BI

Data Lakes vs Data Warehouses In vielen Unternehmen gibt es zwei unterschiedliche Konzepte für die Datenanalyse: Data Lakes und Data Warehouses. Sie dienen beiden der Entscheidungsunterstützung, unterscheiden sich aber in Aufbau, Verarbeitung und Nutzung. Oft hilft es, die Anwendungsfälle zu klären, statt nur über Technologien zu sprechen. Was ist ein Data Lake? Ein Data Lake speichert Daten in ihrer Rohform: unstrukturiert, halbstrukturiert oder strukturiert. Die Daten liegen im Speicher, oft in der Cloud, und stehen allen Fachabteilungen offen. Vorteile: Kosten, Skalierbarkeit, flexible Nutzung für Data Science. Nachteile: Ohne gute Metadaten und Governance werden Daten schwer auffindbar und inkonsistent. ...

Big Data und datengetriebene Entscheidungen Big Data eröffnet neue Möglichkeiten, Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Daten aus Vertrieb, Kundendienst, Produktion oder Web-Traffic liefern Hinweise, wie sich Produkte, Prozesse oder Angebote verbessern lassen. Doch der reine Datenhaufen macht noch keine guten Entscheidungen. Es braucht einen klaren Zweck, verlässliche Daten und transparente Ergebnisse. Eine datengetriebene Entscheidung hängt an drei Bausteinen: Ziele, Datenqualität und Kontext. Ohne klares Ziel sammeln Teams oft Daten, die am Ende nicht nutzbar sind. Ohne gute Qualität können kleine Fehler große Auswirkungen haben. Der Kontext umfasst das Verständnis der Branche, der Kunden und der Risiken. ...

Cloud-Data-Warehouses: Data Lakehouse Konzepte Kunden sammeln heute Daten aus vielen Quellen: Transaktionssysteme, Logs, Sensoren und Social-Media-Feeds. Gleichzeitig benötigen sie schnelle Berichte, Dashboards und Modelle. Data Lakehouse Konzepte bringen diese Welt zusammen: Sie speichern Rohdaten kosteneffizient im Data Lake und ermöglichen gleichzeitig strukturierte Abfragen wie in einem Data Warehouse. Dadurch wird die Datenlandschaft flexibler und zugleich governancer. Im Kern arbeiten Lakehouses mit offenen Formaten wie Parquet oder ORC, einem zentralen Metadaten-Katalog und einer Transaktionsschicht. Das sorgt dafür, dass Daten konsistent geladen, aktualisiert und abgefragt werden können – auch, wenn sich die Quelldaten über Generationen hinweg ändern. Cloud-Plattformen ermöglichen es, Storage und Compute nach Bedarf zu skalieren, Kosten transparent zu halten und Sicherheitsrichtlinien zentral zu steuern. ...

Big Data Analyse: Von Rohdaten zu Insights Big Data bedeutet mehr als nur viele Daten. Im Kern geht es darum, aus Rohdaten nutzliche Erkenntnisse zu ziehen, die Entscheidungen unterstützen. Das gelingt Schritt für Schritt mit klaren Zielen, sauberen Prozessen und passenden Werkzeugen. Wer versteht, wie Rohdaten in wertvolle Insights verwandeln werden, trifft datenbasierte Entscheidungen schneller und sicherer. Rohdaten sind oft unstrukturiert oder nur grob organisiert. Aus ihnen entstehen Insights, wenn Qualität geprüft, Muster erkannt und Ergebnisse verständlich aufbereitet werden. Der Weg führt von der Erfassung über die Aufbereitung bis zur Visualisierung, stets mit dem Fokus auf Klarheit und Nutzen. ...

Business Intelligence und Dashboards Business Intelligence (BI) hilft, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und sinnvoll zu interpretieren. Dashboards bündeln diese Informationen übersichtlich auf einen Blick. Sie unterstützen Führungskräfte, Teamleiter und Fachbereiche bei täglichen Entscheidungen, statt nur auf Berichte zu warten. Der Nutzen liegt in Klarheit und Geschwindigkeit. Mit gut gestalteten Dashboards erkennen Teams Trends, Muster und Risiken frühzeitig. Sie fördern eine gemeinsame Sprache: dieselben Kennzahlen, dieselben Fakten, dieselbe Priorität. ...

Datenanalyse und Visualisierung für Entscheider Als Entscheider treffen Sie Entscheidungen oft schnell auf Basis von Zahlen. Eine gute Datenanalyse zeigt Muster, Risiken und Chancen deutlich. Eine klare Visualisierung verwandelt Rohdaten in verständliche Geschichten, die im Meeting sofort verstanden werden. Sie lenkt den Fokus auf das Wesentliche und unterstützt eine faktenbasierte Diskussion. Für klare Entscheidungen die richtigen Fragen Ziele definieren: Welche Frage soll das Dashboard beantworten? Relevante Kennzahlen auswählen: KPIs, die das Geschäftsmodell direkt spiegeln. Kontext liefern: Benchmarks, Ziele und Zeitrahmen sichtbar machen. Datenbasis und Vorbereitung ...

Datenvisualisierung für bessere Entscheidungen Datenvisualisierung macht Zahlen greifbar. Eine gute Grafik zeigt Muster, Ausreißer und Zusammenhänge auf einen Blick. Sie hilft Teams, schnell Entscheidungen zu treffen, ohne jeden Wert einzeln prüfen zu müssen. Bevor Sie eine Grafik erstellen, klären Sie zwei Dinge: Wer schaut zu und welche Botschaft soll vermittelt werden. Soll verglichen werden, eine Entwicklung sichtbar gemacht oder eine Verteilung erklärt werden? Die Antwort bestimmt die Wahl des Diagramms. ...