Datenpipelines und Analytics-Entwicklung
Wenn die Daten, die Sie brauchen, in mehreren Systemen liegen, bauen wir die Pipelines, die sie zusammenführen, die Speicher, die sie halten, und die Berichte, die sie nutzen, über SAP-, Microsoft- und Oracle-Quellen hinweg.
Ihr Nutzen
- Pipelines über SAP-, Microsoft- und Oracle-Quellen
- Datenspeicher, ausgelegt für das Reporting
- Berichte in den Werkzeugen, die Ihr Team nutzt
Passt das zu Ihnen?
Das Reporting braucht Daten von überall
Vertriebs-, Betriebs- und Finanzdaten liegen in verschiedenen Systemen mit verschiedenen Schlüsseln.
Exporte und Skripte halten alles zusammen
Die Tabelle oder das Skript einer Person ist die einzige Verbindung zwischen Systemen, und es bricht.
Standardwerkzeuge stoßen an Grenzen
Ihr Reporting-Werkzeug erreicht eine Quelle nicht, oder die Daten müssen erst aufbereitet werden.
Von verstreuten Quellen zu einem Bericht
Vier Schritte, gebaut und überwacht als eine Pipeline.
Quellen
SAP-, Microsoft- und Oracle-Systeme sowie Dateien.
Pipeline
Daten zeitgesteuert extrahiert, bereinigt und zusammengeführt.
Speicher
Gehalten in einem Data Warehouse für das Reporting.
Bericht
Dashboards und Berichte für die Menschen, die entscheiden.
Was wir bauen
01
Datenpipelines
Daten aus SAP-, Microsoft- und Oracle-Quellen, zeitgesteuert extrahiert, bereinigt und zusammengeführt.
02
Datenspeicher
Data Warehouses und Datenbanken, ausgelegt für das Reporting, mit der Historie, die Sie brauchen.
03
Reporting
Berichte und Dashboards darauf, zum Beispiel in Power BI oder SAP Analytics Cloud.
Wovon die Kosten abhängen
- Wie viele Quellen angebunden werden
- Wie stark die Daten bereinigt und zusammengeführt werden müssen
- Wie viel Historie gehalten werden muss
- Wie oft die Daten aktualisiert werden müssen
SAP-Daten
Sie arbeiten mit SAP HANA oder SAP BW?
Unser SAP-Datenteam baut auf SAP HANA, SAP BW/4HANA und SAP Analytics Cloud.
Häufige Fragen
- Brauchen wir ein Data Warehouse?
- Nicht immer. Wenn ein Werkzeug alle Quellen direkt lesen kann, genügt das vielleicht. Ein Data Warehouse lohnt sich, wenn Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt und historisiert werden müssen.
- Welche Reporting-Werkzeuge können die Daten nutzen?
- Power BI, SAP Analytics Cloud und andere Werkzeuge, die Ihr Team bereits nutzt.
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