Daten und Analysen

Business Intelligence (BI) versetzt Ihr Unternehmen in die Lage, Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um Entscheidungsprozesse voranzutreiben. Unsere erfahrenen Analysten und Datenwissenschaftler nutzen ein effektives BI-Framework, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und verfügbare Daten zu nutzen, um Antworten zu liefern.

Wenn das Management beispielsweise nach Möglichkeiten sucht, die Konversionsraten von Websites zu verbessern, kann BI potenzielle Ursachen identifizieren, z. B. eine geringe Beschäftigung mit Website-Inhalten. Mithilfe des BI-Systems können Analysten überprüfen, ob sich das Engagement tatsächlich auf die Konversionsrate auswirkt, und den spezifischen Inhalt ermitteln, der dafür verantwortlich ist.

Die Tools und Technologien, die BI ermöglichen, nutzen Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Dateien, Datenbanken, Data Warehouses und ausgedehnte Data Lakes. Sie führen Abfragen, in der Regel im SQL-Format, mit den Daten aus und erstellen Berichte, Dashboards und Visualisierungen. Diese Ressourcen erleichtern die Gewinnung von Erkenntnissen aus den Daten, die von Führungskräften, dem mittleren Management und den Mitarbeitern im Tagesgeschäft genutzt werden, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Ein Data Warehouse (DWH) dient als zentrales Repository für Unternehmen zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Es ist ein Eckpfeiler des Business-Intelligence (BI)-Prozesses, der Unternehmen mit den notwendigen Tools ausstattet, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Im Wesentlichen ist ein DWH ein robustes System für die Datenverwaltung, in dem Unternehmen sowohl aktuelle als auch historische Informationen aus den Bereichen Vertrieb, Marketing, Finanzen, Kundendienst und mehr speichern. Es spielt eine zentrale Rolle bei der Erleichterung von BI-Prozessen, indem es Unternehmen ermöglicht, Abfragen zu erstellen und ihre wichtigsten analytischen Fragen zu beantworten. Dank dieser Fähigkeit können Unternehmen ihre Leistung optimieren und Strategien entwickeln, die auf genauen Erkenntnissen beruhen, anstatt sich ausschließlich auf ihre Intuition zu verlassen.

Um den Wert eines Data Warehouse in einer Unternehmensumgebung vollständig zu erfassen, ist es wichtig, es von einer herkömmlichen Datenbank zu unterscheiden. Obwohl beide für die Datenspeicherung und -verwaltung nützlich sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Im Folgenden werden die wichtigsten Unterschiede aufgeführt, die den einzigartigen Wert eines Data Warehouse verdeutlichen:

1. Umfang: Ein Data Warehouse speichert riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen und bietet einen umfassenden Überblick über die Abläufe im Unternehmen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich eine Datenbank in der Regel auf bestimmte Anwendungen oder betriebliche Funktionen.

2. Zweck: Ein Data Warehouse ist für analytische Zwecke konzipiert und ermöglicht komplexe Abfragen und Datenanalysen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Eine Datenbank hingegen ist in erster Linie auf Transaktionsvorgänge ausgerichtet und gewährleistet eine effiziente Datenverarbeitung und -abfrage.

3. Datenstruktur: Data Warehouses verwenden optimierte Strukturen wie Stern- oder Schneeflockenschemata, um effiziente Abfragen und Analysen über mehrere Dimensionen hinweg zu ermöglichen. Datenbanken hingegen verwenden in der Regel normalisierte Schemata für die Transaktionsintegrität

Die Unterschiede zwischen Datenbanken und Datenlagern sind entscheidend für das Verständnis ihrer jeweiligen Rollen und Werte in einer Geschäftsumgebung. Hier heben wir die wichtigsten Unterschiede hervor, die sie voneinander unterscheiden.

Erstens dienen Datenbanken als Repositories zur Aufzeichnung von Daten und Transaktionen in strukturierter Form und bieten Benutzern die Möglichkeit, Informationen bei Bedarf abzurufen, zu manipulieren und abzurufen. Ihr Hauptzweck ist die sichere und organisierte Speicherung und Abruf von Daten. Andererseits speichern Datenlager große Datenmengen aus verschiedenen Quellen und konzentrieren sich auf analytische Zwecke. Sie bieten Unternehmen eine Umgebung, um Abfragen durchzuführen und wichtige Strategien zu informieren.

