Datenwertschöpfungskette
Die Quelle neuen Wissens:
Ihre Daten – interne wie externe
ERP-Daten, Word-Dokumente und externe Quellen
in eine einheitliche Datenstruktur bringen
Die Quelle neuen Wissens:
Daten aus unterschiedlichsten Quellen importieren und mit dem DataWarehouseBuilder in eine einheitliche Struktur bringen, um sie später auswertbar zu machen.
Rohe Datenmengen
aufbereiten und vereinheitlichen
Um später Erkenntnisse aus Ihren bestehenden Daten zu gewinnen, müssen diese zuvor gesammelt und vereinheitlicht werden. Zum Beispiel kann allein ein Datum unterschiedlichste Formate annehmen und in unterschiedlichsten Dokumenten gespeichert sein.
Vom Bestelldatum mit ausgeschriebenem Monat auf der Bestell-PDF über ein Produktionsdatum in Excel mit zweistelliger Jahreszahl bis zum Lieferdatum mit Uhrzeit im ERP-System – wer hier Analysen zur Planungsgenauigkeit und Liefertreue vornehmen möchte, muss die verfügbaren Datumsangaben zunächst auf einen Standard vereinheitlichen.
Daten aufbereiten im DataWarehouseBuilder
Mit unserem eigens entwickelten DataWarehouseBuilder werden die benötigten Daten aus den operativen Datenmengen extrahiert und in ein einheitliches Data Warehouse überführt. Dieser Prozess erfolgt regelmäßig automatisch oder wird manuell angestoßen.
Im Kontext zur späteren Analyse entsteht hier eine leistungsfähige Datenbank, welche auch das Eintauchen in tiefere Datenschichten, z. B. bis zum einzelnen Datum ermöglicht.
Datenquellen, aus denen der DataWarehouseBuilder extrahieren kann
Erprobte und vielfach bewährte Grundlagen für Ihr Data Warehouse:
Mehr laden
Spezielle Anwender, spezielle Daten
Die Erkenntnisse für Ihr Vorhaben liegen in gänzlich anderen Daten? Egal ob intern oder extern, strukturiert oder unstrukturiert oder gar semantisch in Texten versteckt – für alle Anwendungen und Herausforderungen entwickeln wir innovative Lösungen, die Sie in Ihrem Vorhaben weiterbringen. Schauen Sie in unsere Branchenlösungen für einen Ersteindruck, was mit Lösungen von Simba n³ alles möglich ist.
