BI EXCELLENCE

Data Management

ETL (Extract, Transform, Load) ist seit Jahrzehnten der herkömmliche Weg, um Daten in einer Zieldatenbank zu vereinigen. Der Prozess umfasst die folgenden Schritte:
Extraktion: Daten aus einer oder mehreren Quellen (z.B. Unternehmensanwendungen, Cloud, Systeme) werden abgerufen, gesammelt und gelesen.
Transformation: Dabei werden die gesammelten Daten für die jeweilige Datenbank umgewandelt.
Laden: Im letzten Schritt werden die Daten in die Zieldatenbank bzw. in das Data Warehouse geladen.
Visualisieren: Optional können die Daten, z.B. mittels eines Business-Intelligence-System noch visuell dargestellt werden.
Datenmanagement befasst sich grundsätzlich mit der Validation der Daten von Quell- und Zielsystemen. Dabei werden verschiedenste Systeme, wie MQ, File, DBMS, NoSQL, BigData, WebInterfaces(Rest,Soap) Systeme mit Daten beliefert. Der/die Datenmanager:in verfügt über die Kenntnisse verschiedener Datenarchitekturkonzepte, vor allem aber sind die Methoden der Ausgestaltung der Prozesse wichtig. Mit Azure SQL Server, SQL Server, Oracle DB, PostGres, MySQL, MariaDB, HBase, Hadoop, Spark Cluster, Informatika, SSIS, Talend, PySparks, Hive, Impala usw. haben wir bereits erfolgreich BI Projekte durchgeführt. Auch die Anbindung von MQ Services, Excel Tabellen, Soap/Rest API Schnittstellen ,wie verschiedene Datendienste der Cloud waren bereits in unserem Fokus. Hierbei werden unterschiedliche Methodenkenntnisse abverlangt, um performante Datenintegrationsprozesse zu realisieren, die wir bereits entwickelt haben.
Vorteile
Konsequenz
Nach wie vor bleibt das Datenmanagement ein zentrales Thema in allen Bereichen der BI und IT. Ob NoSQL, relational, multidimensional oder im BIG Data Umfeld. Daten werden ständig bewegt. Die Frage ist nur, wohin und wie? Diese Frage kann nur ein/e erfahrener Datenmanager:in richtig gut beantworten. Nur mit einem spezialisiertem Fachwissen über Transaktionen und Datenhaltungssystemen kann ein durchdachtes Datenmodel transaktions-und revisionssicher mit Daten gefüllt werden.
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