Zweitens unterscheiden sich die Verarbeitungsmethoden der beiden Systeme. Datenbanken verwenden Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), um einfache Transaktionen in Echtzeit zu verarbeiten, wie z.B. Einfügen, Ersetzen und Aktualisieren. Datenlager hingegen nutzen Online-Analyseverarbeitung (OLAP), um umfangreiche Datenmengen schnell zu analysieren. OLTP konzentriert sich auf die sofortige Datenverarbeitung, während OLAP eine Datenanalyse in deutlich beschleunigtem Tempo ermöglicht.

Schließlich richten sich Datenbanken typischerweise an spezifische Anwendungsfälle, wie z.B. die Echtzeit-Datenspeicherung für jedes auf einer Website verkaufte Produkt. Sie sind besonders gut darin, zahlreiche detaillierte Abfragen schnell zu verarbeiten. Im Gegensatz dazu sind Datenlager "thematisch orientiert" und rufen zusammengefasste Daten für komplexe Abfragen ab, die anschließend für Analyse- und Berichtszwecke verwendet werden.

In der Vergangenheit wurden Entscheidungsunterstützungsanwendungen häufig von Organisationen verwendet, um datengesteuerte Entscheidungsfindung voranzutreiben. Diese Anwendungen fragten und berichteten direkt über Daten aus transaktionalen Datenbanken, ohne dass ein Data Warehouse als Vermittler vorhanden war. Dieser Ansatz ähnelt dem aktuellen Trend, große Mengen unstrukturierter Daten in Data Lakes zu speichern und diese direkt abzufragen.

Es traten 5 Herausforderungen auf, wenn man sich ausschließlich auf Entscheidungsunterstützungsanwendungen ohne ein Data Warehouse verließ:

1. Ungünstige Datenform: Die Daten mangelten oft an der erforderlichen Struktur und Organisation für eine effektive Berichterstattung und Analyse.

2. Datenqualitätsprobleme: Die für Entscheidungsunterstützungszwecke verfügbaren Daten litten häufig unter Qualitätsproblemen wie Ungenauigkeiten, Duplikationen oder fehlenden Werten.

3. Leistungsbelastung: Die Verarbeitungsanforderungen von Entscheidungsunterstützungsaktivitäten belasteten transaktionale Datenbanken und führten zu einer verringerten Leistung der operativen Systeme.

4. Verstreute Daten: Die Daten waren über mehrere Systeme verstreut, was es schwierig machte, sie zusammenzuführen und aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten.

5. Lücke bei historischen Informationen: Transaktionale OLTP-Datenbanken waren nicht darauf ausgelegt, historische Informationen zu speichern, was Entscheidungsträgern wertvolle langfristige Trends und Muster vorenthielt.

Diese Herausforderungen und andere veranlassten Unternehmen dazu, das Data-Warehouse-Modell zu übernehmen. Auch heute sind alle fünf dieser Probleme im Kontext der datengesteuerten Entscheidungsfindung relevant. Dies wirft die Frage auf: Können wir auf ein Data Warehouse verzichten und dennoch eine effiziente Business Intelligence (BI) und Berichterstattung ermöglichen?

Obwohl das Konzept, Daten direkt aus Data Lakes zu speichern und abzufragen, an Beliebtheit gewonnen hat, ist es wichtig zu erkennen, dass Data Lakes allein möglicherweise nicht vollständig die oben skizzierten Herausforderungen bewältigen können. Data Warehouses bieten mit ihren optimierten Strukturen und Datenintegrationsfähigkeiten mehrere Vorteile:

1. Datenumwandlung: Data Warehouses ermöglichen die Datenumwandlung und Modellierung, um sicherzustellen, dass Informationen in einer geeigneten Form für Berichterstattung und Analyse vorliegen.

2. Datenqualitätsmanagement: Robuste Datenqualitätsprozesse können innerhalb eines Data Warehouses implementiert werden, um Probleme zu lösen und die Gesamtzuverlässigkeit der Daten zu verbessern.

