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Datenintegration/ ETL
Datenmigration
Datenqualität
Metadaten Management
Data Warehouse
Datenmodellierung
Business Intelligence

Szenario

Ein Kunde hat viele IT-Systeme, die als Insel-Lösungen funktionieren. Es gibt keine gemeinsame Datenbasis als Stammdaten. Es ist weder eine einheitliche Sicht auf die Informationen noch eine übergreifende Auswertung möglich.

Ziel

Die Daten gleicher Art sollen aus den unterschiedlichen Systemen integriert werden. Die gleichen Objekte werden zusammengeführt, konsolidiert oder miteinander kombiniert

Mehrwert

  • Die Datenintegration schafft für alle Systeme den gleichen Stand und erreicht eine Aktualität der Stammdaten.
  • Die Datenintegration erkennt Widersprüche, Inkonsistenzen und Redundanzen der Daten
  • Die Datenintegration vereinfacht die Datenpflege um ein vielfaches für alle Systeme.

DIMQ-Erfahrung/ -Lösung

  • Erfolgreiche Umsetzung vieler Projekte mit unterschiedlichen Softwarewerkzeugen und in unterschiedlichen Branchen.
  • Entwicklung von Frameworks
  • Generieren statt implementieren

Szenario

Ein Kunde hat ein oder mehrere IT Systeme, die in ein neues System überführt werden müssen.

Ziel

Rationalisierung der IT-Landschaft und Reduzierung der Kosten.

DIMQ-Mehrwert:

  • IT-Plattform wird geschaffen
  • Kostenreduzierung Softwarelizenzen
  • Kostenreduzierung Hardware
  • Kostenreduzierung Personal Ressourcen (Know-how für eine Technologie ist notwendig)
  • Hohe fachliche und technische Transparenz beim Einsatz einer Standard Software

Szenario

Der Kunde hat Daten mit schlechter Qualität oder zum Teil unbekannte Daten in seiner Datenbasis.

Ziel

Die Datenqualität soll verbessert werden, indem redundante Daten identifiziert und konsolidiert werden. Nicht produktive Daten werden ebenfalls identifiziert und entfernt (z.B, veraltete Daten, Test- und Dummy-Daten).

» DIMQ-Mehrwert:

  • Geschäftsprozesse werden optimiert
  • Kosten werden reduziert

Szenario

Der Kunde verfügt über viele IT-Systeme, die von Metadaten wird z.B. Tabellennamen getrieben sind. Problematisch daran ist, dass es keine übergreifende Verwaltung dieser Metadaten gibt.

» DIMQ-Mehrwert:
  • Unternehmensweit eine übergreifende Plattform für alle Metadaten beschaffen
  • Hohe fachliche und technische Transparenz beim Datenaustausch zwischen unterschiedlichen Systemen
  • Reduzierte Reaktionszeiten bei der Analyse der Änderungen und Auswirkungen auf die IT-Landschaft
  • Metadaten sind die DNA des Unternehmens

Szenario

Ein Kunde hat viele IT-Systeme, die als Insel-Lösungen funktionieren. Es gibt keine gemeinsame Datenbasis für das Reporting.

Ziel

Die Daten aus den unterschiedlichen Systemen sollen zusammengeführt werden.

» DIMQ-Mehrwert

Das Data Warehouse schafft für alle Systeme eine einheitliche Informationsbasis.

Szenario

Eine Kunde hat operative Daten aus den unterschiedlichen Systemen in ein Data Warehouse zusammengeführt.

Ziel

 Für das Data Warehouse soll ein für Analysen optimiertes Datenmodell erstellt werden.

Szenario

Eine Kunde hat operative Daten aus den unterschiedlichen Systemen in ein Data Warehouse zusammengeführt.

Ziel

Für die Anwender soll eine Business Intelligence Applikation für Analyse und Reporting bereitgestellt werden.

» DIMQ-Mehrwert

Die Analysen und das Reporting unterstützt den Kunden bei der täglichen Arbeit.