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Enterprise Data Warehousing & Big Data Integration

Data Warehousing & Big Data Integration

Ein Data Warehouse dient den Unternehmen als zentrale Basis für entscheidungsrelevante Informationen, die der übergreifenden Unternehmenssteuerung dienen. Die dazu benötigten betriebswirtschaftlichen Basisinformationen liegen in der Regel über das gesamte Unternehmen verstreut, sind in ihrer Struktur heterogen und haben häufig eine unterschiedliche Semantik. Zentrale Aufgabe eines Data Warehouse ist es, diese zugrundeliegenden Informationen zu einer zentralen, homogenen Informationsbasis konsistent zusammenzuführen und sie für Analytik und Planung zur Verfügung zu stellen.

[Digitalisierung], [Data Warehouse & Big Data], [Veränderung]

In Zeiten der Digitalisierung wird sich auch das Data Warehouse verändern und weiterentwickeln. Es wird sich in Methoden und Technologien einbetten, die mit Big Data und IoT einhergehen. Diese Veränderungen gilt es beim Aufbau eines Data Warehouse zu adaptieren. Die generelle Notwendigkeit für den Aufbau eines Data Warehouse ist davon aber nicht betroffen.

[Modernes Data Warehouse], [Integrationsplattform HANA], [Agilität], [Offenheit], [In-Memory] [Big Data Integration]

Für den Aufbau eines modernen Data Warehouse benötigt man eine moderne, offene und technische Basis, die sich in Big Data Umgebungen integrieren kann. Mit HANA hat SAP eine Plattform geschaffen, die aufgrund ihrer Offenheit als zentrale Plattform für verschiedenste Applikationen verwendet werden kann. HANA ist heute die technische Basis für transaktionale und dispositive Systeme. Ebenso stellt sie eine Plattform für Big Data dar, wobei hier die Integrationsfähigkeit mit Hadoop einen wichtigen Aspekt darstellt.          

[Moderne Architektur], [Entwicklungsmethodik] [Agile Modellierung] [Standardisierung] [Qualität]

Ein Data Warehouse hat gerade in Zeiten schneller Veränderungen hohe Ansprüche an Flexibilität und Agilität. Aber auch Qualität und Konsistenz der Daten sowie hohe Performance sind nach wie vor wesentliche Erfolgskriterien für ein Data Warehouse. Diese Ziele können nur erreicht werden, wenn beim Bau die richtigen Methoden und Techniken eingesetzt werden. Dazu gehören eine offene und flexible Data Warehouse Architektur, agile Verfahren der Modellierung und eine Entwicklungsmethodik, die über ein hohes Maß an Standardisierung Effizienz, Agilität und Qualität in der Entwicklung garantieren.

ISR bietet tiefgehende Kenntnisse beim Aufbau HANA basierter Data Warehouse Systeme. Der besonderer Fokus ist dabei immer auf die Verbindung von technischer und methodischer Expertise gerichtet und dabei auf die proaktive Reaktion auf globale Veränderungen, indem die Methodiken auf diese Veränderungen angepasst werden.  

Unser Leistungsangebot:
  • Entwurf einer auf das jeweilige Unternehmen angepasste Data Warehouse Architektur basierend auf dem SAP Architekturvorschlag LSA++
  • Standardisierte Verfahren zur Ermittlung der Businessanforderungen
  • Flexible, agile Modellierung
  • Implementierung unter Einhaltung normierter Entwicklungsmethoden
  • Konsequente Ausrichtung auf neueste SAP Technologie
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