Business Intelligence und Data Warehouse mit DATA MART

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1 Data Warehousing mit DATA MART _ Business Intelligence und Data Warehouse mit DATA MART Die DATA MART Consulting GmbH Seite 2 Portrait, Standort, Management. Partnerschaften Kompetenzen/Leistungen Seite 7 Leistungsspektrum, Leistungsmodule, Projektmethodik BI und DWH, Technologien, Microsoft-Excellence, Oracle-Excellence, OWB-2-ODI Konzernrechnungslegung, BI Anwendungspakete Referenzen Seite 32 Kunden Support Seite 33 Service, Projektstatus, Remote Support Erfahrungsberichte Seite 34 Presseberichte (Auszug) Seite 79 Portrait DATA MART Consulting GmbH Niederlassungen Behringstr. 16b D Hamburg Tel.: Fax: Martin-Behaim-Str. 12 D Neu-Isenburg Tel.: Fax: kontakt@datamart.de Version Seite 1 von 112

2 Portrait Die DATA MART Consulting GmbH hat sich seit ihrer Gründung 1997 auf Business Intelligence (BI), Data Warehouse (DWH) und Informationslogistik ausgerichtet. Mit der Erfahrung von 280 Projektmannjahren und ihrer Kundenbasis ist sie heute eines der bedeutendsten unabhängigen Beratungsunternehmen in diesem Segment. Höchste betriebswirtschaftliche Kompetenz, die Beherrschung aller wichtigen BI/DWH- Technologien, eine praxiserprobte Projektmethodik, hohe Qualitätsstandards, eigene schlüsselfertige BI/DWH-Applikationspakete, Partnerschaften mit allen namhaften Technologieanbietern und ein Netzwerk zu anderen Beratungshäusern sichern unseren Kunden den maximalen Erfolg in unseren gemeinsamen Projekten. Seit langem wissen wir, dass in der Spezifikationsphase die Baupläne für das Data Warehouse erstellt und das Fundament gelegt werden. DATA MART deckt alle Facetten und Phasen eines BI/DWH-Projektes ab: Strategische DWH-Beratung Betriebswirtschaftliche Konzeption oder deren Proof of Concept Erstellung einer IT-Konzeption, basierend auf den betriebswirtschaftlichen Anforderungen Sicherstellung der Datenqualität und ETL-Prozesse Technologieauswahl passend zu den definierten Anforderungen Projektmanagement Implementierung und Projektdurchführung Produktivsetzung Seite 2 von 112

3 Post-Betreuung des Projektes und Return on Investment Coaching BI-Anwendungspakete für Vertriebscontrolling, Logistik und Cashmanagement, inklusive Initialimplementierung unter Verwendung offener Technologien Unser Angebot ist unsere Kompetenz in der gesamten Wertschöpfungskette des BI/DWH- Prozesses. Wie alle Unternehmen sind wir ständig bemüht, unser Angebot zu verbessern. Die permanente Weiterbildung in BWL-Themen und neuen Technologien bildet daher einen elementaren Bestandteil der Entwicklung jedes Mitarbeiters damit ist die Betreuung unserer Kunden durch höchstqualifizierte Fachkräfte garantiert. Während der massiven Konzentration der letzten Jahre im BI/DWH-Umfeld betrachten viele Kunden die DATA MART Consulting GmbH als Garanten für Kontinuität und Stabilität. In vielen Fällen werden die bereits getätigten Investitionen gesichert, Wege zu einer sinnvollen Migration aufgezeigt und/oder zukunftsträchtige, neue Konzepte ausgearbeitet. Das zweite Standbein von DATA MART ist die Konzernrechnungslegung und konsolidierung. Namhafte Unternehmen wie Novartis und TFL verlassen sich hier weltweit auf unsere Kompetenz, speziell in der Prozesskette Fast Close" und deren IT-technischer Umsetzung. Seite 3 von 112

4 Standorte Niederlassung Hamburg Behringstraße 16 b Hamburg Tel: Fax: kontakt@datamart.de Niederlassung Frankfurt Martin-Behaim-Straße Neu-Isenburg Tel: Fax: kontakt@datamart.de Seite 4 von 112

5 Management Seite 5 von 112

6 Partnerschaften Zu folgenden Technologieanbietern pflegen wir ein sehr intensives Verhältnis bis hin zu den Entwicklungsabteilungen Zu Beratungshäusern haben wir ein enges Netzwerk geknüpft. Der intensive Erfahrungsaustausch und bei Bedarf entsprechende Hilfeleistungen kommen nicht zuletzt unseren Kunden zu Gute Seite 6 von 112

