In vielen Unternehmen ist das Data Warehouse in die Jahre gekommen. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen der Fachabteilungen. Mit IoT und der Digitalisierung kommen zudem neue Herausforderungen hinzu. Ist Ihr Data Warehouse all dem noch gewachsen? Machen Sie den Health-Check!
Vor dem Umzug in die Cloud müssen Unternehmen ihre Hausaufgaben erledigen – und ihr Data Warehouse fit für die neue Umgebung machen.Geblendet von den zahlreichen Vorteilen, wollen viele Unternehmen zumindest Teile ihrer IT in die Cloud migrieren. Der Wunsch dies so schnell wie möglich zu tun ist
Data Warehouse Automation ist heute weniger ein Thema der Werkzeuge, sondern vielmehr werden neue Methoden im Bereich der Business Intelligence, kurz BI, benötigt. Geschwindigkeit und Skalierbarkeit sind dabei treibende Faktoren für die Transformation kompletter Data Warehouses. Experten erwarten ein Jahr mit großen Veränderungen.
Zwei Jahre sind nunmehr seit dem Artikel „Der Schatz im Datensee“ vergangen. Insofern erscheint es an der Zeit, die damals beschriebenen Konzepte und Aussagen im aktuellen Kontext noch einmal zu betrachten und einen Blick auf Trends und neue Entwicklungen zu werfen.
Migrationsprojekte von relationalen Datenbanken zu BigData-Lösungen sind vielschichtig und oftmals durch die komplexe heterogene Systemlandschaft gekennzeichnet.
Ein ideales Data Warehouse integriert schnell und korrekt neue Daten, reagiert flexibel auch auf große inhaltliche Änderungen, ist auditfähig und kann schnell von monatlicher Beladung auf mehrfach tägliches Laden umsteigen.
Big Data, Small Data, Sensor- oder Log-Daten, strukturiert oder unstrukturiert – deutsche Unternehmen nutzen endlich ihre Informationen: Bei vier Fünfteln basieren Unternehmensentscheidungen auf Datenanalysen, so eine Studie.
Unvollständig integrierte und analysierte Daten sind verschenktes Potential. Agile und datengetriebene Unternehmen können schneller die Bedürfnisse ihrer Kunden verstehen und entsprechend erfolgsführend darauf reagieren. Speziell für Unternehmen, die erstmalig ihre Daten analysieren möchten, gibt es nun eine schnelle und skalierbare Lösung zur Datenintegration.
Viele Unternehmen fertigen „just-in-time“ und besitzen eng getaktete Produktionsabläufe. Eine Grundvoraussetzung dieser Agilität ist die umfassende Transparenz der Lagerlogistik.
Thought Leadership