Dieser Blogpost wurde zuerst hier veröffentlicht: Data Warehouse: Was ist das und wieso brauchen wir das
Machine Learning, Dashboards, datenbasierte Entscheidungen — all diese Buzzwords sind in der Unternehmenswelt allgegenwärtig. Sie wecken Interesse, aber auch Unsicherheit, insbesondere bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), die oft nicht über die Ressourcen für ein eigenes Data Science Team verfügen. Wenn die Geschäftsführung plötzlich verlangt, dass Berichte und Auswertungen in Form eines stets aktuellen Dashboards präsentiert werden, entsteht schnell ein Gefühl der Überforderung. Doch wie kommt man vom manuellen Reporting zur automatisierten, datenbasierten Entscheidungsfindung? Die Antwort liegt in einer robusten Dateninfrastruktur, in deren Zentrum das Data Warehouse steht.
Bevor man sich der Gestaltung von Dashboards oder der Implementierung maschineller Lernmodelle widmet, muss klar sein, wo die benötigten Daten gespeichert sind und in welcher Form sie vorliegen. An dieser Stelle tritt das Data Warehouse in Aktion. Es fungiert als zentrales Depot, das Daten aus diversen Quellen vereint und strukturiert. Ohne ein solches zentrales Datendepot wäre es eine Herkulesaufgabe, die benötigten Daten zu lokalisieren, zu formatieren und letztlich in nützliche Business-Intelligence-Tools wie Dashboards oder Machine Learning zu integrieren.
Datensilos sind in vielen Unternehmen, insbesondere in KMU, weit verbreitet. Diese isolierten Datenpools entstehen, weil verschiedene Geschäftsbereiche ihre eigenen spezialisierten Datenmanagementsysteme verwenden. So kann die Marketingabteilung verschiedene Analysetools verwenden, während der Vertrieb sein eigenes CRM-System hat. Die Finanzabteilung kann auf komplexe ERP-Systeme angewiesen sein, und die Produktion kann ihre eigene Steuerungssoftware für Maschinen und Anlagen nutzen. Hinzu kommen webbasierte Anwendungen für Projektmanagement, Teamkommunikation und andere spezialisierte Aufgaben. Diese heterogenen Datenquellen produzieren Daten in unterschiedlichen Formaten und Strukturen, die sich nicht ohne weiteres kombinieren lassen. Hier setzt ein Data Warehouse an. Ein Data Warehouse ermöglicht es, diese Daten zusammenzuführen und eine konsistente, unternehmensweite Sicht zu schaffen.
Mittels spezieller ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden) können Daten aus unterschiedlichen Quellen in eine einheitliche Struktur überführt werden.
Oft ist es notwendig, die importierten Daten zu bereinigen oder zu ergänzen, um sie nützlicher zu machen.
Sind die Daten einmal im Data Warehouse gespeichert, können sie einfach abgerufen und für diverse Auswertungen, Dashboards und maschinelles Lernen genutzt werden.
Daten stellen in der modernen Geschäftswelt eine entscheidende Ressource dar und erfordern daher robuste Sicherheitsmaßnahmen. Ein Data Warehouse trägt zu einer erhöhten Datensicherheit bei, indem es granulare Zugangskontrollen ermöglicht. Das heißt, es kann genau festgelegt werden, wer Zugriff auf welche Daten hat, was das Risiko von Datenmissbrauch minimiert.
In der Vielfalt der heute verfügbaren Datenquellen liegt eine besondere Herausforderung, aber auch eine besondere Chance. Ein zeitgemäßes Data Warehouse zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, eine breite Palette von Datenquellen zu akzeptieren und zu integrieren. Ob Daten aus Cloud-Services, ERP-Systemen oder tabellarischen Dokumenten stammen, ein modernes Data Warehouse ist darauf ausgelegt, diese in einem z
entralen Repository zusammenzuführen. Diese Flexibilität ist entscheidend, um ein umfassendes Bild für fundierte Entscheidungsprozesse zu schaffen.
Bevor man sich in die komplexe Welt von Dashboards, maschinellem Lernen und anderen fortschrittlichen Analysemethoden stürzt, muss ein solides Fundament in Form einer robusten Dateninfrastruktur geschaffen werden. Ohne eine gut durchdachte Dateninfrastruktur ist der Versuch, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, vergleichbar mit dem Versuch, ein Haus ohne solides Fundament zu bauen — es ist zum Scheitern verurteilt.
Ein modernes Data Warehouse bietet genau dieses Fundament. Es dient nicht nur als zentrale Sammelstelle für Daten aus den verschiedensten Unternehmensbereichen, sondern ermöglicht auch eine sichere und flexible Datenverwaltung. Mit granularen Zugangskontrollen stellt es sicher, dass sensible Daten geschützt sind, während seine Offenheit für verschiedene Datenquellen gewährleistet, dass keine relevanten Informationen ausgeschlossen werden.
Kurzum, die Dateninfrastruktur ist der entscheidende erste Schritt auf dem Weg zu einer datengetriebenen Unternehmenskultur. Ohne ein solides Data Warehouse sind all die attraktiven Möglichkeiten, die Dashboards, Analysetools und maschinelles Lernen bieten, nur schwer realisierbar.
GENO BI ist ein speziell für Raiffeisengenossenschaften entwickeltes Data Warehouse, welches die in der Genossenschaft befindlichen Datenquellen zusammenfasst und die Daten an einem Ort verfügbar macht. Ganz gleich ob man aus diesen Daten Power BI Berichte erstellt, Webanwendungen ermöglicht oder die Daten für das Nachhaltigkeitsmanagement nutzt, die Datenquellen müssen nur einmal in das Data Warehouse integriert werden. Das verringert die Implementierungskosten von neuen Lösungen enorm und verringert die Abhängigkeit von Systemen untereinander.
