftsfähigen Architektur zu gewährleisten.

Erfahren Sie mehr zum ADASTRA Data Warehouse Framework.

Referenzen

Im Bereich Data Warehouse vertrauen uns namhafte Unternehmen weltweit!

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Die folgenden Unternehmen vertrauen uns im Bereich Data Warehousing:

  • MAN Financial Services
  • Volkswagen AG
  • Skoda
  • Volkswagen Financial Services
  • Commerzbank

Weitere Referenzen finden Sie hier.

Vision DW 360° (Data Warehouse Assessment)

Wie steht es um Ihr Data Warehouse?
Informieren Sie sich hier über die Möglichkeiten eines Data Warehouse Assessments mit ADASTRA.

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Das ADASTRA Data Warehouse Assessment bietet Ihnen die folgenden Vorteile:

  • Analyse des IST-Zustandes
  • GAP-Analyse (insbesondere Dokumentationsgaps)
  • Empfehlungen für weiteres Vorgehen

Weitere Informationen zum Data Warehouse Assessment erhalten Sie hier.

ETL

ETL tools „pumpen“ Daten zwischen Ihren Systemen hin und her. Ähnlich wie das Herz Blut durch unsere Körper pumpt. Diese Datenpumpen gewährleisten den Massentransfer von Daten zwischen den einzelnen Systemen. Am häufigsten begegnet man ETL Tools bei der Implementierung von Data Warehouses.

ADASTRA hat sich auf ETL-Prozesse spezialisiert und verfügt in dieser Kernkompetenz über Spezialisten, die umfangreiche Erfahrungen in unseren eigenen ETL-Methodiken sowie dem breiten Spektrum der ETL-Tools besitzen.

Wir unterstützen Sie bei der Auswahl eines geeigneten ETL-Tools, helfen Ihnen bei der Analyse des aktuellen Standes Ihrer Data Warehouse-Umgebung und erarbeiten für Sie eine detaillierte ETL-toolbasierte Roadmap.

Die Herausforderung

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ETL stellt den wohl kritischsten und kostenintensivsten Teil eines Business-Intelligence-Systems dar. Gut die Hälfte der Entwicklung eines Data-Warehouse-Projekts entfällt auf das ETL-Design und die Entwicklung. In Data-Mining-Lösungen umfasst die Datenaufbereitung (wie z.B. ETL) sogar einen noch größeren Anteil der Arbeit.

ETL bildet eine wesentliche Komponente eines Informationssystems. Daher überwiegen die Vorteile eines toolbasierten ETL-Prozesses gegenüber den traditionellen, nicht-ETL-toolbasierten Lösungen.

ETL-toolbasierte Lösungen bieten eine schnellere Entwicklung und Erweiterung, einfachere Wartung, verbesserte Datenqualität und Metadaten-Sicht sowie verbesserte Wiederverwendbarkeit von Metadatenauszügen.

ETL oder ELT?

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Im Wesentlichen gibt es zwei Ansätze zum Implementieren dieser „Datenpumpen“:

ETL (Extract, Transform, Load) – hierbei werden die Daten zuerst aus der Datenquelle extrahiert und in einer Zwischenschicht in die Zielstruktur transformiert und in die Zieldatenbank übertragen. Dies führt zu einer präziseren Ausrichtung der gewünschten Daten und verschafft Ihnen einen Vorteil in Ihren geschäftlichen Prozessen.

ELT (Extract, Load, Transform) – hierbei werden die Daten aus der Datenquelle extrahiert und komplett  der Zieldatenbank zur Verfügung gestellt. Die ausgewählten Daten werden dann in die erforderlichen Ausgaben umgewandelt. Dieser Ansatz ist flexibler in Bezug auf die Datenverfügbarkeit, jedoch anspruchsvoller in Bezug auf die Datenmenge.

ADASTRAs  ETL-Tool-Expertise

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  • Informatica Power Center
  • IBM WebSphere DataStage
  • Ab Initio
  • Microsoft DTS
  • Oracle Warehouse Builder
  • SAS