Das QUNIS DATA WAREHOUSE Framework

Best Practices für Data Warehousing

Die adäquate und erfolgreiche Umsetzung von Business-Intelligence-Initiativen bleibt bis heute eine Herausforderung für viele Unternehmen. Flüchtige Auswertungen, multiple Geschäftsregeln, eine fehlende Revisionssicherheit, eine schlechte Performance und Wartbarkeit der Systeme sowie eine heterogene Systemlandschaft sind typische Kennzeichen für eine „gewachsene“ und leider oft ineffiziente und kostspielige IT-Umgebung.

Ein wichtiger Schritt aus diesem Dilemma ist die Schaffung eines Data Warehouse, das eine zentrale und vertrauenswürdige Basis für die Datenbewirtschaftung und -bereitstellung für Reporting und Analyse bildet. Allerdings setzt dies viel Praxiserfahrung und Fachwissen voraus, um es schnell und effizient aufbauen zu können. Genau dies ermöglicht das QUNIS Data Warehouse Framework. Es vereint Best Practices und vorgefertigte Standardfunktionen zum Aufbau von Data-Warehouse-Lösungen, die aus vielen erfolgreichen Projekten der QUNIS abgeleitet wurden. Kunden können so viele aufwändige und langwierige Aufgaben und Risiken vermeiden. Die kürzere Einführungszeit („Time to market“) und der geringere Projektaufwand machen sich zudem in Kosteneinsparungen bemerkbar.

 

Das QUNIS Data Warehouse Framework umfasst:

Data-Warehouse-Modellierung und Architekturempfehlungen
(logische und physikalische Schichten).

Datenintegrationsstrategie: Auswahl und Einrichtung der ETL-Prozesse, mit dem Ziel einer schnellen, sicheren und effizienten Datenbewirtschaftung (u.a. „Full load“, „Delta load“, Schlüsselvergabe, Konsistenzprüfungen).

Data-Warehouse-Implementierung: QUNIS setzt auf ausgereifte Data-Warehouse-Technologien auf der Basis des „Microsoft SQL Server“ und verfügt über ein breites Wissen auch über die neuesten Produktversionen.

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Leistungsdetails des QUNIS Data Warehouse Frameworks (Auswahl):

  • Besonders wartungsfreundlich durch hohen Standardisierungsgrad der Architektur und Datenbewirtschaftungsmethoden
  • Konsolidierung, Plausibilisierung und Konsistenzprüfung der Quellsystemdaten mit automatischer E-Mail-Verteilung der Fehlerlisten
  • Attributgenauer Abgleich und Default-Werte für fehlende / unbekannte Dimensions-Links
  • Vollständige Historisierung aller relevanten Datenobjekte
  • Nur eine Stelle für zentrale Businesslogik – Single Point of Truth
  • Performance-optimierte Berechnungen definierter Kennzahlen und Key Performance Indikatoren (KPI)
  • Bereitstellung fachspezifischer Themenfelder und / oder Vorverdichtungen in Form von Data Marts – relational und / oder multidimensional
  • Zusätzliche Historisierung relationaler Data Marts
  • Themenspezifische oder organisatorisch bedingte Teilladungen, z. B. für die zeitzonengerechte Datenabholung
  • Minimierung Betriebsaufwand durch automatische E-Mail-Statusberichte im Erfolgs- und Fehlerfall plus bedienerfreundliche Wiederanlauf-Automatismen