BI Data Warehouse

Q: Was ist ein SQL-Server?

Die Abkürzung SQL steht für „Structured Query Language“ und ist eine Datenbanksprache. Ein SQL-Server ist ein Datenbankmanagement-System, über das Verbindungen zwischen verschiedenen Daten hergestellt werden.

Q: Was sind die Vorteile eines Data Warehouse auf Microsoft SQL-Basis?

Eine SQL-Datenbank ist die Basis für ein Data Warehouse-System, denn sie stellt den Ort für die Sammlung der auszuwertenden Daten zur Verfügung. Über ein solches Data Warehouse ist es besonders einfach, auch komplexe und viele Daten übersichtlich und einfach auszuwerten

Q: Was ist der Unterschied zwischen einem Power BI Data Warehouse und einer Datenbank?

Bei einer Datenbank handelt es sich um eine Technik zum Speichern von Daten. Ein Data Warehouse-System ist eine spezielle Art Datenbank, die sich zur Datenanalyse eignet. Hier werden alle Daten aus unterschiedlichen Datenbanken gespeichert und verarbeitet. Während eine Datenbank lediglich eine konventionelle Technik zum Speichern von Daten ist, handelt es sich bei letzterer um eine Art von Datenbank, die speziell für die Datenanalyse gedacht ist.

Die Vorteile vom BI Data Warehouse auf Basis einer Microsoft SQL-Datenbank

Verbesserte Datenqualität dank zentralem Speicherort
Vereinfachter Berichtsaufbau durch zentral berechnete Kennzahlen
Punktgenaues Laden von Daten für schnellere BI-Auswertungen
Vereinheitlichung von Datenbeständen in einem Gesamtbild
Aufbau eines Single Point of Truth mit allen Daten

Business Intelligence mit einem BI Data Warehouse

Die Aufgabe einer Business Intelligence-Lösung? Daten automatisiert auswerten und übersichtlich darstellen.

Dafür greift BI auf Datenquellen wie ERP- oder CRM-Systeme zu, extrahiert die Daten, transformiert sie in ein einheitliches Format und lädt sie an die zu verarbeitende Stelle – eine Business Intelligence-Lösung oder ein Data Warehouse. Doch wann ist welche Variante die passende?

Komplexe Datenlage? Data Warehouse!

Die Antwort ist einfach: Während BI sich besonders für wenig komplexe, übersichtliche Datensammlungen eignet, geht das Data Warehouse-System einen Schritt weiter. Mittels einer Schnittstelle greift es auf eine Vielzahl an externen Systemen zu und vereint sämtliche gesammelten Daten an einer Stelle, dem sogenannten Data Lake. Um das zu bewerkstelligen, basiert ein Data Warehouse auf einem SQL-Server. Dieses Datenbankmanagement-System bildet die Basis des Data Warehouse und schafft es, die nötigen Verbindungen herzustellen.

Fazit: Wer eine einfache Möglichkeit sucht, wenig komplexe Daten optisch ansprechend auszuwerten, ist bei klassischer Business Intelligence richtig. Wer in die Tiefe gehen und eine große Fülle an Daten bis ins Detail analysieren möchte, ist beim Data Warehouse richtig.

Diese Vorteile erwarten Sie mit einem Data Warehouse auf Basis einer SQL-Datenbank

Doppelte Zeitersparnis

Ein Data Warehouse ist in kurzer Zeit eingerichtet. Einmal im Einsatz, greifen Sie in nur wenigen Minuten auf alle benötigten Daten zu. Sie arbeiten effizienter und treffen fundiertere Entscheidungen. Ihre Investition? Rechnet sich schneller. Sie müssen außerdem kurzfristig eine Auswertung erstellen? Kein Problem, Zeitdruck spielt ab sofort keine Rolle mehr.

Vollständige Daten in maximaler Qualität

Tschüss doppelte Datenhaltung und fehlende Informationen: Ihr Data Warehouse-System greift auf mehrere Quellen zu, nutzt alle darin gespeicherten Daten und erstellt so Auswertungen auf vollständiger Basis. Daten werden außerdem über einen längeren Zeitraum aufbewahrt, sodass Sie Vorgänge aus der Vergangenheit problemlos einsehen und nachvollziehen können.

