Data Management - Entscheidungen schnell und fundiert treffen

Welche Produkte gibt es zu Data Management? Was ist die SAP Datasphere (ehem. SAP Data Warehouse Cloud)? Welche Produkte bietet s-peers für das Management von Daten an? Was sind die aktuellen Data Management Technologien? Was versteht man unter Business Intelligence? Für welche Art von Anfragen benutze ich Data Management? Diese und weitere Fragen werden hier beantwortet.

Data Warehouse (DWH) – Das Dach über allen Daten: Welche Lösungen existieren?

Im Bereich Data Warehousing oder in einem Datenbanksystem werden sämtliche Daten für Business IntelligenceAktivitäten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, analysiert, verwaltet und für weitere Analysesysteme aufbereitet und zur Verfügung gestellt. Ein Data Warehouse enthält fast ausschließlich große Mengen an Verlaufsdaten, die aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Quellen stammen. 

Data Warehousing

SAP Datasphere
(ehem. DWC)

  • Übergreifende Datenverwaltung in Form von Virtualisierung, Integration, Modellierung und Datentransformation 
  • Flexible und skalierbare Lösung 
  • Starke Sicherheits- und Daten Governance-Funktionen 
Data Warehousing

SAP BW/4HANA

  • Cloud- und On-Premise-Verwendung 
  • Einfache Datenmodellierung durch neue Info-Provider 
    In-Memory-Funktion ermöglicht beschleunigten Zugriff auf die Daten 
  • Integration mit Anwendungen von SAP und anderen Anbietern 
Data Warehousing

SAP BW on HANA

  • Besonders "schlanke" InfoProvider, sogenannte "Open ODS Views" stehen zur Verfügung 
  • In-Memory-Funktion ermöglicht beschleunigten Zugriff auf die Daten 
  • Einfache Datenmodellierung durch neue Info-Provider 
Data Warehousing

Seminar: Systemkonvertierung
auf SAP BW/4HANA

  • Systemumstellung auf SAP BW/4HANA vorbereiten und durchzuführen
  • Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von SAP-Konvertierungswerkzeugen für den In-Place-Konvertierungsansatz sowie für Remote-Konvertierungsansätze
Ihr Ansprechpartner für Data Warehousing Themen
Paul Vatter Leiter Kompetenzzentrum Data Warehousing bei der s-peers AG
Paul Vatter
Head of Consulting

FAQ Data Warehouse:

Ein Data Warehouse hat die Aufgabe die Daten zu strukturieren und die unterschiedlichen Formate aufzubereiten. Ein besonderer Vorteil liegt vor allem in der Vereinheitlichung der Daten und damit einer großen Zeitersparnis. Mittels eines Data Warehousing ist es nicht nur möglich die Daten in einem zentralen System zu bündeln, sondern sie lassen sich dadurch auch beliebig kombinieren. Dadurch kann eine konsistente Sicht auf unterschiedliche Quelldaten ermöglicht werden. Dank dieser ganzheitlichen Betrachtungsweise lassen sich Zusammenhänge wesentlich einfacher erkennen und damit Management-Entscheidungen fundiert und zielsicher treffen.  

Data Warehousing bietet den herausragenden Vorteil, dass Unternehmen in der Lage sind, grosse Datenmengen aus verschiedenen Quellsystemen zu analysieren und daraus einen hohen Analysewert zu ziehen sowie Verlaufsdaten aufzeichnen zu können.  

Der Informatiker William Inmon, der als der Vater des Data Warehousing gilt, beschreibt folgende 4 Merkmale des Data Warehousing als markante Vorteile: 

  • Subjektorientiert: Die entsprechenden Daten können zu einem bestimmten Thema oder für einen individuellen Fach- / Funktionsbereich aufbereitet werden (z.B. Verkauf) 
  • Integriert: Dank eines Data Warehouses wird eine konsistente Sicht auf Daten unterschiedlicher Quellen ermöglicht.  
  • Permanent: In einem Data Warehouse sind sämtliche Daten stabil und langfristig gespeichert. 
  • Zeitabhängig: Mit der Data Warehouse-Analyse wird die Veränderung im Laufe der Zeit untersucht. 

Ein Data Warehouse liefert einen hohen Datendurchsatz und bietet den Anwendern genügend Flexibilität, die Daten zu zerlegen, um sie so aus verschiedenen Blickwinkeln analysieren zu können.  

Ein Data Warehouse dient als Grundlage für eine individuelle BI-Umgebungen, die Berichte, Dashboards und andere Schnittstellen bereitstellt. Entscheidungsträger in den jeweiligen Unternehmen können mit einer Data Warehouse-Lösung wesentlich schneller auf sämtliche relevante Daten zugreifen und solide Prognosen und Tendenzen ableiten. 

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Titelbild Data Warehousing Guideline Update 2023

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