Data Warehousing

Implementieren Sie Data Warehousing, um Ihre Daten zu zentralisieren und zu organisieren und so effiziente Analysen und strategische Entscheidungen in Ihrem Unternehmen zu ermöglichen.

Stärken Sie Ihr Unternehmen mit skalierbaren Data Warehousing-Lösungen

Sie verlassen sich auf Daten, um fundierte und profitable Entscheidungen zu treffen. Aber es kann schwierig sein, rechtzeitig wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, wenn Sie nicht über die richtigen Datenverwaltungssysteme verfügen.

Profitieren Sie von einem modernen Data Warehouse, das Ihre aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen erfüllt. Unsere On-Premises- und Cloud-basierten Lösungen bieten eine kostengünstige Datenspeicherung und können bei Bedarf skaliert werden, wenn sich Ihre Anforderungen ändern. Konsolidieren Sie all Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten in einem einzigen Repository, so dass Ihre Teams bei Bedarf Zugriff auf aktuelle, genaue und sichere Daten haben. Wir arbeiten mit den wichtigsten Data Warehouse-Anbietern zusammen – darunter Amazon, Google, Microsoft, Databricks, Snowflake und Cloudera – und können Ihnen eine maßgeschneiderte Lösung anbieten, die Ihren Anforderungen entspricht.

Vertraut von

Unser Unternehmen verlässt sich auf die Expertise von Adastra als Top-Partner für AWS Data and Analytics Consulting. Die Implementierung der AWS Cloud Analytics Platform ermöglichte komplexe Einblicke in unser Geschäft auf automatisierte Weise.

VP Digitale Gesundheit

Skylight Health Group


Die Macht des modernen Data Warehousing – Datenpotenziale erschließen und Einblicke gewinnen


Setzen Sie das Potenzial moderner Data Warehousing-Lösungen für Ihr Unternehmen frei. Nutzen Sie Echtzeit-Analysen, Skalierbarkeit, Datenqualität und verbesserte Sicherheit, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Sie im heutigen Wettbewerb auszeichnen.

Sicherung der Datenqualität

  • Stellen Sie sicher, dass wichtige Entscheidungen auf der Grundlage genauenund gut verwalteten Daten basieren.

  • Setzen Sie Standards und Konsistenz für hohe Datenqualität und Zuverlässigkeit durch.

Einblicke in Echtzeit

  • Verarbeiten Sie bereinigte Cloud-Warehouse-Daten und gewinnen Sie daraus sofortige Geschäftseinblicke.

  • Ermöglichen Sie historische Analysen, Trendanalysen und Prognosen für die strategische Planung.

Skalierbare Infrastruktur

  • Skalieren Sie Ihr Cloud Data Warehouse nahtlos, um unterschiedliche Aktivitätsniveaus zu erfüllen.

  • Passen Sie das Datenwachstum an, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Robuste Sicherheitsmaßnahmen

  • Moderne Data Warehouses verfügen über umfassende Zugriffs- und Sicherheitskontrollen.

  • Zentralisierte Repositories verbessern den Datenzugriff und die Sicherheitsverwaltung.

Geschäftskontinuität

  • Die Datenredundanz gewährleistet eine kontinuierliche Verfügbarkeit auch in Notfällen.

  • Verhindern Sie Leistungseinbußen, indem Sie analytische Prozesse voneinander trennen.

Kosteneffizientes Cloud-Modell

  • Speichern Sie große Datenmengen und vermeiden Sie gleichzeitig IT-Wartungskosten.

  • Effizienzgewinne machen Data Warehousing auf Dauer kosteneffektiv.

Zentralisiertes Daten-Repository

  • Konsolidieren Sie strukturierte Daten aus mehreren Quellen für effiziente Abfragen.

  • Unterstützen Sie Data Governance-Praktiken durch Standardisierung und Qualitätskontrolle.

Informierte Entscheidungsfindung

  • Umfassende Einblicke unterstützen datengesteuerte Entscheidungen im gesamten Unternehmen.

  • Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil, indem Sie das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen.


Verbessern Sie Ihr Data Warehouse mit Adastra


Erfahren Sie, wie Adastra Ihre Datenstrategie mit vielseitiger Berichterstattung, fortschrittlicher Datenmodellierung und kontinuierlichem Support für ein reaktionsschnelles, sicheres Data Warehouse unterstützt. Wir haben Erfahrung mit allen Generationen von Data Warehouse-Architekturen, einschließlich des Enterprise Data Warehouse von Inmon, des Dimensional Data Warehouse von Kimball und des Data Vault von Lindstedt.


Unser Data Warehousing-Ansatz basiert auf den folgenden Prinzipien:

Spitzentechnologie Data Warehouse Architektur

Unsere Architektur steht an der Spitze der neuesten Trends und sorgt für zugängliche und maßgeschneiderte Informationen für unterschiedliche Nutzerbedürfnisse.

Beratung zur Datenstrategie

Wir begleiten Sie durch jede Phase Ihrer Datenumwandlung, vom Entwurf bis zur Implementierung. Unsere Empfehlungen optimieren Leistung und Kosteneffizienz.

Vielseitige Berichtsfunktionen

Unsere Lösungen unterstützen sowohl regelmäßige als auch flexible Ad-hoc-Berichte, die verschiedene analytische Anforderungen erfüllen.

Nutzung von Branchenerfahrung

Mit Erkenntnissen aus zahlreichen Data-Warehousing-Projekten in verschiedenen Unternehmen hat sich unser Ansatz bewährt. Wir zeichnen uns durch mehrere Data Warehouse Stacks aus.

