Data Engineering: Datenbereitstellung für KI- & Business-Intelligence-Tools

Ohne entsprechende Infrastruktur kann keine gewinnbringende Auswertung von Daten erfolgen. Wir helfen Ihnen bei der Auswahl des passenden Systems sowie dessen Implementierung.

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Im Whitepaper vergleichen wir verschiedene BI-Lösungen und geben nützliche Tipps für die Auswahl und Einführung eines BI-Systems.

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Unsere Data Engineers sorgen dafür, dass Ihre Daten für BI- und KI-Anwendungen bereitstehen

Ihre Herausforderung

Sie nutzen für Ihre Geschäftsprozesse mehrere Systeme (wie z.B. ERP, CRM, PIM oder auch Social Media Tools) und haben bereits eine konkrete Idee, was Sie mit den darin anfallenden Unternehmensdaten erreichen möchten. Jedoch sind Ihre Daten uneinheitlich und nach wie vor auf verschiedene Systeme verteilt, was einer übergreifenden Analyse und dem Gewinn neuer Erkenntnisse im Weg steht.

Oder: Sie verfügen bereits über ein zentrales Datenlager, möchten dieses jedoch ausbauen und weitere Datenquellen anschließen.

Unsere Lösung

Unsere Data Engineers führen Ihre Daten aus den verschiedenen Systemen in einem Datawarehouse zusammen. Dort werden Ihre Daten aufbereitet, verdichtet, vereinheitlich und somit analysierbar gemacht.

Ihr bestehendes Datawarehouse kann mittels Schnittstellenanbindung um neue Datenquellen erweitert werden.

Wir bieten:

Hilfe bei der Auswahl des passenden Systems
Aufbau und Verwaltung von Data Warehouses
Durchführung von ETL-Prozessen
Schnittstellenprogrammierung
Sicherstellung der Datenqualität

Eine zentrale Datenhaltung ist die Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Analyse

Um aus der Anwendung von BI-Software oder KI-Lösungen umfassende, entscheidungsrelevante Informationen gewinnen zu können, benötigt es einer unternehmensweiten und konsistenten Datenhaltung. Diese Daten können zum einen aus internen Quellen, wie dem CRM-, ERP- oder PIM-System bezogen werden. Zum anderen können auch externe Daten, wie Wissensdatenbanken oder Statistiken aus Social Media, ebenso wie Daten von Drittanbietern, z. B. Aktienkursdatenbanken oder Wetterdaten, zur Analyse herangezogen werden.

Diese Daten werden gesondert in einem Zwischenspeicher gelagert. Hier findet die Transformation der Daten statt, um die größtmögliche Homogenität und Qualität sicherzustellen.

ETL steht für »Extract, Transform, Load« und bezeichnet den Prozess der Datenbereitstellung. Dabei werden Daten aus externen heterogenen Systemen extrahiert, in eine vorgegebene Struktur transformiert und in eine zentrale Datenbank – das Data Warehouse – geladen.