Data Management

Vereinfachen Sie die Kommunikation innerhalb
KOMPLEXER DATENLANDSCHAFTEN

Der Charakter von Data-Warehouse-Systemen wird sich ändern. Sie werden nicht nur Ort einer zentralen Datenhaltung sein, sondern künftig verteilte Systeme und komplexe Datenkommunikationsprozesse orchestrieren. Dazu sind neue Technologien notwendig, die diese Orchestrierung auf Basis von systemübergreifenden Metadaten übernehmen. Diese geben darüber Aufschluss, in welchen Systemen sich welche analytischen Informationen befinden und wie sie in unterschiedlichen Kommunikationsprozessen verwendet werden.

Die Komplexität einer analytischen Landschaft wird sich künftig in den Unternehmen stark erhöhen. Die vier Hauptgründe sind:

Integration verteilter und sehr heterogener Systeme, auch in der Cloud
Kommunikation zwischen analytischen Services und operativen Prozessen,
verzweigte Bewirtschaftungsprozesse,
komplexe Prozesse zur Integration von Advanced Analytics, wie Data Preparation, Retraining und Modell-Life-Cycle.

Vom Plan zum Ziel im Data Management

Wir unterstützen unsere Kunden dabei, schrittweise die Möglichkeiten der Digitalen Transformation zu erschließen und über Data Management die Herausforderungen der enormen Datenmengen und -vielfalt zu bewältigen.

Strategie und Assessment

Wir helfen Ihnen den Weg durch das Dickicht der Möglichkeiten zu finden

Data Warehouse & ETL

Klassische Architekturen zur Datenaufbereitung und -speicherung sind weiter unverzichtbar

Moderne Datenverwaltungskonzepte

Data Lake, NoSQL und Cloud-Storage
– wir kennen uns aus

Data Engineering

Data Preparation und Data Wrangling sind die Basis für erfolgreiche Data-Science-Projekte

Datenzentrierte Applikationen

verarbeiten und speichern Daten und treffen auf dieser Basis automatisierte Entscheidungen

Moderne Datenverwaltungskonzepte

Data Lake, NoSQL und Cloud-Storage
– wir kennen uns aus

Whitepaper
Hybride SAP HANA Data Warehouse Architekturen

SAP bietet mit SAP BW/4HANA, SAP HANA SQL Data Warehousing und SAP Data Warehouse Cloud drei verschiedene Data-Warehouse-Lösungen. In diesem Whitepaper wollen wir Ihnen die Vorteile und Herausforderungen hybrider Architekturen dieser drei Ansätze näherbringen.