Grundlegende Definitionen beider Systeme
Data Warehouse (DWH): Ein zentrales Datenlager (Repository), das in der Regel für Analysezwecke optimiert ist. Es führt Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen und bereinigt sowie harmonisiert sie. Daher hebt es sich auch weit von einfachen Datenspeichern ab.
Business Intelligence (BI): Nutzt die Daten aus dem Data Warehouse für Analysen. Ziel ist es, belegbare Erkenntnisse zu gewinnen und schließlich Geschäftsentscheidungen zu treffen. Typische Bestandteile der BI sind Reporting, Dashboards, Datenanalyse, Data-Mining und Performance Management.
Anhand der Definitionen wird schnell klar, dass beide Systeme stark unterschiedliche Aufgaben erfüllen, sich in diesen aber sehr gut ergänzen.
Warum ein Data Warehouse für BI wichtig ist
- Datenintegration: In einem Unternehmen existieren oft mehrere operative Systeme (z. B. ERP, CRM, Produktionssysteme). Ein Data Warehouse konsolidiert all diese Daten an einem Ort.
- Konsistente Datenbasis: Damit BI-Analysen vergleichbar und aussagekräftig sind, müssen Daten strukturiert, bereinigt und gegebenenfalls zusammengefasst werden. Im Data Warehouse werden Daten in einheitliche Formate überführt, Dubletten entfernt und die Datenqualität sichergestellt.
- Historische Daten: Ein Data Warehouse speichert auch große Datenmengen historisch, was zeitliche Analysen (z. B. Umsatzentwicklung über Jahre) ermöglicht.
- Performance: Für komplexe Auswertungen und große Datenmengen ist ein Data Warehouse in der Regel optimiert. Gleichzeitig wird so das operative System entlastet.
Insgesamt bildet das Data Warehouse die Arbeitsgrundlage für eine leistungsstarke Business Intelligence. Wichtig ist vor allem die hohe Aufbereitungsqualität der Daten, denn damit steht und fällt auch die Qualität des Endproduktes – sprich der Analysen und Erkenntnisse.
Technische Verbindung: ETL und Analyse
Um die Verbindung des Data Warehouse und der BI näher zu beschreiben, sind im Folgenden die Teilschritte dargestellt – also der Weg beginnend bei der Datensammlung bis hin zum fertigen Bericht.
ETL-Prozess (Extract, Transform, Load):
- Extract: Daten aus den verschiedensten Quellen (z. B. Datenbanken, Excel-Tabellen, externe APIs) werden entnommen.
- Transform: Die Daten werden im nächsten Schritt bereinigt, vereinheitlicht und in ein gemeinsames Schema überführt.
- Load: Anschließend werden die transformierten Daten ins Data Warehouse geladen.
Analyse und Reporting:
Das BI-Tool greift auf die Daten im Data Warehouse zu, erstellt Berichte, visualisiert Kennzahlen und ermöglicht Ad-hoc-Analysen.
Der Kern von bimanu ist, dass das Data Warehouse und die BI als Einheit betrachtet werden. In bimanu müssen beide Systeme nicht erst einander angenähert werden, sondern sind von vornherein als Gesamtsystem konzipiert. Daraus ergibt sich auch die besondere Leistungsfähigkeit. Selbst bei großen Datenmengen, bei denen sich bereits von Big Data sprechen lässt, funktioniert das System ohne Leistungseinbrüche.
Beispielhafte Nutzungsszenarien
Solange in einem Unternehmen viele Daten erhoben werden und zusammenfließen sollen, ist auch der Schritt hin zur BI samt Data Warehouse nicht weit:
- Finanzabteilung: Erstellung von Dashboards, die Umsätze, Gewinne und Kosten über mehrere Jahre vergleichen.
- Vertriebsabteilung: Analyse von Verkaufszahlen nach Region, Produktkategorie oder Kundenverhalten.
- Marketing: Evaluierung von Kampagnen und Ermittlung des Return on Investment (ROI).