3. Leistungsoptimierung: Durch die Trennung von analytischen Workloads von Transaktionssystemen minimieren Data Warehouses die Auswirkungen auf die operative Leistung und bieten schnellere Abfrageantwortzeiten.

4. Zentralisiertes Datenrepository: Data Warehouses konsolidieren Daten aus verschiedenen Quellen und ermöglichen eine einheitliche Sicht und vereinfachen die Analyse.

5. Aufbewahrung historischer Daten: Data Warehouses sind darauf ausgelegt, historische Informationen zu speichern, damit Organisationen im Laufe der Zeit Trends, Muster und Erkenntnisse aufdecken können.

Während Data Lakes ihre Vorteile für die Speicherung und Exploration unstrukturierter Daten haben, ergänzt die Integration eines Data Warehouses in die BI-Architektur diese Fähigkeiten und behebt die Herausforderungen, die in Abwesenheit eines dedizierten Repositories bestehen bleiben. Durch die Nutzung der Stärken von Data Lakes und Data Warehouses können Organisationen eine effiziente BI und Berichterstattung erreichen und Entscheidungsträger mit genauen, zeitnahen und umfassenden Erkenntnissen unterstützen.

Die Business Intelligence (BI)-Architektur umfasst verschiedene Komponenten und Schichten, die jeweils einem bestimmten Zweck dienen. Beginnen wir mit der Analyse der Schlüsselelemente, die einen robusten BI-Architekturrahmen ausmachen.

1. Datenerfassung: Der erste Schritt besteht darin, relevante Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen zu sammeln. Zu diesen Quellen können Datenbanken, ERP- oder CRM-Systeme, Flat Files, APIs und andere gehören. Ziel der Datenerfassung ist es, umfassende und genaue Informationen für die Analyse zu erhalten.

2. Datenintegration: Sobald die Daten erfasst sind, werden sie in ein zentrales System integriert, was häufig durch ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) erleichtert wird. In dieser Phase werden die erfassten Daten bereinigt, standardisiert und für die Analyse vorbereitet. Die Datenintegration gewährleistet die Konsistenz und Kompatibilität der verschiedenen Datenquellen.

3. Datenspeicherung: Auf dieser Ebene wird die Bedeutung eines Data Warehouse (DWH) deutlich. Ein Data Warehouse dient als Repository, in dem strukturierte Daten gespeichert werden und das effiziente Abfragen und Analysen ermöglicht. Es bietet eine konsolidierte und organisierte Umgebung für Datenabfragen und Berichte. Das DWH stellt die Datenverfügbarkeit sicher und erleichtert die Gewinnung von verwertbaren Erkenntnissen.

4. Datenanalyse: Sobald die Informationen im Data Warehouse verarbeitet, gespeichert und bereinigt wurden, sind sie bereit für die Analyse. Durch den Einsatz geeigneter Tools werden die Daten visualisiert und untersucht, um Muster, Trends und Korrelationen zu erkennen. Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, die die strategische Entscheidungsfindung fördern.

5. Datenverteilung: Die aus der Analyse gewonnenen Erkenntnisse werden in verschiedenen Formaten an die Beteiligten im Unternehmen weitergegeben. Dies kann Online-Berichte, interaktive Dashboards oder eingebettete Lösungen umfassen. Die Daten werden durch Grafiken, Diagramme und visuelle Darstellungen präsentiert, um das Verständnis und die Entscheidungsfindung zu erleichtern.

6. Verwertbare Einblicke und Entscheidungsfindung: Das oberste Ziel der BI-Architektur besteht darin, aus den Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und diese für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Diese Erkenntnisse, die aus der Analyse und Visualisierung von Daten gewonnen werden, dienen als Grundlage für die Verbesserung von Geschäftsprozessen, die Optimierung von Strategien und die Förderung des Unternehmenswachstums.

