Strategien für Big Data Automatisierung des Data Warehouse muss Teil der Lösung sein

Im Zeitalter von Big Data könnte man davon ausgehen, dass man gar nicht genug Daten haben kann. Denn aus Daten lassen sich in der Theorie wichtige Erkenntnisse ziehen. Hierzu ist neben der schieren Menge aber auch die Art der Datenhaltung von Bedeutung.

Unternehmen sammeln seit Jahren fleißig Daten aus immer mehr Quellen ein – und stehen damit auch vor der immer komplexeren Aufgabe diese Daten sinnvoll verarbeiten zu müssen. In der Praxis macht sich schon lange vielerorts Ernüchterung breit: Denn oft führen mehr Daten nicht zwangsläufig zu besseren Ergebnissen. Das grundlegende Problem ist, dass es vielen Unternehmen einfach an einer grundlegenden Datenstrategie fehlt. Ohne diese ist es schwer, zeitnah Wert aus Daten ziehen zu können. Eine passende Datenstrategie für sein Unternehmen zu haben oder diese zu erstellen, wenn es noch keine gibt, ist also ein wichtiges Element jedes Unternehmens das große Datenmengen verarbeitet.

Kern jeder Datenstrategie: Das Data-Warehouse

Eine passende Datenstrategie muss an eine Organisation und ihre Zielsetzung angepasst sein. Wenn man schnell Ergebnisse benötigt, braucht man auch eine entsprechend schnelle und agile Strategie. Wenn es aber nur darum geht, so viele Daten wie möglich zu verarbeiten, benötigt man eine Strategie, die möglichst viel Verarbeitungsleistung bietet.