Fachthemen

Erfolgsfaktor Datenqualität im Data Warehouse

In Data-Warehouse-Systemen werden Unternehmensstammdaten aus den unterschiedlichen Applikationen in einem einheitlichen Format zusammengefasst.

Verschiedene Geschäftsbereiche nutzen diese Daten dann für unterschiedliche Zwecke. Mit Hilfe von Datenanalysen bzw. Business Intelligence, die auf dem Data Warehouse aufsetzen, können Aussagen über das Unternehmen getroffen werden. In der Regel nutzen die Geschäftsführung und das Controlling die Daten aus dem Data Warehouse für das Berichtswesen. So helfen Trendanalysen bei Entscheidungen im Rahmen von Geschäftsstrategien oder schnelle ad-hoc-Analysen um auf kurzfristige Bewegungen gezielt und effektiv reagieren zu können. Letztendlich hängen die Analyseergebnisse und die daraus entstehenden Interpretationen und Entscheidungen direkt von der Datenqualität ab. Entscheidungen können nur dann erfolgreich und gewinnbringend umgesetzt werden, wenn die Informationsbasis, also die Daten im Data Warehouse qualitativ hochwertig und damit belastbar sind. Das Data Warehouse ist somit ein wichtiger Dreh-und Angelpunkt um ein wichtiges Unternehmens-Asset: hier werden alle relevanten Daten von einer längeren Zeitspanne über einen längeren Zeitraum gespeichert, so dass diese Daten auch zukünftigen Analysen zur Verfügung stehen.

Erfolgsfaktor Datenqualität im Data Warehouse

In der Regel werden mehrere Unternehmensapplikationen an das Data Warehouse angebunden. Über automatisierte ETL-Verarbeitungen werden die Daten, je nach Quelle, individuell so aufbereitet, dass diese in einem einheitlichen Format und auf alle Fälle qualitativ hochwertig ins Data Warehouse integriert werden (Data Warehousing). Uniserv legt besonderen Wert auf die Datentransformation. Wichtig sind nicht nur die technischen Merkmale der Daten, wie beispielsweise deren Typ und Struktur, sondern auch der Inhalt muss qualitativ hochwertig sein. Uniserv als Spezialist für Customer Data Management und Data Quality bietet die optimale Unterstüztung bei der Integration von Datenquellen an das Data Warehouse und sorgt so dafür, dass die richtigen Entscheidungen auf einer guten Datenbasis getroffen werden können.