Vorteile eines Data Warehouse – BI / DW Insider

Data Warehouses (DW) sind zentralisierte Datenspeicher, die Daten aus verschiedenen Transaktions-, Legacy- oder externen Systemen, Anwendungen und Quellen integrieren. Das Data Warehouse bietet eine von den Betriebssystemen getrennte Umgebung und ist vollständig auf Entscheidungsunterstützung, analytisches Reporting, Ad-hoc-Abfragen und Data Mining ausgelegt. Durch diese Isolierung und Optimierung können Abfragen ohne Auswirkungen auf die Systeme durchgeführt werden, die die primären Transaktionen des Unternehmens unterstützen (i.b. Transaktions- und Betriebssysteme).

Grundsätzlich hilft ein Data Warehouse, das laufende Problem zu lösen, Daten schnell und effizient aus Transaktionssystemen zu ziehen und diese Daten in verwertbare Informationen umzuwandeln. Darüber hinaus ermöglicht das Data Warehouse die hocheffiziente Verarbeitung großer und komplexer Abfragen. Nach erfolgreicher Implementierung eines Data Warehouse oder Data Mart wird das Unternehmen zahlreiche Verbesserungen und positive Gewinne erzielen. Zu den Vorteilen einer erfolgreichen Implementierung eines Data Warehouse gehören: * Verbesserte Business Intelligence • Erhöhte Abfrage- und Systemleistung • Business Intelligence aus mehreren Quellen • Zeitnaher Zugriff auf Daten • Verbesserte Datenqualität und -konsistenz • Historische Intelligenz • Hohe Kapitalrendite

Vorteil eines DW: Verbesserte Business Intelligence

Einblicke werden durch verbesserten Informationszugriff gewonnen. Manager und Führungskräfte werden davon befreit, ihre Entscheidungen auf der Grundlage begrenzter Daten und ihres eigenen “Bauchgefühls” zu treffen. Entscheidungen, die sich auf die Strategie und den Betrieb von Organisationen auswirken, basieren auf glaubwürdigen Fakten und werden mit Beweisen und tatsächlichen Organisationsdaten untermauert. Darüber hinaus werden Entscheidungsträger besser informiert, da sie in der Lage sind, tatsächliche Daten abzufragen und Informationen basierend auf ihren persönlichen Bedürfnissen abzurufen. Darüber hinaus können Data Warehouses und zugehörige Business Intelligence direkt auf Geschäftsprozesse angewendet werden, einschließlich Marketingsegmentierung, Bestandsverwaltung, Finanzmanagement und Vertrieb.

Nutzen eines DW: Erhöhte System- und Abfrageleistung

Data Warehouses wurden gezielt mit dem Fokus auf die Geschwindigkeit der Datenabfrage und -analyse entworfen und konstruiert. Darüber hinaus ist ein Data Warehouse darauf ausgelegt, große Datenmengen zu speichern und die Daten schnell abfragen zu können. Diese analytischen Systeme sind anders aufgebaut als operative Systeme, die sich auf die Erstellung und Änderung von Daten konzentrieren. Im Gegensatz dazu ist das Data Warehouse eher für die Analyse und den Abruf von Daten als für die effiziente Pflege einzelner Datensätze (dh Transaktionen) konzipiert. Darüber hinaus ermöglicht das Data Warehouse die Entlastung der Betriebsumgebung durch eine große Systemlast und verteilt die Systemlast effektiv auf die Technologieinfrastruktur eines gesamten Unternehmens.

Vorteil einer DW: Business Intelligence aus mehreren Quellen

Für viele Organisationen bestehen Unternehmensinformationssysteme aus mehreren Subsystemen, die physisch getrennt und auf verschiedenen Plattformen aufgebaut sind. Darüber hinaus ist das Zusammenführen von Daten aus mehreren unterschiedlichen Datenquellen ein häufiges Erfordernis bei der Durchführung von Business Intelligence. Um dieses Problem zu lösen, führt das Data Warehouse die Integration vorhandener unterschiedlicher Datenquellen durch und macht sie an einem Ort zugänglich. Die Konsolidierung von Unternehmensdaten in einem einzigen Datenrepository erleichtert die doppelte Datenerfassung und ermöglicht die Extraktion von Informationen, die sonst unmöglich wären. Darüber hinaus wird das Data Warehouse zur “Single View of Truth” für das Unternehmen und nicht zu den vielfältigen Wahrheiten, die sich aus der Berichterstattung über einzelne Subsysteme ergeben können.