Vorteile der integrierten BI-Data-Warehouse-Strategie
Es ist immer möglich, die Business Intelligence Software vollkommen getrennt vom Data Warehouse bzw. völlig anderen Datenquellen zu betreiben. In diesem Falle erfolgt die Zusammenarbeit immer nur Abfrage-basiert aus den jeweiligen Datenbanken und die BI “zieht” sich die Daten, die gerade benötigt werden.
Durch die feste Integration beider Systeme entsteht jedoch eine deutlich leistungsfähigere Symbiose, da die Daten immer so vorbereitet werden, dass sie in der Form und Verfügbarkeit vorliegen, die für die BI ideal ist. Es entstehen also keine Leistungs- oder Qualitätseinbußen bei der Übertragung bzw. Abfrage. Aus dieser engen Zusammenarbeit entstehen mehrere Vorteile:
- Bessere Entscheidungsqualität: Die Daten werden der BI jederzeit umfassend, aktuell und konsistent zugeführt. Management und Fachabteilungen können sich während der Entscheidungsfindung auf die hohe Datenqualität verlassen.
- Geschwindigkeit: Berichte und Analysen sind (im Vergleich zu isolierten Auswertungen direkt in operativen Systemen) schneller verfügbar.
- Sicherheit und Governance: Ein klar strukturiertes Data Warehouse hilft, Zugriffsrechte zu verwalten und die richtige Datenqualität zu gewährleisten.
Skalierbarkeit: Im Falle von bimanu lassen sich bei Wachstum immer weitere Datenquellen anschließen, die dann sofort einen “sauberen” Strom ins System bilden.
Die bimanu Cloud fungiert als Single Point of Truth und gleichzeitig als automatisierte Business Intelligence Plattform. Durch den hohen Grad an Automatisierung und den sehr einfachen Zugang durch den Low-Code-Ansatz liegt die Hürde auch für technisch weniger versierte Nutzer sehr niedrig. Das bedeutet:
- Erheblich weniger Schulungsaufwand
- gleichzeitig breitere Nutzungsmöglichkeiten im Unternehmen
- schlüsselfertige Infrastruktur
- Da cloud-basiert, fallen erhebliche Initialkosten für eine IT-Infrastruktur weg
- kein teures IT-Personal nötig
- Überblick über sämtliche Datenquellen und deren Zusammenführung
Das System von bimanu ist so zugänglich, dass Unternehmen bereits innerhalb von 14 Tagen erste Analytics-Anwendung von der Quelle bis zum Berichtswesen aufbauen können – ohne größeren Implementierungsaufwand
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BI Data Warehouse – Häufige Fragen und Antworten
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) bezeichnet insbesondere den Prozess der Datenanalyse und -visualisierung, um datenbasierte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse (DWH) ist eine zentrale Datenbank, in der große Mengen an strukturierten Daten aus verschiedenen Quellen gespeichert, bereinigt und für Analysezwecke optimiert werden.
Wie hängen Business Intelligence und Data Warehouse zusammen?
Ein Data Warehouse dient als zentrale Datenquelle für BI-Anwendungen. BI-Tools nutzen die im DWH gespeicherten Daten, um Berichte, Dashboards und Analysen zu erstellen.
Warum ist ein Data Warehouse für BI wichtig?
Ein DWH sorgt für eine einheitliche, bereinigte und historisierte Datenbasis, die für aussagekräftige und schnelle Analysen notwendig ist. Es verhindert Dateninkonsistenzen und verbessert die Performance von BI-Anwendungen.
Kann BI ohne ein Data Warehouse funktionieren?
Ja, für kleinere Unternehmen oder einfache Analysen kann BI auch direkt auf operativen Datenbanken aufsetzen. Für komplexere, skalierbare Analysen ist ein DWH jedoch empfehlenswert.
Was sind typische Anwendungsfälle für BI und Data Warehouses?
BI- und DWH-Lösungen werden in Bereichen wie Finanzanalyse, Vertriebsauswertung, Marketingkampagnenbewertung, Supply-Chain-Management und Kundenanalyse eingesetzt.
