Der immer größere Wettbewerbs- und damit einhergehende Kostendruck zwingt Unternehmen dazu ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, schnell auf Veränderungen am Markt zu reagieren und engere Kunden- und Lieferanten-Beziehungen aufzubauen. Geeignete Maßnahmen können nur auf Basis von korrekten Informationen - in Form von Daten - ergriffen werden. Damit wird der Rohstoff "Information" zu einem fundamentalen Produktionsfaktor.

Viele der benötigten Informationen sind in den lokalen Datenquellen vorhanden, aber es werden auch Daten aus externen Quellen benötigt. Ein effizienter Zugriff ist in vielen Fällen nicht möglich, weil die Informationen im Unternehmen verstreut, redundant, nicht verständlich oder nicht in der geeigneten Form vorliegen. Die notwendige Ressourcen bindende manuelle Aufbereitung führt dazu, dass die Informationen nicht zeitnah, ggf. nicht korrekt und nicht arbeitsunterstützend zur Verfügung gestellt werden können.

Ein Data-Warehouse, zugeschnitten auf den Informationsbedarfs der Anwender, stellt diverse Funktionen zur effizienten Informationsversorgung bereit.

Effiziente Informationsversorgung durch Data Warehousing:

• Richtige Informationen: Die Integration der Daten erfolgt automatisiert nach einmal definierten und validierten Regeln aus unterschiedlichen Datenquellen.
• Zum richtigen Zeitpunkt: Die Informationen stehen zeitnah zur Verfügung.
• Das kostenintensive Suchen und Aufbereiten der Daten entfällt. Informationen können Zeit oder Ereignis gesteuert aktualisiert und verteilt werden.
• In der richtigen Form: Der Anwender erhält die Informationen in der von ihm benötigten, arbeitsunterstützenden Form (Tabellen, Grafiken, Landkarten, Dashboards etc.)
• Am richtigen Ort: Die Informationen werden dort bereitgestellt (Portal, WEB, SMS, Email etc.), wo sie benötigt werden.

Ein Data Warehouse ist ein System zur Entscheidungsunterstützung und Analyse

• Datenbank: Das Herzstück eines Data Warehouses bildet eine Datenbank, in der die Daten aus verschiedenen heterogenen Quellen integriert und langfristig gespeichert werden. Das multidimensionale Datenmodell orientiert sich an dem Informations- und Analysebedarf des Anwenders.
• Metadaten: Sie bilden unter Verwendung der Fachbegriffe des Anwenders das Inhaltsverzeichnis des Data Warehouses. Die Metadaten werden bei der Aktualisierung des Data Warehouses (ETL-Prozess) ebenso verwendet, wie in der Informationsversorgung, um die Zugriffe auf die Datenbank zu generieren.
• ETL-Prozess: In diesem automatisierten Prozess werden in definierten Zyklen oder beim Eintreten festzulegender Ereignisse die Daten aus den unterschiedlichen Quellsystemen extrahiert, in die Struktur des Data Warehouses transformiert und in das Data Warehouse geladen. Durch die Prüfung von definierten Gültigkeitsregeln wird dafür gesorgt, dass nur korrekte Daten übernommen werden.
• Informationszugriff / Informationsverteilung: Über die Metadaten (Inhaltsverzeichnis) kann der Anwender auch ohne Datenbankkenntnisse auf die gewünschten Informationen zugreifen. Data Warehouse-Tools ermöglichen Adhoc-Abfragen, die Erstellung vordefinierter Reports und die interaktive multidimensionale Analyse (OLAP). Die Ergebnisse können in unterschiedlichen Formen, zugeschnitten auf die Bedürfe des Anwenders, dargestellt werden (Tabellen, Diagrammen, Landkarten, Dashboards etc.). Die Informationen werden über das Intra-/Internet (Portale), via EMail oder SMS zur Verfügung gestellt. Data Mining-Tools ermöglichen es, Beziehungen und Muster in den Daten über mathematische Verfahren zu erkennen.

Unser Vorgehen - Eine effiziente und ökonomisch sinnvolle Lösung finden

Es gibt nicht das Data Warehouse. Ausgehend von einer Referenzarchitektur, entwickeln wir, unter Berücksichtigung der Anforderungen des Unternehmens an das Data Warehouse, eine optimale in die bestehende IT- und Unternehmensstrategie integrierte Lösung. Unser bewährtes Vorgehensmodell ist auf dieses Ziel abgestimmt.

Zu unseren wichtigsten Grundsätzen gehören:

• "Think big - start small": Um zu verhindern, dass Akzeptanz und der Nutzen bspw. aus Time-to-Market-Gründen für die Fachabteilung verloren geht.
• Intensive Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen: Um benutzergerechte und zielgerichtete Lösungen zu erarbeiten

Die Data Warehouse Strategie definiert die Rolle des Data Warehouses in der strategischen Unternehmensführung und dem operativen Geschäft sowie die Einsatzgebiete. Innerhalb der Machbarkeitstudie planen wir die Umsetzung. Zur Absicherung der Studie erstellen wir ggf. einen Prototypen. Danach wird in kompakten, überschaubaren Arbeitschritten das Data Warehouse sukzessiv aufgebaut und in Betrieb genommen. Projekt- und Qualitätsmanagement begleiten den gesamten Prozess.

Als Unternehmen sind wir unabhängig von allen Produktherstellern und fühlen uns ausschließlich dem unternehmerischen Erfolg des Kunden verpflichtet.

Für weitere Informationen und eine unverbindliche Beratung stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung:

• Oliver Fromm, 030/834098-0, e-mail Oliver Fromm

• Klaus Grieger, 069/9150 687-0, e-mail Klaus Grieger