Data Warehouse

Wir bei Mistral sind Experten für Data Warehouse Architektur und Design. Wenn ein Unternehmen wächst, wächst auch die Datenmenge, die es generiert, was die Kontrolle immer schwieriger macht. Dank eines Data Warehouse haben Sie alle Informationen Ihres Unternehmens strukturiert, standardisiert und gesichert an einem Ort.

Ein Data Warehouse ist ein Datenlager, in dem Daten gespeichert werden, nachdem sie aus den Quelldatenbanken extrahiert und transformiert wurden, um Duplizierung, Leerzeichen und Inkonsistenzen zu vermeiden. Die Funktion eines Data Warehouse besteht darin, den Business Intelligence-Tools und Data Science-Algorithmen höherwertige Daten und eine kürzere Ladezeit als bei einer herkömmlichen Datenbank bereitzustellen.

88% der Unternehmen halten es laut einer Harvard Business Review-Studie für dringend nötig, in die Datenanalyse zu investieren.

Vorteile der Implementierung eines Data Warehouse

Datenqualität

Daten werden im Data Warehouse gespeichert, nachdem Fehler, Duplikate, leere oder schlecht ausgefüllte Stellen und Inkonsistenzen beseitigt wurden.

Kosten- und Zeitersparnis

Sie müssen keine Zeit damit verschwenden, nach Daten aus verschiedenen Quellen zu suchen, noch müssen Sie sie ändern oder aktualisieren. Sie befinden sich an einem einzigen Ort und können analysiert werden.

Kosteneffektivität

Diese Art von Projekt hat einen sehr schnellen Return on Investment, da das Unternehmen sofort nach der Umsetzung greifbare Ergebnisse erzielen und seine Entscheidungen auf aktualisierte, qualitativ hochwertige Daten stützen kann.

Volle Kontrolle über Ihre Daten

Mit einem Data Warehouse wissen Sie genau, welche Datenquellen Sie haben, kennen deren Qualität, wissen wer Zugriff hat und was Ihre Bedürfnisse sind.

Datenkultur

Ein Data Warehouse erleichtert dem Rest des Teams den Zugriff auf die Daten, damit sie ihre Entscheidungen auf Daten stützen und so eine Datenkultur schaffen.

Einfache Skalierbarkeit

Sowohl das Ermöglichen des Zugriffs auf neue Benutzer als auch das Speichern oder Hinzufügen neuer Quellen und/ oder Anforderungen sind sehr einfach zu aktualisieren, sodass sich das Data Warehouse an Ihre Bedürfnisse anpasst.

Experten für Implantation und Modifikation von Data Warehouse

Aufbau eines Data Warehouse

Das Data Warehouse fungiert als Bindeglied zwischen den Datenbanken und den Datenanalysetools. Wie bereits erwähnt, dient das Data Warehouse der Speicherung der Daten aus verschiedenen Datenbanken mit dem Ziel, sie zu transformieren und zu standardisieren, um Qualität und Ladezeit zu verbessern.

Im folgenden Diagramm zu Data Governance sehen Sie die Struktur eines Data Warehouse.

Datenquellen
Es umfasst alle Datenbanken des Unternehmens: CRM, ERP, MES, soziale Netzwerke, Webdaten, Anrufe ... Die Daten werden unverändert extrahiert (Rohdaten) und in das Data Warehouse geladen.
Data Warehouse
Sobald die Daten geladen sind, werden sie zur Fehlervermeidung transformiert und später zusammen mit den restlichen bereits verarbeiteten Daten in eine neue Datenbank geladen.
Berichterstattung
Business Intelligence-Tools wie Power BI fragen das Data Warehouse ab, um die Daten zu analysieren und zu visualisieren.

Echtes Beispiel für Data Warehouse

Eine unserer Erfolgsgeschichten ist die evolutionäre Pflege des Data Warehouse, die wir für AIDA Cruises, einem führenden Unternehmen der Kreuzfahrtbranche mit mehr als 14.000 Mitarbeitern, durchführen.

AIDA Cruises verfügt über eine Vielzahl von Datenquellen: CRM, Reservierungen, Anrufe ... die die Informationen in verschiedenen Dateitypen generieren. Um all diese Informationen analysieren zu können, war die Implementierung eines Data Warehouse erforderlich. Dank dieser Lösung können die verschiedenen Abteilungen des Unternehmens (Finanzen, Personal, Vertrieb, Marketing, Management ...) auf eine einzige Quelle mit den zu analysierenden Daten zugreifen.