Auch komplexe Datenmengen ganz einfach auswerten

Ganz einfach und das trotz maximaler Komplexität: Mit Ihrem Data Warehouse schaffen Sie es, auch große Datenmengen und komplizierte Zusammenhänge übersichtlich darzustellen. Statt sich lange mit komplexen Daten herumschlagen zu müssen, erhalten Sie so in kurzer Zeit besonders übersichtliche Darstellungen, die Ihre Arbeit erleichtern.

Zentrales Datenformat für (un-) strukturierte Daten

Extract, Transform, Load: Der ETL-Prozess vereinheitlicht Daten zu einem gemeinsamen Format. Weil diese zudem zentral in Ihrem Data Warehouse abgelegt sind, arbeiten Sie lediglich mit einer zentralen Stelle. Das Ergebnis sind homogene Daten in höchster Qualität für Auswertungen, die zutreffen. Bessere Basis? Bessere und bewusstere Entscheidungen.

Sichere Daten

Ein Power BI Data Warehouse, eine Sammelstelle: Hier liegen all Ihre Daten aus den unterschiedlichen Quellen ab - die Gefahr, einer Datenschutzverletzung ist deutlich geringer als bei vielen verschiedenen Speicherorten. Weil die Data Warehouse-Technologie außerdem modernste Sicherheitsmerkmale bietet, sind Sie stets auf der sicheren Seite.

Aufbau und Data Flow der BI Data Warehouse-Technologie

Datenquellen

ERP- bzw. CRM-System oder andere Datenquellen: Die Data Warehouse-Technologie greift auf Daten aus (beinahe) allen Quellsystemen zu. Welche, definieren Sie selbst. Systeme ändern sich oder es kommen neue hinzu? Natürlich passen Sie den Zugriff jederzeit an.

Data Staging

Sind alle Daten definiert, erfolgt der nächste Schritt. Hierbei werden alle Daten mit dem Data Staging direkt aus den einzelnen Quellen extrahiert. Die anschließende Weiterverarbeitung erfolgt dann im sogenannten ETL-Prozess.

ETL-Prozess

Extract, Transform, Load: Was als ETL-Prozess bekannt ist, meint nichts anderes als das Überführen Ihrer Daten in ein einheitliches Format. Denn so sind Ihre Daten optimal vorbereitet, um inhaltlich miteinander verknüpft, analysiert und ausgewertet zu werden.

YAVEON Cockpits

Da geht noch mehr: In fertigen Rahmen, sogenannten Cockpits, sind Auswertungen noch übersichtlicher. Die YAVEON Cockpits beinhalten alle Paramater, die für den jeweiligen Geschäftsbereich relevant sind. So haben Sie die Kennzahlen immer im Blick.

Power BI

Optisch ansprechende Auswertungen sind auch einfacher zu interpretieren. Deshalb werden Ihne diese direkt in Microsoft Power BI angezeigt. Das typische Microsoft-Design mit intuitiver Bedienung ist dabei natürlich inklusive.

Data Warehouse

Ihre Daten sind nun an der Sammelstelle angekommen. Im Data Warehouse-System werden Sie aufbewahrt und ausgewertet – es ist also Ihr „Single Point of Truth“ (SPoT), an dem sich alle relevanten Daten befinden. SPoT ist also ein Synonym für Data Warehouse.

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Fragen sind da, um beantwortet zu werden.

DIE FAQs zu BI Data Warehouse

Was ist ein SQL-Server?

Was sind die Vorteile eines Data Warehouse auf Microsoft SQL-Basis?

Braucht man ein Data Warehouse, um Power BI nutzen zu können?

Grundsätzlich ist ein Data Warehouse nicht zwingend notwendig, um die Funktionen einer Business Intelligence nutzen zu können. Wer wenig Daten mit geringer Komplexität verarbeitet, ist bei Power BI gut aufgehoben. Sollen viele Daten aus verschiedenen Systemen und mit hoher Komplexität verarbeitet werden, dient ein Data Warehouse als Sammelstelle. Hierüber erfolgen die Vereinheitlichung der Datenformate und die eigentliche Analyse.

Was ist der Unterschied zwischen einem Power BI Data Warehouse und einer Datenbank?

Bei einer Datenbank handelt es sich um eine Technik zum Speichern von Daten. Ein Data Warehouse-System ist eine spezielle Art Datenbank, die sich zur Datenanalyse eignet. Hier werden alle Daten aus unterschiedlichen Datenbanken gespeichert und verarbeitet. Während eine Datenbank lediglich eine konventionelle Technik zum Speichern von Daten ist, handelt es sich bei letzterer um eine Art von Datenbank, die speziell für die Datenanalyse gedacht ist.

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