Konsistenter Zugriff, zuverlässige Bereitstellung: Data Integration
Insbesondere der zunehmende Einsatz von Cloud-Tools erhöht den Bedarf an einer zuverlässigen Datenintegrationsstrategie. Die Datenintegration umfasst die Praktiken, architektonischen Techniken und Tools für den konsistenten Zugriff auf und die Bereitstellung von Daten im Unternehmen. Alles verbunden mit dem Ziel, die gewachsenen Anforderungen an die Datennutzung für alle Anwendungen und Geschäftsprozesse zu erfüllen. Wir konzentrieren uns auf Datenintegrationstools und die Cloud-Datenintegration.

Bei der Datenintegration gibt es keine universelle Lösung. Das Richtige kann je nach Geschäftsanforderungen variieren. Typische Anwendungsfälle für Projekte im Bereich der Datenintegration:
Effiziente Nutzung von Big Data
Data Lakes sind oftmals hochkomplex und extrem umfangreich. Die riesigen Mengen an Daten werden als Big Data bezeichnet. Je mehr Big-Data-Pools es im Unternehmen gibt, desto größer die Menge an Daten, die analysiert werden können. Somit werden hoch entwickelte Datenintegrationslösungen für viele Organisationen immer wichtiger.
Erstellung von Data-Warehouses
Vor allem in Großunternehmen werden Datenintegrationsinitiativen häufig gestartet, um Data-Warehouses zu erstellen, die mehrere Datenquellen in einer relationalen Datenbank vereinen. Mithilfe von Data-Warehouses können Benutzer Abfragen durchführen, Berichte und Analysen erstellen und Daten in einem einheitlichen Format abrufen.
ETL
ETL (ETL = Extraktion, Transformation, Laden) ist ein Schritt innerhalb der Datenintegration, bei dem Daten aus dem Quellsystem extrahiert und in das Warehouse übertragen werden. Bei diesem kontinuierlichen Prozess werden Daten aus unterschiedlichen Quellen in nutzbare, einheitliche Informationen umgewandelt und anschließend für BI und Analysezwecke verwendet.
Optimierung der Business-Intelligence (BI)-Prozesse
Durch die Schaffung einer einheitlichen Sicht auf Daten verschiedenster Quellen vereinfacht die Datenintegration BI-Prozesse. Organisationen können die verfügbaren Datensätze einfacher einsehen und daraus aussagekräftige Informationen destillieren. Mithilfe der Datenintegration können Analysten größere Mengen an Informationen für eine genauere Evaluierung nutzen, ohne von massiven Datenvolumina gebremst zu werden.
Cloud- und Hybrid-Integration
Unternehmen nutzen zunehmend Applikationen in der Cloud und im eigenen Rechenzentrum. Daten dieser Applikationen müssen über die Cloud-Grenzen miteinander integriert und verbunden werden.

Data Foundation
Organisierte, vollständige und eindeutige Stammdaten sind die Basis für die Digitalisierung. Datenqualität stellt dabei einen hohen immateriellen Wert dar. Wir unterstützen unsere Kunden dabei, eine optimale Basis für alle Datenthemen zu schaffen. Um dies zu gewährleisten, setzen wir Initiativen wie Master Data Management (MDM), Data Fabrics und Data Lakes ein. Die Verbesserung der Datenqualität zielt darauf ab, Geschäftsprozesse fehlerfrei und effizient auszuführen.

Experience
Das Kundenerlebnis ist die treibende Kraft für Umsatz und Kundentreue. Hier schaffen Daten einen direkt messbaren Mehrwert. Wir untersuchen, wie Daten optimal aufbereitet, gepflegt und dem Kunden präsentiert werden. Dazu gehören Initiativen wie Product Information Management (PIM), Customer Data Plattform (CDP), Digital Asset Management (DAM) und Publishing.

AI & Analytics
Gute Entscheidungen zu treffen, erfordert neue Analysetechniken und AI/ML. Wir helfen unseren Kunden, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem wir Daten mit künstlicher Intelligenz (AI) verarbeiten und sie in fortschrittlichen Analysetools zugänglich machen. Dabei setzen wir die führenden KI- und Cloud-Frameworks ein.