Produkt-Symbol der AIC Group - Datenmodellierung – Business Intelligence

DATENMODELLIERUNG

Entwicklung eines einheitlichen und konsistenten Datenmodells.

Produkt-Symbol der AIC Group - Konzeption – Business Intelligence

Konzeption

Erarbeitung konkreter Optimierungsvorschläge für bestehende BI-Prozesse

Produkt-Symbol der AIC Group - Modellierung – Business Intelligence

Modellierung​

Entwicklung umfassender, interaktiver Sichten auf vorhandene Daten

Produkt-Symbol der AIC Group - Konzeption – Business Intelligence

Konzeption

Nach der Erarbeitung einer BI-Strategie, ist deren Umsetzung – angelehnt an die aktuellen, unternehmensspezifischen Gegebenheiten – zu konzipieren. Im ersten Schritt analysieren wir daher zunächst die bestehenden Systemumgebungen, den Dateninhalt, die Datenverfügbarkeit und die Datenqualität (Verwendbarkeit) der Quellsysteme. Anschließend werden auf Basis der Ergebnisse mögliche Optimierungsvorschläge in Bezug auf Infrastruktur, Datenmodellierung (physikalisch und logisch), Datenintegration sowie die Analyse Ihrer Daten (Datennutzung) erarbeitet.

Ein erster und grundlegender Arbeitsschritt der Konzeptionsphase ist die Entwicklung eines einheitlichen und konsistenten Datenmodells. Unsere Methoden der Datenmodellierung für Data Warehousing stellen genau dies sicher und erlauben Ihnen eine umfassende, interaktive Sicht auf Produkte, Kunden, Regionen und weitere Informationsmerkmale. Durch unsere OLAP-gestützten Lösungen sind schnelle, komplexe Abfragen, eine Vielzahl von Darstellungsweisen Ihrer Daten sowie Einzel- und Trendanalysen möglich.

Produkt-Symbol der AIC Group - Modellierung – Business Intelligence

Modellierung

Die AIC Group arbeitet in der Datenmodellierung sowohl mit Star- als auch Snowflake-Schemata. Beide sind komplexe, logische Architektursysteme in der Datenmodellierung mit variablen Abfrage-möglichkeiten der Datenbestände.

Durch die relationale Datenhaltung von Fakten und Dimensionen in OLAP-Systemen erhalten Sie beliebig viele Kombinationsmöglichkeiten von Informationen. In der Masse der Daten werden Kennzahlen und Eigenschaften auf höchster Hierarchiestufe verdichtet und so als multidimensionale Struktur – als Star-Schema – abgebildet. Die Vorteile der Datendarstellung als Star-Schema liegen in dem einfachen, intuitiven Datenmodell und dem verhältnismäßig geringen Wartungsaufwand Ihres Data Warehouses.

Beim Snowflake-Schema wiederum werden die Dimensions-Tabellen normalisiert dargestellt. Im Gegensatz zum Star-Schema, bei dem die umgebenden Dimensions-Tabellen alle direkt mit der Fakten-Tabelle verbunden sind, gibt es beim Snowflake-Schema mehrere Ebenen. Die Daten sind somit weniger redundant und besser strukturiert.

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Ralf Stöver

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