Datenmanagement
Schnelle Antwortzeiten, systemübergreifende Analysen, Integration von Echtzeitdaten, Offenheit und Integrationsfähigkeit, Skalierbarkeit, eine valide Datenbasis, Agilität des BI-Systems sowie die Erfüllung gesetzlicher Vorgaben sind die aktuellen Herausforderungen an ein modernes, ganzheitliches Informationsmanagementsystem. Der zeitnahe Zugang zu allen strukturierten und unstrukturierten Daten verbunden mit optimalen Geschäftsprozessen ist ein Erfolgsfaktor im Wettbewerb.
Diese Anforderungen erfordern koordinierte, flexible Datenmanagement-Prozesse und ein Datenmanagement Konzept.
Die Teilgebiete und Konzepte / Methoden im Berecih Datenmanagement umfassen laut Dateversity aus dem Jahre 2017
- Data Governance and Data Stewardship
- Data Architecture
- Data Modeling
- Data Quality
- Data Integration
- Master and Reference Data Management
- Data Warehousing
- Data Storage and Big Data
- Business Intelligence and Analytics
- Metadata Management
- Data Security
- Document and Content Management
team4data hat seine Wurzeln im Datenbank Bereich. Bereits in den frühen 90er Jahren begann man mit der Konzeption und Implementierung von kundenspezifischen Datenbanklösungen, die später mit Hilfe von OOP-Technologien zu kompletten Management Entscheidungs- und Informationssystemen ausgebaut wurden. Durch die zunehmende Standardisierung wichtiger Funktionen, vor allem in der Präsentationsschicht (Stichwort: Self-Service BI), befinden sich die Anwender von DWH Lösungen heute in der Situation, dass ca. 80% aller Projektaufwände im Bereich Datenmanagement zu finden sind. Daher nimmt dieser Teilbereich eine prominente Stellung in unserem Leistungsportfolio ein, da hier signifikante Kosteneinsparungen zu realisieren sind.
Datenbewirtschaftung - Extract Transform Loading (ETL)
Im DWH Umfeld werden große Datenmengen aus mehreren operationalen Datenbanken konsolidiert, um dann im Data-Warehouse gespeichert zu werden. Die geschieht in 3 Phasen:
- Extraktion aller relevanten Daten aus heterogenen externen operativen Datenquellen
- Transformation der Daten in das Zielformat bzw. -schema des DWH
- Load der Daten in das DWH (Datenhaltung
time2BI beherrscht alle marktrelevanten ETL Werkzeuge von IBM, Informatica, SAP, Microsoft und Oracle und weist tiefe Projektexpertisen mit diesen Datenintegrationssystemen auf. Kontinuierliche Beobachtung des Marktes und Weiterbildung in diesem Bereich sichern unseren Kunden verlässliche, flexible und ausbaufähige Datenmanagement Lösungen. Auch bei der Toolauswahl z.B. im Rahmen der Konzeption eines modernen, unternehmensweiten Datenmanagements, ist time2BI ein kompetenter und erfahrener Partner.
Datenqualitätsmanagement
Dieser Bereich wird nach wie vor von vielen Unternehmen unterschätzt. Wir betrachten aus unserer langen Erfahrung in zahlreichen DWH Projekten diesen Bereich als den entscheidenden Faktor für eine erfolgreiche Informationsmanagement-Strategie. Nicht umsonst gibt es mittlerweile in modernen Unternehmen auf Top Entscheiderebene Beauftragte für das Daten- und Informationsqualitätsmanagement, da der Rohstoff Information die traditionellen Produktionsfaktoren weiter in den Hintergrund dängt.
Die Bergung und schnelle Distribution der relevanten Informationen an die Entscheidungsträger aus der ständig zunehmenden Flut an Daten sowie die Ableitung von zielgerichteten Handlungen setzt hohe Qualität der verwendeten Daten voraus.
Aus diesem Grund erhält DQM bei uns auf der Web Site einen eigenständigen Bereich.
Stammdaten- und Metadatenmanagement
Bei der Steuerung und Überwachung von Datenmanagementprozessen helfen Metadaten. Metadaten schaffen Transparenz und Nachvollziehbarkeit, vereinfachen die Prozesssteuerung und dokumentieren den Lebenszyklus des BI-Systems. Die Hauptaufgaben sind dabei Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Steuerung und Dokumentation.
time2BI erarbeitet mit Ihnen (meist im Rahmen des Datenmanagementkonzepts) eine Roadmap für ein stringentes Stammdaten- und Metadatenmanagement auf Basis eines Reifegradmodells - wir wollen ja das Rad nicht neu erfinden. In vielen Unternehmen liegen bereits die Grundlagen dafür vor - es muss nur zusammengeführt und mit dem Datenintegrationsprozess synchronisiert werden - unsere Experten helfen Ihnen gerne dabei.