Stärkung der hausinternen Expertise

Wir bieten Schulungen für die Data-Warehouse-Experten Ihres Unternehmens an, die eine effektive Nutzung und die langfristige Verwaltung der Lösung.

Datenmodellierung für erweiterte Analysen

Unsere Datenmodellierungs- und Warehousing-Lösungen sind für Echtzeit- und erweiterte Datenanalysen konzipiert, mit denen Sie Beziehungen und Trends in Ihrem Unternehmen aufdecken können.

Daten-Integration

Wir sorgen für eine nahtlose Erfassung und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen und schaffen so einen einheitlichen Datenpool, der Ihren geschäftlichen Anforderungen entspricht.

Cloud-Bereitschaft und Migrationen

Ob vor Ort oder in der Cloud, wir bauen Data Warehouses mit Blick auf die zukünftige Cloud-Einführung. Bei Bedarf können wir Ihre Daten nahtlos in die Cloud überführen und dabei einen reibungslosen Migrationsprozess und einen Fahrplan für Ihre Datenumwandlungsziele sicherstellen.


Adastra’s Data Warehouse Lieferprozess


Lernen Sie die wichtigsten Schritte bei der Einrichtung eines Data Warehouse kennen, um sicherzustellen, dass es die Anforderungen Ihres Unternehmens an die Datenverwaltung und -analyse erfüllt.

1

Analyse der Anforderungen

Verstehen und dokumentieren Sie die geschäftlichen und technischen Anforderungen für das Data Warehouse.

2

Design und Architektur

Erstellen Sie ein umfassendes Design, das konzeptionelle, logische und physische Aspekte umfasst.

3

Technologie-Auswahl

Wählen Sie das richtige Datenbankmanagementsystem, ETL-Tools und Business Intelligence (BI)-Berichtstools.

4

Entwicklung

Entwickeln Sie ETL-Prozesse, Datenmodelle und richten Sie die Datenbankinfrastruktur ein.

5

Daten-Integration

Extrahieren, bereinigen, transformieren und laden Sie Daten aus verschiedenen Quellen in das Warehouse.

6

Testen Sie

Führen Sie Unit-, System- und Leistungstests durch, um Funktionalität und Effizienz sicherzustellen.

7

Planung des Einsatzes

Planen Sie die Bereitstellung, den Zeitplan und die Ressourcenzuweisung für eine reibungslose Einführung.

8

Benutzerschulung

Wir bieten Second-Level-Support, helfen bei Tool-Updates und kümmern uns um Änderungswünsche bei der Entwicklung, um einen dauerhaften Erfolg zu gewährleisten.

9

Wartung

Regelmäßig pflegen Sie und überwachen Sie die Systemleistung und -stabilität.

Success Story

40% niedrigere TCO mit einer modernen Datenanalyseplattform in der Azure Cloud

Eine gemeinnützige Organisation wollte ihren Geschäftsanwendern Self-Service-BI und prädiktive Analysen zur Verfügung stellen.

Adastra baute eine moderne Analyseplattform in Azure Cloud auf, um den Benutzern eine einzige Wahrheitsquelle und Echtzeit-Analysen zu bieten, die sie bei ihren Entscheidungen unterstützen.

3x

schnellere Entwicklung von Lösungen

40%

niedrigere Gesamtbetriebskosten

100%

bereinigte Daten

Moderne Data Warehousing FAQs

Welche Ebenen sind in einem Data Warehouse enthalten?

Lernen Sie die wichtigen Ebenen kennen, die für eine effektive Datenverarbeitung und -analyse erforderlich sind, von der Beschaffung und Umwandlung bis hin zur Speicherung und Sicherheit, um eine effiziente Datenverwaltung und -analyse in Ihrem Unternehmen zu gewährleisten.


Datenquelle Schicht

  • Externe Quellen: Umfasst operative Datenbanken, Transaktionssysteme und externe Datendienste.
  • Interne Quellen: Daten aus internen Unternehmenssystemen wie ERP und CRM.


Datenextraktion und Ladeschicht

  • Extraktion: Die Daten werden extrahiert, ohne die Quellsysteme zu beeinträchtigen.
  • Laden: Die Daten werden vor der Umwandlung vorübergehend in einem Staging-Bereich gespeichert.


Datenumwandlungsschicht

  • Bereitstellungsbereich: Die Daten werden bereinigt, transformiert und vorbereitet.
  • ETL-Prozesse: Die Daten werden in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt.


Datenspeicherungsschicht

  • Data Warehouse-Datenbank: Ein zentrales Repository für transformierte Daten.
  • Data Marts: Teilmengen, die auf bestimmte Geschäftsfunktionen zugeschnitten sind.


Datenverwaltungsschicht

  • Metadaten-Verwaltung: Verwaltet Metadaten über Datenquellen und Inhalte.
  • Datenverwaltung und -qualität: Gewährleistet die Einhaltung von Standards und Datenqualität.


Datenzugriff und Präsentationsschicht

  • Abfrage-Tools: Ermöglicht Datenabfragen.
  • Tools für Berichte und Analysen: Unterstützt die Erstellung von Berichten und komplexen Analysen.
  • Tools zur Datenvisualisierung: Stellt Daten visuell dar.


Sicherheitsschicht

  • Zugriffskontrolle: Kontrolliert den Datenzugriff.
  • Datenverschlüsselung und Sicherheitsmaßnahmen: Schützt Daten.


Ebene für Verwaltung und Überwachung

  • Leistungsüberwachung: Sorgt für eine effiziente Data Warehouse-Leistung.
  • Wartung und Updates: Regelmäßige Wartungs- und Optimierungsarbeiten.

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