BI

Ein Data Warehouse (DWH) ermöglicht eine globale Sicht auf heterogene und verteilte Datenbestände. Es führt die relevanten Daten aus verschiedenen Datenquellen zu einem gemeinsamen konsistenten Bestand zusammen. Das erlaubt einen komfortablen Zugriff sowie Analysen aller Art. Vorgelagerte Systeme befüllen das DWH periodisch. Dazu gehören Transaktionssysteme (zum Beispiel SAP ERP), andere Datenbank..

Mit mehreren Millionen Reisenden, Tausenden Zügen sowie unzähligen Fahrzeug- und Infrastrukturdaten sitzt die Deutsche Bahn auf einem enormen Datenschatz, den es zu nutzen gilt. Doch um einen Wert aus den Daten zu ziehen, müssen diese erst auffindbar gemacht werden. Seit einigen Monaten ist zu diesem Zweck der DB Data Catalog als operatives Tool für ein modernes Datenmanagement bei der Deutschen B..

Das nachhaltige Management von Stammdaten kann durch gezielte Data-Governance-Aktivitäten effizient und transparent gestaltet werden. Das stellt nicht nur eine der Voraussetzungen für Wettbewerbsvorteile dar, sondern kann auch bei der Einführung eines Datenqualitätsmanagements ein Erfolgsfaktor sein. Dabei geht es nicht um die direkte Monetarisierung der Stammdaten, sondern vielmehr um einen smart..

In diesem Artikel berichten wir von den Erfahrungen, die wir in den letzten drei Jahren in den Bereichen Business Intelligence und Lean Quality Management im Umfeld agiler Softwareentwicklung gewonnen haben. Wir stellen vor, was aus unserer Sicht wirklich erfolgreich ist und bei welchen Themen wir kontinuierlich nach besseren Lösungen suchen.

Als zentrale Schnittstelle zwischen Produktion und Service weist die Lagerlogistik nach wie vor großes unausgeschöpftes Optimierungspotenzial auf. Um eine höchstmögliche Verfügbarkeit bei geringstmöglichen Beständen zu gewährleisten, ist die intelligente Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen erforderlich. Der Schlüssel zum Erfolg ist die gezielte Aufbereitung, Integration und Analyse ..