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Data Warehouse & ETL

Tragende Säulen der Informationsarchitektur

Data Warehouse-Systeme spielen eine zentrale Rolle in der Informationsarchitektur von Unternehmen. Sie konsolidieren und aggregieren Daten aus unterschiedlichen operativen Systemen mit dem Ziel, die Informationsbedürfnisse verschiedenster Anwendergruppen abzudecken. Der Einsatz von Data Warehouse-Systemen bietet zahlreiche Vorteile: Übergreifende Auswertungen sowie Berichte, Statistiken und Kennzahlen lassen sich flexibel und schnell erstellen – und liefern so wichtige Erkenntnisse für strategische Entscheidungen.

Die Einführung eines Data Warehouse bedeutet eine saubere Modellierung der zu verarbeitenden Daten. Redundanzen bzw. denormalisierte Daten werden erkannt und im Datenmodell entsprechend berücksichtigt. Inkonsistenzen oder Probleme in der Datenqualität werden aufgedeckt und behoben. Nur dadurch ist eine hohe Reporting-Qualität gewährleistet. Data Warehouse-Systeme dienen als Datenbanken mit einer entsprechenden Reporting- und Schnittstellenschicht. Der zusätzliche Einsatz von Data Marts verhindert, dass sehr große Datenmengen zu Performance-Einbußen führen.

Seit 1994 modellieren und realisieren wir Data Warehouse-Systeme. Zu unserem Leistungsspektrum zählen Analyse und Konzeption, Entwicklung von ETL Strategien/Datenpropagation sowie Optimierung bestehender Data Warehouse-Lösungen. Seit 2011 ist im Kompetenzfeld „Datenbanken“ das technische und fachliche Wissen unserer Experten gebündelt. Dadurch optimieren wir den hausinternen Wissenstransfer und bieten bei Fragen und Problemen eine zentrale Anlaufstelle für alle Mitarbeiter. Interne Schulungen stellen sicher, dass unsere IT-Experten ihre umfangreiche Expertise stetig ausbauen und mit den neuesten Entwicklungen in den Data Warehouse-Systemen vertraut sind.

Unsere Kompetenz im Bereich ETL

ETL-Systeme bilden beim Data Warehousing die Datenschnittstelle zwischen operativen Datenbeständen und Data Warehouse oder Data Marts. Hierzu werden relevante Daten aus einem oder verschiedenen Quellsystemen extrahiert, transformiert und in eine Zieldatenbank geladen. Die Transformation stellt besonders hohe Anforderungen: Hier gilt es die aus unterschiedlich strukturierten Quellen stammenden Daten in ein einheitliches Datenschema umzuwandeln. Darüber hinaus laufen in modernen ETL-Systemen weitere Prozesse wie Datenbereinigung (Data Cleaning), Qualitätssicherung, Historisierung, Cube und Datamart-Generierung sowie Stammdatenmanagement ab.

Angewandte Tools

In unseren Projekten finden neben Individualentwicklungen mit PL/SQL auch folgende Standardtools Anwendung:

  • Informatica - Power Center
  • SAP Business Objects – Business Objects Data Integrator
  • Oracle – Warehouse Builder, Data Integrator
  • Clover ETL
  • Talend
  • Enterprise Application Integration (EAI)
Kompetenz in Datenmodellierung

Die Datenmodellierung definiert die für die Erstellung eines Informationssystems relevanten Daten einschließlich ihrer Strukturen und Beziehungen. Die Erfassung aller möglichen Beziehungen ist ein sehr wichtiger Arbeitsschritt. Dieser kann bisweilen aber mit einem hohen Zeitaufwand verbunden sein. Deswegen ist bei Data Warehouse besondere Sorgfalt auf die Erstellung leistungsfähiger Strukturen zu legen, da Auswertungen zumeist über große Datenmengen ausgeführt und aggregiert werden.

Eine falsche oder ungenaue Modellierung kann zu erheblichen Geschwindigkeitseinbußen und damit zu inakzeptablen Antwortzeiten führen. In diesem Fall schafft nur ein mit hohem Aufwand verbundenes Redesign Abhilfe. Daher ist es unerlässlich, ein fachlich korrektes Datenmodell als Ausgangsbasis zu verwenden. Gemeinsam mit unseren Kunden strukturieren und dokumentieren wir hierzu deren fachliche Anforderungen wie Hierarchien, Hierarchiestufen und Dimensionen sowie Kennzahlen und Aggregationsregeln. Das technische Datenmodell ergibt sich aus den fachlichen Anforderungen sowie aus den Datenmodellen schon bestehender Applikationen.

Unsere Experten beherrschen sowohl „Modellierung per Hand“ als auch die Tools aus den großen Suiten von Oracle oder SAP, aber auch MagicDraw. Außerdem verfügen wir über eine große Erfahrung im Umgang mit unternehmensweiten Datenmodellen und mit Repository Lösungen für Datenmodellierung in Großkonzernen.

Angewandte Standardsoftware

In unseren Kundenprojekten setzen wir u. a. folgende Standardsoftware ein:

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