Wann nutzt man ein Datawarehouse?
Ein Data Warehouse (DWH) eignet sich besonders für klar definierte Reporting- und Analyseanforderungen, bei denen strukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zuverlässig zusammengeführt und einheitliche Kennzahlen bereitgestellt werden müssen. Grundlage ist eine mehrstufige Architektur, die technische Datenintegration, fachliche Harmonisierung und analytische Bereitstellung voneinander trennt. In aufeinanderfolgenden Schichten werden Daten übernommen, geprüft, integriert, nach definierten Geschäftsregeln aufbereitet und für die Nutzung bereitgestellt. Diese Schichtenlogik lässt sich auch auf moderne Datenplattformen wie ein 
Data Lakehouse übertragen. Ob ein bestehendes Data Warehouse weiterhin ausreicht oder eine Weiterentwicklung sinnvoll ist, hängt von verschiedenen Aspekten ab.
Ein Data Warehouse braucht Verantwortlichkeiten und Regeln
Ein Data Warehouse ist nur so verlässlich wie die Daten und Regeln, auf denen es aufbaut. Damit Informationen über unterschiedliche Quellsysteme, Fachbereiche und Anwendungen hinweg konsistent bleiben, braucht es eine durchgängige Data Governance. Die saubere Schichtenarchitektur unterstützt dabei, technische und fachliche Änderungen kontrolliert umzusetzen und bestehende Datenmodelle langfristig weiterzuentwickeln. So bleibt das Data Warehouse nicht nur im laufenden Betrieb verlässlich, sondern schafft auch eine tragfähige Grundlage für zukünftige Architekturentscheidungen. QUNIS unterstützt Unternehmen dabei, Data Governance und technische Architektur aufeinander abzustimmen und dauerhaft in der Organisation zu verankern.
Ihr Partner: QUNIS Data & AI Manufaktur
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams - technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks, Snowflake und STACKIT.
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Was ist ein Dashboard?
Ein Dashboard ist eine visuelle, häufig interaktive Darstellung ausgewählter Daten, Informationen und Kennzahlen (KPIs) auf einer zentralen Oberfläche. Es bündelt Informationen aus einer oder mehreren Datenquellen und stellt sie mithilfe von Diagrammen, Tabellen und weiteren Visualisierungselementen übersichtlich dar. Dashboards helfen dabei, aktuelle Entwicklungen, Trends und Abweichungen schnell zu erkennen, Zusammenhänge zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Dashboard und einem Report?
Ein Report dient der strukturierten Darstellung und Auswertung von Informationen zu einem bestimmten Thema oder Zeitraum. Ein Dashboard bündelt ausgewählte Kennzahlen und Informationen auf einer zentralen Oberfläche und ermöglicht häufig eine interaktive Analyse. Die Grenzen sind fließend: Moderne BI-Reports können interaktive Dashboards enthalten, während Dashboards zugleich Funktionen des klassischen Reportings übernehmen.
Welche Arten von Dashboards gibt es?
Dashboards lassen sich nach ihrem Einsatzzweck unterscheiden. Strategische Dashboards unterstützen das Management bei der Überwachung übergeordneter Unternehmensziele und KPIs. Taktische Dashboards helfen Fachbereichen bei der Analyse und Steuerung ihrer Aktivitäten. Operative Dashboards zeigen aktuelle Prozess- und Leistungsdaten, beispielsweise aus Produktion, Logistik oder Vertrieb. Darüber hinaus gibt es analytische Dashboards, mit denen Anwender Daten detailliert untersuchen und Zusammenhänge erkennen können.
Welche Daten und Kennzahlen gehören auf ein Dashboard?
Die Auswahl richtet sich nach den Informationsbedürfnissen der Anwender und den Entscheidungen, die das Dashboard unterstützen soll. Relevant sind Kennzahlen, Vergleiche und Zusammenhänge, die konkrete Fragen beantworten. Dazu können aktuelle Werte, zeitliche Entwicklungen, Ziel-Ist-Vergleiche und Abweichungen gehören. Entscheidend sind eine verlässliche Datenbasis, einheitliche KPI-Definitionen und eine Darstellung, die wesentliche Informationen schnell erkennbar macht.
Wie werden Daten und Informationen auf einem Dashboard am Besten dargestellt?
Die Darstellung der Daten, also die Datenvisualisierun entscheidet wesentlich darüber, wie schnell und eindeutig Informationen in einem Dashboard verstanden werden. Diagramme, Tabellen, Farben, Skalen und Beschriftungen müssen so gewählt und angeordnet sein, dass Kennzahlen, Entwicklungen und Abweichungen richtig interpretiert werden können. Einheitliche Visualisierungskonventionen und Standards wie die International Business Communication Standards (IBCS) schaffen Orientierung und Vergleichbarkeit. Information Design und Data Storytelling helfen dabei, wesentliche Aussagen hervorzuheben und Zusammenhänge verständlich zu vermitteln. Entscheidend ist nicht, wie ansprechend ein Dashboard aussieht, sondern ob Anwender die dargestellten Informationen richtig erfassen und für ihre Aufgaben und Entscheidungen nutzen können.
Wie verändert AI die Erstellung und Nutzung von Dashboards?
AI verändert sowohl die Erstellung als auch die Nutzung von Dashboards. AI-gestützte Funktionen unterstützen bei der Auswahl und Visualisierung von Daten, erkennen Muster und Auffälligkeiten und ermöglichen es Anwendern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, statt ausschließlich über vordefinierte Ansichten, Filter und Kennzahlen zu navigieren. Mit AI in Analytics. entwickeln sich Dashboards zunehmend von statischen Informationsoberflächen zu interaktiven Analyseumgebungen, in denen Anwender individuelle Fragestellungen verfolgen können. Voraussetzung bleiben eine verlässliche Datenbasis, eindeutige KPI-Definitionen und ein gemeinsames Verständnis der fachlichen Zusammenhänge. Denn auch AI-generierte Analysen und Visualisierungen müssen fachlich nachvollziehbar und überprüfbar sein.
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Mit welchen Tools lassen sich Dashboards erstellen?
Dashboards lassen sich mit den modernen Werkzeugen der Data & Analytics und Business Intelligence (BI) erstellen. Microsoft Power BI oder SAP Analytics Cloud (SAC) zählen ebenso dazu wie Click oder Tableau. Die Werkzeuge bieten Funktionen zur Datenanbindung, Visualisierung, interaktiven Analyse und Bereitstellung von Dashboards. Zunehmend unterstützen AI-Funktionen bei der Erstellung von Visualisierungen, der Analyse von Daten und der Formulierung natürlichsprachlicher Abfragen. Welches Werkzeug geeignet ist, hängt unter anderem von Datenarchitektur, Anforderungen, bestehender Systemlandschaft und Nutzungsszenarien ab.
Arbeitet QUNIS herstellunabhängig?
Ja. QUNIS berät technologieoffen – von Microsoft und SAP bis Databricks, Snowflake und STACKIT.
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