    

Durch die Einrichtung eines umfassenden BI-Architekturrahmens, der diese Ebenen umfasst, können Unternehmen Daten effektiv sammeln, integrieren, speichern, analysieren, verteilen und nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erzielen. Das Data Warehouse als zentrale Komponente spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung eines effizienten Datenmanagements und von Entscheidungsprozessen

Mit den richtigen Daten in Ihrem Data Warehouse und der richtigen Business Intelligence, die diese Daten nutzt, lassen sich viele Praktiken anwenden, die die strategische Entscheidungsfindung vorantreiben können. Zu den Optionen gehören unter anderem:

Data Mining

Data Mining, auch bekannt als Knowledge Discovery, ist ein Prozess, der dazu dient, verwertbare Daten aus einem umfangreicheren Satz von Rohdaten zu extrahieren. Dieser Prozess hilft Ihnen, Trends, Themen oder Muster in großen Mengen von Big Data zu entdecken.

Leistungsmetriken

Metriken werden verwendet, um das Verhalten, die Aktivitäten und - ja - die Leistung eines Unternehmens, seiner Mitarbeiter oder bestimmter Kampagnen zu messen. Leistungsmetriken sind das Ergebnis einer Analyse, und diese Ergebnisse können dann für weitere Analysen gesammelt werden. Leistungskennzahlen messen die erforderlichen Daten innerhalb eines bestimmten Bereichs, so dass eine Hypothese gebildet und entsprechend den zuvor festgelegten Geschäftszielen bewiesen oder widerlegt werden kann.

Abfragen

Im Rahmen von Business Intelligence und Data Warehouses fragen Analysten und Geschäftsteams Daten ab, um deren Gültigkeit oder Genauigkeit zu überprüfen. Erfolgreiche BI hilft Unternehmen und Organisationen dabei, Fragen zu ihren Daten zu stellen und zu beantworten und über die richtigen Daten zu verfügen, um zuverlässige, quantitative Informationen in diesen Antworten zu erhalten.

Statistische Analyse

Die Datenanalyse besteht aus mehreren Komponenten; die statistische Analyse ist eine davon. Im Zusammenhang mit Business Intelligence und Data Warehousing beinhaltet die statistische Analyse das Sammeln und Überprüfen von Datenproben. In der Statistik ist eine Stichprobe eine Auswahl, die aus einer Gesamtpopulation von Daten gezogen wird. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass die Daten im Data Warehousing gespeichert und mit Ihren BI-Prozessen verbunden sind, damit die Analyse so genau wie möglich ist und zu intelligenten, strategischen Entscheidungen führt.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung bedeutet, Daten visuell darzustellen, um das Verständnis zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen. Dabei kann es sich um Diagramme, Datengeschichten und Infografiken handeln, um Antworten auf Fragen zu zeigen und die Daten für Entscheidungen zu validieren. Die Präsentation von Daten in Form von Tabellenkalkulationen kann umständlich und trocken sein, aber die Visualisierung von Daten hilft oft dabei, Informationen auf eine überzeugende und effektive Weise zum Leben zu erwecken.

Daten-Storytelling

Data Storytelling ist die Übersetzung von Datenanalysen in Laiensprache, um eine strategische Geschäftsentscheidung zu beeinflussen oder zu informieren. Mit dem richtigen Datenlager und den zuverlässigsten Business-Intelligence-Tools lassen sich die Daten leichter zusammenstellen und die Geschichten sind viel spannender.

Wenn Sie es sich effektiv leisten können, ja. Obwohl einige Organisationen Business Intelligence ohne die Verwendung eines Data Warehouses praktizieren, hat dieser Ansatz in der Regel Nachteile, meistens aufgrund von Zeit oder Budget. Insbesondere die Verarbeitung der benötigten Daten kann transaktionalen Datenbanken belasten, die Leistung verringern und die Ladezeit erhöhen. Dies verlangsamt den Prozess von der Analyse zur Erkenntnis. Außerdem erweisen sich isolierte Datenquellen als weniger effizient und können über weniger zugängliche historische Informationen verfügen. Mit anderen Worten können transaktionale Datenbanken nicht dieselbe Arbeit wie ein Data Warehouse leisten. Eine starke Beziehung zu Ihren Daten ist entscheidend, wenn es darum geht, die richtigen, rechtzeitigen Entscheidungen für Ihre Organisation zu treffen.

Die Verwendung eines robusten Data Warehouses in Verbindung mit bewährten Praktiken im Bereich Business Intelligence macht dies möglich. Erfahren Sie mehr darüber, wie wir mit unseren Partnern zusammenarbeiten, um Data-Warehouse- und BI-Lösungen bereitzustellen.