Modern Data Warehouse Management mit BigQuery
Daten analysieren, Prognosen erstellen, Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen
Performance verbessern mit einem modernen Data Warehouse Management und Google BigQuery
Smart Analytics im Unternehmen bedeutet das Vorhandensein einer umfassenden, vollständig verwalteten und serverlosen Analyseplattform, die Unternehmen in die Lage versetzt, Daten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln – ohne Einschränkungen hinsichtlich Größe, Leistung und Kosten.
Ein Baustein dieser Plattform ist ein Modernes Data Warehouse, welches serverlos und hoch-skalierbar ist und neben einer Analyse in Echtzeit auch die Möglichkeit von Vorhersagen liefert.
Modern Data Warehouse Management ist also für alle Unternehmen interessant, die die Performance für Einblicke in Daten verbessern wollen – und ihre Fähigkeiten für die anspruchsvolle Abfrage massiver Datenarbeitslasten weiterentwickeln wollen.
Gebündelte Kompetenzen in Cloud, Data & AI
Arvato Systems fokussiert sein Geschäft auf die Felder Cloud, Data und AI. Unsere Experten unterstüzen Unternehmen mit leistungsstarken Tools und Services auch bei der Modernisierung ihrer Data Warehouses. Unser Service umfasst dabei z. B. fachmännisches Architekturdesign, die Migration in die Cloud und die Erstellung von Daten-Services wie Auswertungen und Prognosen. Daneben bieten wir den Plattformbetrieb mit unserer Expertise aus den eigenen Rechenzentren an. Mit BigQuery setzen wir dabei auf die modernen Lösungen unseres Partners Google.
Bringen Sie Ihre Daten auf das nächste Level – mit Modern Data Warehouse Management von Arvato Systems.
Herausforderungen bei der Gewinnung von erkenntnisreichen Dateneinblicken? Meistern Sie diese gemeinsam mit uns und einem modernen Data Warehouse.
IT-Kapazität und Budget
Die Geschäftsnachfrage und steigende Volumina übersteigen IT-Kapazität und Budget
Verschiedene Datenquellen
Die Daten eines Unternehmens sind über mehrere Plattformen verstreut
IT-Security
Die IT-Sicherheit ist unzureichend, um das Geschäft und die Daten zu schützen
Datenbeschaffenheit
Sehr viele unstrukturierte Informationen, die man nicht ganzheitlich nutzen kann
Zentrale Dateneinsicht
Daten sind nur in einzelnen Shops/einzelnen Standorten vorhanden, Unternehmen benötigen sie aber in Echtzeit in der Zentrale
Verlässlicher Datenbestand
Im Unternehmen laufen verschiedene Personen mit unterschiedlichen Zahlen zum gleichen Thema herum, es gibt keinen „single point of truth“
Kosten
Enorme Kosten für das bisherige Data Warehouse, das bestehende Data Warehouse soll kostengünstiger betrieben oder neu und modern aufgesetzt werden
Prognosen
Unternehmen können bisher nur in die Vergangenheit schauen, benötigen aber Analysen und Prognosen für die Zukunft
Personalisierung
Keine Möglichkeit von personalisierten Empfehlungen für Kunden mittels moderner Datenanalyse
Anforderungen unserer Kunden an ein modernes Data Warehouse Management. Unsere Experten setzen diese individuell für Ihr Unternehmen um.
Was sind die Top 7 Anforderungen an ein modernes Data Warehouse? Wir haben diese in einer Infografik für Sie zusammengefasst!
Die Lösung: Google BigQuery
- Angepasst an die Geschäftsanforderungen
- Alle relevanten Daten sind an einem zentralen Ort gebündelt
- Antworten folgen sofort für eine Reaktion in Echtzeit
- Prognosen für den Blick in die Zukunft werden ermöglicht
Wir designen, erstellen und betreiben für Kunden ein vollständig verwaltetes, modernes Data Warehouse in der Google Cloud. Mit Google BigQuery als Kern des Warehouses sowie weiteren, nach Bedarf ausgewählten Produkten können Unternehmen schneller Einblicke gewinnen, auf erweiterte Analysen zugreifen, die volle Kontrolle über ihre Daten behalten und ihre Reaktionsfähigkeit mit Echtzeitdaten verbessern. Unsere Data Scientists erstellen bei Bedarf ergänzend Prognosen aus den Daten oder unterstützen mit künstlicher Intelligenz, um für den Geschäftsprozess wesentliche Informationen aus den Daten zu ziehen. Damit versetzen wir Unternehmen in die Lage, Daten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln – ohne Einschränkungen hinsichtlich Größe, Leistung und Kosten.
Verbessern auch Sie Ihr Unternehmen nachhaltig mit ganzheitlichen Dateneinblicken in Echtzeit!
Gerne erstellen wir für Sie eine Individuallösung für Ihr Data Warehouse, die flexibel auf Ihre Geschäftsbedürfnisse und bestehende Infrastruktur abgestimmt ist.
Häufige Fragen rund um das Thema BigQuery
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Was ist BigQuery?
BigQuery ist ein Analytics Service von Google, mit dem Ihr Unternehmen große Datenmengen schnell abfragen, verarbeiten und analysieren kann. Denn: Das Speichern und Aufrufen von umfangreichen Datasets ist ohne die richtige Hardware und Infrastruktur zeitaufwändig und teuer. Mit Google BigQuery nutzen Sie die Rechenleistung der Google-Infrastruktur. Diese ist selbst bei großen Datenmengen höchst performant. Sie können Ihre gesamten Daten daher von jedem Ort mit einer Internetverbindung innerhalb von Sekunden aufrufen und analysieren.
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Für wen ist BigQuery?
Google BigQuery eignet sich für alle Unternehmen, die Daten schnell und einfach abfragen, verknüpfen und analysieren wollen – ohne eine eigene Datenbank aufbauen zu müssen. Daneben spricht BigQuery Unternehmen an, die vorhandene Datenquellen verknüpfen oder mit anderen Daten aus dem Data Warehouse anreichern möchten.
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Was sind die Vorteile von BigQuery?
Google BigQuery bietet Ihrem Unternehmen diese Vorteile:
- Sie können Ihre Daten unkompliziert sichern und leistungsstark verwalten.
- Sie erhalten einen 360-Grad-Blick auf Ihr Geschäft.
- Sie können Datenquellen, z. B. aus verschiedenen Filialen, miteinander verknüpfen und mit Daten aus dem Data Warehouse anreichern.
- Sie können im gesamten Unternehmen datengesteuert Entscheidungen treffen.
- Die Kosten für Google BigQuery fallen im Vergleich zur eigenen Daten-Infrastruktur günstig aus. -
Wie funktioniert BigQuery?
Google BigQuery ist ein Analytics, bzw. Data Warehouse Service für Unternehmen. Sie übermitteln Ihre Daten zu Google BigQuery, um sie über ein integriertes Abfragemodul direkt und schnell abrufen, verarbeiten und analysieren zu können. Die Abfragen sind dabei in SQL verfasst und sie nutzen die Rechenleistung der Google-Infrastruktur.