Data Warehouse und Data Management Strategien
Die stetige Weiterentwicklung von Data Warehouses
Die vergangenen 10 Jahre im Daten Management waren, wie in vielen anderen IT-Bereichen, geprägt von Paradigmenwechseln, einer Vervielfachung der zu bewältigenden Datenmenge und der Evolution von Generalisierung, Automatisierung und Virtualisierung. Big Data, Data Vault und das Cloud-Angebot für BI-Lösungen haben neue Handlungsstränge und Architekturansätze ermöglicht. Dadurch hat sich auch die Anforderung an bzw. die Art der Zusammenarbeit von IT-Spezialisten und Fachabteilungen gewandelt. Im gleichen Maße stieg die Komplexität der Data Management-Lösungen durch die Vielzahl an Quellen und Datenformaten, sowie die hohen Ansprüche an Integrität und Aktualität der Daten.
cimt ist Projektpartner mit vielen Jahren Enterprise-Erfahrung in unterschiedlichsten Branchen. Als Experte für Big Data-Lösungen gehören Datenmengen von Terabyte über Petabyte zu unserem Tagesgeschäft. Open Source-Technologien, wie z. B. Talend, bieten höchste Effizienz und unser bewährtes cimt-Job-Framework, eine robuste Data Warehouse-Architektur.
Anforderungen an eine moderne Data Management Architektur
Data Management Architekturen entwickeln sich ständig weiter – und dennoch muss die aktuelle Entwicklungsstufe nicht zwingend die Richtige für Ihre Prozesslandschaft sein. Auf Basis Ihrer Anforderungen ermitteln wir deshalb einen passenden Ansatz und die bestmögliche Vorgehensweise für eine moderne Data Management Architektur.
Ob es sich um die Planung eines Data Warehouses mit Data Vault, die Kombination von Data Lake und Data Hub für eine reibungslose Verteilung der Daten, die Integration von Kappa- oder Lambda-Architektur oder hybride Lösungen in der Kombination von Cloud- und On-Premise-Technologien handelt – wir erarbeiten gemeinsam mit Ihnen den passenden Lösungsansatz und setzen diesen auch gern in Zusammenarbeit mit Ihnen um.
Skalierbarkeit, Wiederverwendbarkeit von Lösungen, Agilität in der Umsetzung und die Verfolgung eines Best-Of-Breed-Ansatzes sind für uns selbstverständlich.
So arbeiten wir
- Durchführung von Workshops zur Erarbeitung von Architektur-Ansätzen und Proof-Of-Concept-Implementierungen und ETL-Infrastrukturen
- Best-Practice Patterns für die Data Vault Bewirtschaftung: Bewirtschaftungs-Framework oder Job-Framework
- Ständige Weiterentwicklung von Frameworks und Data Pipelines für den On-Premise/Cloud-Einsatz
- Umfangreiche Projekt-Erfahrungen mit Lösungen basierend auf Talend, Python und Java
- Anpassung von Talend-Komponenten an unternehmensinterne Spezialfälle (Teradata)
- Nutzung von Big Data-Komponenten (Spark, Hive etc.) in Verbindung mit klassischen DWH-Ansätzen
- Implementierung, Test und Qualitätssicherung von ETL-Jobs
Unsere Leistungen im Überblick
- Architekturentwurf und Plattformentscheidung für Data Management und Data Warehouse
- Ableitung organisatorischer Maßnahmen für Data Mesh, Data Lake und Data Governance
- Auswahl geeigneter Tools
- Datenmodellierung und Aufbau Data Warehouse mit Data Vault oder klassischen Methoden
- Umsetzung von Bewirtschaftung, Schnittstellen und Business-Logik
- Einführung, Schulung und Coaching der Kundenmitarbeiter
Sie möchten sich beraten lassen?
Gerne besprechen wir Ihr Anliegen in einem Kennlerngespräch mit Ihnen und zeigen Ihnen die besten Möglichkeiten für die Weiterentwicklung mit Data Warehouses. Vereinbaren Sie gleich einen Termin mit uns. Wir freuen uns auf Sie!
Fünf Nutzen einer Restrukturierung Ihres DWH
Vermeidung von Kostenexplosionen
Erhöhung der Geschwindigkeit
Schnelle und unkomplizierte Anbindung
Erhöhung der Skalierbarkeit und Bildung einer Basis
Hohe Datenaktualität
Sie möchten mehr über DWH
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