text: "Mit ihrer einheitlichen Vorgehensweise hat uns pmOne den günstigsten Weg aufgezeigt, eine für uns passende Lösung aufzubauen und technisch umzusetzen" – sagt Thomas Stamm, beim Versicherer SOVAG verantwortlich für das Berichtswesen. Gemeinsam mit pmOne h
  Die Grenzen zwischen Data Warehouse und Performance Management sind oft fließend. Wie verhält es sich mit Tagetik – Entweder-Oder, Koexistenz, Integration?
  Beim Data Warehouse (DW oder DWH) handelt es sich um eine zentrale Sammlung von (Unternehmens)Daten, deren Inhalt sich aus verschiedenen Quellen speist und dann vor allem zwecks Analyse und betriebswirtschaftlicher Entscheidungshilfe dauerhaft gespeichert wird. Das strukturierte Data Warehouse fungiert häufig als Grundelement einer unternehmensweiten Strategie für Performance Management oder Business Intelligence Lösungen.
  Die Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Datenbeständen, um im Data Warehouse eine konsistente Sicht auf die Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen zu ermöglichen.
  Die Trennung der für das operative Geschäft genutzten Daten von denjenigen, die im Data-Warehouse für Zwecke des Berichtswesens (Reporting), der Entscheidungsunterstützung, der Geschäftsanalyse sowie des Controllings und der Unternehmensführung verwendet werden.
  Eine gute und oft diskutierte Frage. Literatur dazu gibt es zuhauf; ebenso viele Meinungen zur "einzig richtigen" Ausprägung und Umsetzung. Weitgehend Einigkeit dürfte darüber bestehen, dass die Zusammenfassung, Aggregation und Auswertung von verteilten Unternehmensdaten von zentraler Bedeutung hinsichtlich Prozessoptimierung, Wettbewerbsfähigkeit und strategischer Ausrichtung eines Unternehmens sind. Was die Vorgehensweise angeht, ist unsere Praxiserfahrung, dass der zweckgebundene Aufbau kleinerer Datenbestände (Data Marts), zum Beispiel für die bevorstehende Unternehmensplanung, durchaus sinnvoll sein kann. Früher oder später, nämlich wenn das Thema Performance Management auf eine breitere Basis im Unter-nehmen gestellt wird, landet man jedoch unweigerlich bei einem umfassenderen Data Warehouse-Ansatz. Deshalb sollte bereits bei einem "kleinen" Ansatz immer eine solide inhaltliche und technische Architektur gegeben sein, was einen möglichen späteren Ausbau dann erleichtert.
  Um den wichtigen Spezifikationsprozess zwischen Fachabteilungen und IT zu unterstützen, bietet die pmOne AG effektive Modellierungswerkzeuge an.
  "Mit ihrer einheitlichen Vorgehensweise hat uns pmOne den günstigsten Weg aufgezeigt, eine für uns passende Lösung aufzubauen und technisch umzusetzen" – sagt Thomas Stamm, beim Versicherer SOVAG verantwortlich für das Berichtswesen. Gemeinsam mit pmOne hat sein Team mit einem clever konzipierten Data Warehouse die Strukturen für ein schnelles und flexibles Reporting geschaffen.
  Mehr dazu in unserem ausführlichen Anwenderbericht…
  Die Daten und Metadaten (Strukturen) werden im Rahmen des ETL-Prozesses (Extraktion-Transformation-Laden) aus verschiedenen Quellen extrahiert, durch Transformation bereinigt und vereinheitlicht, um danach in das Data Warehouse geladen zu werden. Dieser Prozess wird meist in regelmäßigen Zeitabständen durchgeführt. Die Daten im Data Warehouse werden nicht nur nach inhaltlichen Aspekten gehalten, sondern auch langfristig gespeichert, um Vergleichsanalysen zu ermöglichen und eine eindeutige Planungsgrundlage zu schaffen.
  Modellhafte Data Warehouse Architektur mit Staging Area, CDW und Star Schema. Klingt kompliziert, ist es manchmal auch. Die Integration heterogener IT-Systeme ist nach wie vor eine spannende Aufgabe. Unsere Experten helfen!
  Konzeptarchitektur einer Analytics Platform
  Erfahren Sie mehr in unserem Blog-Beitrag...
  Webinare zu Data Warehouse
  Anbieter von Business-Intelligence-Lösungen erweitert sein Portfolio um ganzheitliche Big Data Analytics-Applikation und bietet passende Services / Kunden profitieren von agiler Datenanalyse in Self Service-Manier
  boris.cordes@pmone.com
  Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte, historische und autonome Datenbank eines Unternehmens, in der Daten aus verschiedenen unabhängigen Quellsystemen integriert und verwaltet werden. Die Daten werden von den Datenquellen bereitgestellt und in das Data Warehouse geladen und dort vor allem für die Datenanalyse und zur betriebswirtschaftlichen Entscheidungshilfe in Unternehmen sowie zum Data Mining langfristig gespeichert.