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Data Warehouse

Von den Datenquellen bis zu den Use Cases: Data Warehousing für hohe Datenqualität und eine solide Datenbasis

Data Warehousing zwischen Big Data und Realtime

Wachsende Mengen an Daten und die Anbindung neuer Datenquellen sind aktuelle Herausforderungen an die Datenhaltung. Auch die Anforderungen an die Aktualität der in den Systemen bereitgestellten Informationen spielen dabei eine Rolle. Um diesen Themen gerecht zu werden, benötigen Unternehmen ein effizientes Management der unternehmensrelevanten Daten. Nur ein strukturierter und qualitätsgesicherter Umgang wird den heutigen Ansprüchen an Verfügbarkeit und Verlässlichkeit der von Informationen gerecht.

Der rasante technologische Fortschritt im Zuge von Big Data eröffnet neue vielversprechende Möglichkeiten. Er geht jedoch auch mit einer Komplexitätssteigerung einher. Es gibt ein nahezu unüberschaubares Angebot potenzieller Konfigurationen und Lösungen von Data Warehouses. Deren Implementierung und Betrieb setzt eine moderne IT Organisation voraus.

Data Warehouse Beratung

CINTELLIC unterstützt Sie im Bereich Data Warehouse bei der Entscheidungsfindung, Strukturierung, Einbindung und beim operativen Betrieb. So stellen Sie Ihren Unternehmenserfolg auf ein tragfähiges Fundament.

  • Symbolhafte Darstellung eines Data Warehouse bzw. DataMarts

    DWH / DataMart

    Schaffen Sie eine solide Datenbasis. Mit der richtigen DWH/DataMart-Architektur holen Sie aus vorhandenen Daten das beste heraus. CINTELLIC unterstützt Sie beim Aufbau und der Optimierung von Data Warehouses, DataMarts oder generell bei Ihrer Datenbereitstellung.

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  • Symbolhafte Darstellung von Data Quality Management

    Data Quality Management

    CINTELLIC unterstützt Sie beim Erstellen von Themenlandkarten zum Data Quality Management, um Ihre fachlichen Entitäten wie z.B. Kunde, Produkt oder Vertrieb zu erfassen, zu harmonisieren und zu einem Stammdatenobjekt zu machen.

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  • Symbolbild Metadatenmanagement

    Metadatenmanagement

    Wachsende Datenbestände, verzweigte Datenströme und die Nutzung durch unterschiedliche Instanzen lässt einen Datenhaushalt schnell einem Datendschungel gleichen. Abhilfe verschafft das Metadatenmanagement in Form von Standardisierungen, Beschreibungen von Datenobjekten und unternehmensweiter Verfügbarkeit dieser Informationen.

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