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Data Management & Big Data

Datenvolumina wachsen exponentiell – Datenmanagement wird immer wichtiger

Die effiziente Versorgung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen mit aus Daten generierten Informationen ist inzwischen unverzichtbar für den Unternehmenserfolg. Die Themen Big Data, industrialisierte Datenintegration und Datenversorgung in Echtzeit gewinnen massiv an Bedeutung. Darüber hinaus wird der Ruf der Anwender nach mehr Agilität immer lauter. In diesem Zusammenhang sind vertrauenswürdige Daten die Voraussetzung, um mit Analytik datengetriebene Entscheidungsprozesse zu etablieren. Unsere Experten heben das Potenzial Ihrer Daten und schaffen die Grundlagen für deren mehrwertige Nutzung. Dabei bildet unser Data Integration Framework die Grundlage für erfolgreiche Data-Management- & Big-Data-Projekte.

Unser Leistungsportfolio umfasst:

Klassisches Datenmanagement

Im klassischen Datenmanagement werden Daten aus etablierten Datenquellen (ERP, CRM …) in einem Data Warehouse zusammengeführt. Das Ziel ist, eine für Analysezwecke harmonisierte bzw. qualitätsgesicherte Datenbasis im Data Warehouse zur Verfügung zu stellen. Wir sprechen im klassischen Datenmanagement von Managed Data Warehouses, da nicht ein zentrales, sondern mehrere Data Warehouses die Regel sind.

Big Data Engineering

Die neue Big-Data-Welt eröffnet vielfältige Möglichkeiten und erweitert den Horizont der zu nutzenden Datenquellen. Mit Big Data Engineering wird das klassische Datenmanagement nicht ersetzt, sondern um neue Aspekte erweitert. Neben den Managed Data Warehouses kommen durch Big Data auch Managed Data Lakes zum Tragen. Big Data Engineering erschließt im Datenmanagement das Potenzial von Big Data und unterstützt damit weiterführende analytische Anwendungsfälle.

Datenvirtualisierung

Moderne Datenmanagementkonzepte nutzen verteilte Daten aus unterschiedlichen Quellen und führen diese zu einer logischen Datenbasis zusammen. Beim Aufbau dieser virtuellen Datenbasis wird eine logische Harmonisierung der genutzten Daten herbeigeführt und damit die Basis für weiterführende Nutzung von Analytics & Data Science geschaffen.

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