7 Leistungsspektrum Die DATA MART Consulting GmbH deckt alle Ausprägungen des Business Intelligence (BI) und des Data Warehousing (DWH) in hoher Qualität ab. Dazu gehören die Beherrschung der Technologien in allen Facetten, betriebswirtschaftliche Kompetenz, sowie BI- Anwendungspakete, die Entwicklungsaufwand vorwegnehmen und somit minimieren. Ein ganzheitlicher Ansatz im Bereich Data Warehouse und Business Intelligence ist nach unserer Erfahrung notwendig, um die Projekte unserer Kunden zum Erfolg zu führen. Unsere Berater begleiten den Kunden über alle Phasen eines Projektes durch unsere Leistungsmodule. Auf der Basis langjähriger Erfahrungen durch die von DATA MART entwickelte Projektmethodik, sowie unseres best-practice Vorgehens werden die betriebswirtschaftlichen und die technischen Themenbereiche in einem Data Warehouse / Business Intelligence Projekt erfolgreich abgedeckt. Dabei verfolgen wir einen modularen Ansatz der phasenweisen Umsetzung auf der Basis eines definierten Gesamtkonzepts. Dieses Vorgehen garantiert prüfbare Ergebnisse mit direktem Nutzen für unsere Kunden nach Abschluss jeder Projektphase. Kunden unterschiedlichster Branchen profitieren somit von unserer technischen Expertise in allen wichtigen DWH/BI-Technologien, als auch durch fachliche Expertise von A wie Anforderungsmanagement bis Z wie Zwischengewinneliminierung. Unsere Kunden verlangen, dass wir über alle Fachabteilungen bis hin zur IT-Abteilung der Ansprechpartner für BI und DWH Themen sind. Um diese Beratungsleistung unseren Kunden dauerhaft zur Verfügung zu stellen, wird von jedem Mitarbeiter der DATA MART Consulting GmbH die Bereitschaft zu permanenter Fort- und Weiterbildung, sowie Team- und Begeisterungsfähigkeit, Einsatzfreude, Eigenverantwortlichkeit und Kreativität verlangt. Seite 7 von 112

8 Ein weiterer Schwerpunkt neben Data Warehouse und Business Intelligence ist die internationale Konzernrechnungslegung und konsolidierung, für die die gleichen Grundsätze gelten. Hier betreuen wir seit vielen Jahren internationale Konzerne im weltweit führenden fast close an den internationalen Börsen. Seite 8 von 112

9 Leistungsmodule Die Beratungsleistungen der DATA MART Consulting GmbH sind modular aufgebaut. Je nach Ausgangslage und Kundensituation können einzelne, mehrere oder alle Module zum Einsatz kommen. Die Beratungsmodule decken den gesamten Prozess Data Warehouse/Business Intelligence ab, von der initialen Strategieberatung bis hin zum Training der Fachanwender und Unterstützung des Betriebes. Die DATA MART Module definieren automatisch die verschiedenen Phasen eines Data Warehouse/Business Intelligence Projektes und gewährleisten somit nicht nur die Seite 9 von 112

10 methodische Absicherung des Projekterfolges, sondern auch den zukünftigen Investitionsschutz des Projektes durch phasenweise realisierten Nutzen. Seite 10 von 112

11 Projektmethodik Die DATA MART Projektmethodik für Business Intelligence (BI) und Data Warehouse (DWH) wurde über die Jahre entwickelt und verfeinert. Ein wesentlicher Bestandteil ist der Grundsatz Think big, but start small." Es werden unter Berücksichtigung des Gesamtunternehmensmodells einzelne Phasen definiert, die eine abgeschlossene betriebswirtschaftliche Thematik komplett abbilden. Somit können sie unmittelbar nach Fertigstellung produktiv gesetzt werden und stellen bereits einen Nutzen für das Unternehmen dar. Diese Phasen werden zusätzlich priorisiert nach must have, nice to have und in dieser Reihenfolge abgearbeitet. Diese Methodik gewährleistet erfolgreiche Projekte. Wir sind gerne bereit alle Details dieser Methodik in einem persönlichen Gespräch darzulegen. Seite 11 von 112

12 BWL Kompetenz Für Beratungsunternehmen im Business Intelligence (BI) und Data Warehouse (DWH) Umfeld ist umfassendes betriebswirtschaftliches Know-how unerlässlich. Unsere betriebswirtschaftliche Kompetenz basiert auf belastbarer Projekterfahrung und zieht sich durch alle betrieblichen Funktionen des Wertschöpfungsprozesses. Typische Beispiele für unsere Expertise sind: Finanzwesen / Controlling / Unternehmensplanung Vertrieb / e Customer Relationship Management / Supply Chain Management Marketing / Marktforschung / Kampagnenmanagement e-business Analyse / e-commerce Analyse Logistik / Produktion / Forschung und Entwicklung Konzernkonsolidierung / Management Reporting Balanced Scorecard / Cash Management / Data Mining / Target Costing / Performance Measurement / Benchmarking Gern sprechen wir mit Ihnen über diese oder ähnliche Themen. Seite 12 von 112

