Überblick zu Data Warehousing

Comelio Data Warehousing

Durch den Austausch elektronischer Informationen, die Erfassung von Benutzer- und Besucherdaten sowie breit gestreute Möglichkeiten, auch sehr große Datenmengen zu erfassen und zu speichern, stehen Unternehmen oftmals vor der Problematik, zwar sehr große Datenmengen zu besitzen, aber nicht immer die interessanten Muster und Zusammenhänge in diesen Daten zu erkennen. Im Bereich der Analyse unterstützen wir Unternehmen und Organisationen dabei, Daten auf Muster hin automatisch oder gezielt zu untersuchen und dadurch neues Wissen zu generieren. Hierbei lassen sich große Bereiche in Form von Data Mining (der eigentlichen Analyse), OLAP (der Bereitstellung und Abbildung von multidimensionalen Daten) oder auch Entscheidungsunterstützung charakterisieren.
Angrenzende Bereiche sind hier die die Entwicklung von Data Warehouses für die multidimensionale Speicherung von sehr umfangreichen Datenmengen sowie auch die Entwicklung von Datenmodellen, welche insbesondere für die Erfassung von Daten zur Wissensgenerierung genutzt weden sollen. Dies meint z. B. spezielle Expertensysteme zur Konkurrenzbeobachtung, Analyse und Erfassung von Messdaten oder der Untersuchung von Daten, welche das Benutzer- und Besucherverhalten von Webseitenbesuchern abbilden.

Data Warehouse und OLAP - Definition

Comelio Entwicklung von Data Warehouses Im Rahmen sich verändernder Märkte, Technologien und stärkerer Spezialisierung ist es notwendig, die eigenen Geschäftsprozesse und Transaktionen an diese neuen Gegebenheiten anzupassen und ständig zu optimieren. Da letztendlich die Datenflüsse die Finanz- und Güterströme beeinflussen, ist eine Verbesserung dieser Datenströme, ihre Analyse, Erfassung und Verwaltung von entscheidender strategischer, aber auch in ihrer konkreten Umsetzung von operativer Bedeutung. Mit Data Warehousing sollen Unternehmen und Organisationen in die Möglichkeit versetzt werden, beliebig komplexe Organisationsdaten zu verwalten, zu nutzen und zu analysieren. Dies wird insbesondere dadurch ermöglicht, dass nicht nur unternehmensinterne Daten, sondern auch unternehmensexterne Daten in die Datenbank und damit in mögliche Analysen einbezogen werden.

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Philosophie

Business Intelligence-Projekte mit Microsoft SQL Server und OracleBei Projekten im Bereich Business Intelligence auf Basis von MS SQL Server und Oracle (Reporting, OLAP, Data Mining, Data Warehousing) unterstützen wir unsere Kunden sowohl technologisch wie auch betriebswirtschaftlich. Wir unterscheiden verschiedene Strategien, die bei einem Business Intelligence-Projekt gleichermaßen zu berücksichtigen sind. Hier finden Sie mehr Informationen zu unserer Philosophie und unseren Ansatz bei unseren Business Intelligence-Dienstleistungen.

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OLAP (Online Analytical Processing)

Comelio OLAPInformation als wichtigster, wenn nicht sogar unersetzlicher heutiger Rohstoff, verlangt von seinem Benutzer besondere Fähigkeiten, sobald dieser Rohstoff mit steigender Menge und Komplexität in immer größeren Datenbanken verwendet wird. Mit OLAP-Werkzeugen sollen Möglichkeiten geschaffen werden, diese Daten in guter Präsentation und in beliebigen Aggregationsstufen für alle Benutzer eines DBMS aufzubereiten.

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Kennzahlen und Corporate Performance Management (CPM)

Comelio Business Intelligence Kennzahlensysteme Die PerformancePoint Services in Microsoft SharePoint Server 2010 sind ein Leistungsverwaltungsdienst, den Sie zum Überwachen und Analysieren von Geschäften verwenden können. Mithilfe der bereitgestellten flexiblen, benutzerfreundlichen Tools zum Erstellen von Dashboards, Scorecards und KPIs (Key Performance Indicators) kann jeder Benutzer in der Organisation fundierte Geschäftsentscheidungen treffen, die im Einklang mit unternehmensweiten Zielen und Strategien stehen. Scorecards, Dashboards und KPIs fördern die Verantwortlichkeit. Mithilfe integrierter Analysen können Mitarbeiter schnell vom Überwachen von Informationen zur Analyse übergehen und die Informationen ggf. für die gesamte Organisation freigeben.

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Berichtssysteme

Comelio Business Intelligence Einsatzgebiete

Traditionelles Reporting umfasst eine wesentliche Querschnittsfunktion in den IT-Lösungen eines Unternehmens. Hier gibt es moderne Lösungen, die sowohl statische als interaktive Berichte in unterschiedlichen Formaten erlauben. Alternativ ist es möglich, auf Basis von Berichtsmodellen fortgeschrittenen Benutzern die Möglichkeit zu geben, eigene Berichte zu auf Basis von vorgegebenen und vereinfachten Datenstrukturen erstellen. Mit Hilfe der vielzähligen Ausgabeformate und Integrationsvarianten kann man hier seinen Mitarbeitern hervorragende Hilfestellungen bieten, damit sie umfassend an aufbereitete Unternehmensdaten gelangen und so gute Entscheidungen und Beurteilungen treffen können.

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