Die Verlagerung deiner Software-Lösungen in die Cloud ermöglicht dir die Zusammenstellung mehrerer Anwendungen zu einem Software Stack oder Tech Stack. Dieser sogenannte Modern Data Stack ist ein schichtweise kombiniertes System von automatisierten Services, die Daten sammeln, kombinieren, analysieren und schließlich den Wert deiner Daten heben. Unser Data Warehouse Consulting-Service deckt die gesamte Bandbreite strategischer und technologischer Ausstattungsanforderungen ab, um das Management deiner Daten auf ein neues Level zu heben.
Mit dem Aufbau eines Modern Data Stack und dem Data Warehouse als Single Source of Truth gewinnst du vollständigen Überblick über alle deine Daten.
Einsparung finanzieller, zeitlicher und kritischer Personalressourcen
Aufbau einer zentralen Architektur
Automatisierte Transformation der Daten
Aufbau eines skalierbaren Datenmodells
Alle Daten an einem Ort
Der modulare Aufbau eines Modern Data Stack ermöglicht viele Freiheiten, die Entscheidungen und Fachkompetenz erfordern. Darauf sind wir spezialisiert.
Beratung anfragen
Für alle, die es genauer wissen wollen, halten wir einige wichtige Begriffe, Definitionen und Erklärungen bereit.
Ein Cloud Data Warehouse ist ein Datenbanksystem, das von Anbietenden für Cloud-Dienste verwaltet und gehostet wird. Verglichen mit On-Premise Infrastrukturen bietet ein CDWH enorme Skalierbarkeit und Flexibilität bei kalkulierbaren Kosten.
Eine Data Pipeline, oder Daten-Pipeline, ist der Weg, über den Daten von einem Ursprungsort oder einer Quelle hin zu einem Zielort, zum Beispiel ein Data Warehouse, gelangen. Währenddessen werden die Daten transformiert und optimiert, um direkt im Anschluss für die weitere Analyse bereit zu sein.
Minimierung manueller Anfragen nach Daten durch Automatisierung von Prozessen, zum Beispiel automatisches Importieren der Webinar-Teilnehmerliste in das CRM-Tool.
Bei der Datentransformation werden Daten von einem Format in ein anderes konvertiert. In diesem Zusammenhang wird auch von Datenbereinigung oder Datenstandardisierung gesprochen. Die Transformation von Daten sichert für die spätere Datenanalyse eine einheitliche Datenbasis.
Hinter dem Kürzel ETL steckt die Abfolge von klassischen Data Pipelines: Extraction – Transform – Load. Rohdaten werden abgerufen, transformiert und dann in Datenbanken eingespeist. Die meisten cloudbasierten Datenbanken folgen aber dem ELT-Ansatz: Extraction – Load – Transform. Dabei werden Datenquellen direkt in das Zielsystem übertragen und erst dort transformiert. Bei besonders großen Datenmengen ist dies von Vorteil, da es die Skalierbarkeit unterstützt und weniger Ressourcen verbraucht.
Ist von “Low-Code” oder “No-Code” die Rede, handelt es sich meist um Plattformen, die Programmierschnittstellen vereinfacht visualisieren und damit die Programmierarbeit weg von professionellen Entwicklern und Entwicklerinnen hin zu Personen ohne technischen Background verlagern. Geschäftsprobleme können deutlich schneller vorangetrieben werden, wenn auf komplizierten Code verzichtet werden kann. Die Entwicklungsabteilung kann sich im Gegenzug auf andere Themen konzentrieren.