Nutzen eines DW: Zeitnaher Zugriff auf Daten

Das Data Warehouse ermöglicht Geschäftsanwendern und Entscheidungsträgern den Zugriff auf Daten aus vielen verschiedenen Quellen, da sie Zugriff auf die Daten haben müssen. Darüber hinaus verbringen Geschäftsanwender wenig Zeit mit dem Datenabrufprozess. Geplante Datenintegrationsroutinen, bekannt als ETL, werden in einer Data Warehouse-Umgebung genutzt. Diese Routinen konsolidieren Daten aus mehreren Quellsystemen und wandeln die Daten in ein nützliches Format um. Anschließend können Geschäftsanwender dann problemlos von einer Schnittstelle aus auf Daten zugreifen. Darüber hinaus werden die Verbraucher von Daten in der Lage sein, Daten direkt mit weniger Informationstechnologieunterstützung abzufragen. Die Wartezeit für IT-Experten, Berichte und Abfragen zu entwickeln, wird erheblich verkürzt, da die Geschäftsanwender die Möglichkeit erhalten, Berichte und Abfragen selbst zu generieren. Durch die Verwendung von Abfrage- und Analysetools in einem konsistenten und konsolidierten Datenrepository können Geschäftsanwender mehr Zeit für die Durchführung von Datenanalysen und weniger Zeit für die Datenerfassung aufwenden.

Nutzen eines DW: Verbesserte Datenqualität und Konsistenz

Eine Data Warehouse-Implementierung umfasst typischerweise die Konvertierung von Daten aus zahlreichen Quellsystemen und Datendateien und die Umwandlung der unterschiedlichen Daten in ein gemeinsames Format. Daten aus den verschiedenen Geschäftseinheiten und Abteilungen werden standardisiert und die Inkonsistenz der Daten aus den einzelnen Quellsystemen wird beseitigt. Darüber hinaus werden einzelne Geschäftsbereiche und Abteilungen, einschließlich Vertrieb, Marketing, Finanzen und Betrieb, damit beginnen, dasselbe Datenrepository wie das Quellsystem für ihre individuellen Abfragen und Berichte zu verwenden. Somit wird jede dieser einzelnen Geschäftseinheiten und Abteilungen Ergebnisse liefern, die mit den anderen Geschäftseinheiten innerhalb der Organisation übereinstimmen. Anschließend wird das allgemeine Vertrauen in die Daten der Organisation erheblich erhöht.

Vorteil einer DW: Historical Intelligence

Data Warehouses enthalten in der Regel Daten im Wert von vielen Jahren, die weder innerhalb eines Transaktionssystems gespeichert noch aus diesem gemeldet werden können. In der Regel erfüllen Transaktionssysteme die meisten operativen Berichtsanforderungen für einen bestimmten Zeitraum, jedoch ohne Einbeziehung historischer Daten. Im Gegensatz dazu speichert das Data Warehouse große Mengen historischer Daten und kann erweiterte Business Intelligence einschließlich Zeitperiodenanalyse, Trendanalyse und Trendvorhersage ermöglichen. Der Vorteil des Data Warehouse besteht darin, dass es erweiterte Berichte und Analysen mehrerer Zeiträume ermöglicht.

Nutzen eines DW: Hohe Kapitalrendite (ROI):

Die Kapitalrendite (ROI) bezieht sich auf die Höhe der erhöhten Einnahmen oder verringerten Ausgaben, die ein Unternehmen aus jedem Projekt oder jeder Kapitalanlage realisieren kann. In der Folge haben Implementierungen von Data Warehouses und ergänzenden Business Intelligence-Systemen es Unternehmen ermöglicht, höhere Umsätze zu erzielen und erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen. Laut einer Studie der International Data Corporation (IDC) aus dem Jahr 2002 “The Financial Impact of Business Analytics” haben Analyseprojekte erhebliche Auswirkungen auf die finanzielle Situation eines Unternehmens. Darüber hinaus ergab die Studie, dass Business Analytics-Implementierungen eine durchschnittliche fünfjährige Kapitalrendite von 112% mit einer durchschnittlichen Amortisation von 1,6 Jahren erzielt haben. Von den in die Studie einbezogenen Unternehmen erzielten 54% eine Kapitalrendite von 101% oder mehr.