13 Business Intelligence / Data Warehouse Business Intelligence (BI) und Data Warehousing (DWH) ist kein Projekt, das definiert, realisiert und abgeschlossen wird. Es ist ein andauernder Prozess, der tief in der Unternehmenskultur verankert sein muss und der sich im Einklang mit anderen Unternehmensprozessen befindet. Wer diesen obersten Grundsatz beherzigt wird bei der Einführung von BI/DWH erfolgreich sein. BI war ursprünglich der inhaltliche, betriebswirtschaftliche Begriff, während der Begriff DWH die technologische, datenbanktechnische Seite des gleichen Prozesses beschrieb. Durch die Hersteller, die ihre Produkte in diese Kategorien aufteilten, sind in jüngerer Zeit zwei Technologie-Kategorien entstanden Das eine bedingt das andere (BI DWH) Der Gesamtprozess kann durchaus mit einem Eisberg verglichen werden. Was schlussendlich sichtbar ist, BI, ist nur ein Bruchteil des Gesamtgebildes (10-25% des Aufwands). Der größere Rest (DWH), damit auch der größere Aufwand, bleibt für den Benutzer unsichtbar unter Seite 13 von 112

14 der Wasseroberfläche. Der Data Warehouse Prozess gewährleistet den Zugriff und die periodische, automatische Übertragung der Daten, oft aus einer Vielzahl von operativen oder gar externen Quellen. Dieser erste ETL-Prozess (Extraction, Transformation, Loading) muss die Datenqualität sicherstellen, indem er die Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen nicht nur auf Plausibilität prüft, sondern auch mit Strukturinformationen versorgt, und zwar Strukturinformationen, die eine Zusammenführung dieser Daten unterschiedlichen Ursprungs erlauben. Dadurch sind zum ersten Mal Daten zu neuen Informationen geworden. Die nächsten Schritte sind gänzlich auf die Transformation der strukturierten Daten hin zu neuen Informationen ausgerichtet, von strukturierten Kennzahlen (KPIs) bis hin zum automatischen, regelbasierten Data Mining. Wird dieser Prozess methodisch, fachlich, inhaltlich und ausführungstechnisch nicht richtig gestaltet, fehlt eine wichtige Voraussetzung für die Akzeptanz und damit den Erfolg des BI/DWH-Systems: richtige Daten und Informationen. Was nützen die besten Informationen, wenn sie nicht anwendergerecht mit der notwendigen Intelligenz aufbereitet werden? Schließlich sollen diese strukturierten Informationen komplexe Zusammenhänge aufdecken, Schwachstellen und nicht genutzte Potentiale aufzeigen. Diese Anforderungen sind der Kern des Themas Business Intelligence und ein must have an die BI Tool-Auswahl. Vieles in BI-Oberflächen ist sicherlich Geschmacksfrage, muss aber in jedem Fall dem Anforderungsprofil gerecht werden. Z. B. kann, muss aber keine mehrdimensionale OLAP-Datenbank zum Einsatz kommen, wo sind deren Vor- und Nachteile bezüglich der Anforderungen? Ist ein hoch verdichtetes Cockpit für alle Benutzergruppen notwendig und sinnvoll? Seite 14 von 112

15 Wann setzen wir auf Tabellen, wann werden Grafiken oder Mischformen genutzt? Wer darf was sehen? Diese und viele weitere Fragen müssen gestellt und interdisziplinär über alle Hierarchiestufen und Abteilungen beantwortet werden. Erst dann ist, neben der Richtigkeit der Daten und Informationen, der zweite wichtige Erfolgsfaktor des BI/DWH-Systems erreicht: die betriebswirtschaftlichen Inhalte kommen analog den Anforderungen auch bei den Anwendern an. Seite 15 von 112

16 Technologien DATA MART beherrscht die wichtigsten Business Intelligence (BI)- / Data Warehouse (DWH)- Technologien und besitzt in diesen die entsprechende Projekterfahrung. Im Folgenden befindet sich eine Aufstellung, aus der alle Details unseres Know-hows entnommen werden können, geordnet nach BI/DWH Technikkategorie und Komplettanbieter. Seite 16 von 112

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18 Microsoft-Excellence Die DATA MART Consulting GmbH hat schon lange erfolgreich relationale DWH-Systeme mit multidimensionalen OLAP-Datenbanken zur Optimierung der Abfrage und Analyse implementiert, bevor im Jahre 1999 der SQL Server von Microsoft in der Version 7 mit einer ersten Version des heutigen SSAS (Codename PLATO ) und dann nachfolgend durch erhöhte Skalierbarkeit in den Bereich der Data Warehouse- und BI-Anwendungen gestartet ist. DATA MART war hier als langjähriger Implementierer von OLAP-Datenbanken einer der wenigen Beta-Tester der PLATO-Datenbank im Rahmen einer Diplomarbeit der DATA MART Academy. Seit dem hat mit der Marktstellung von Microsoft als DWH- und BI-Plattform auch die Anzahl der Projekte von DATA MART auf dieser Basis kontinuierlich zugenommen. Ebenso ist Microsoft SSAS heute eine der besten multidimensionalen OLAP-Datenbanken und Standardsetter (MDX) sowie Plattform für den größten Teil der BI-Analyse- und Berichtswerkzeuge am Markt. DATA MART hat ein starkes Beraterteam mit Microsoft-Spezialisierung. Viele Projekte wurden mit dieser Technologie erfolgreich realisiert, von älteren bis zur jeweils aktuellen Version: MS SQL Server MS SQL Server PDW (parallel Data Warehouse) MS SSAS (SQL Server Analysis Services) MS SSAS Tabular Mode (in Memory Komponente, ehemals xvelocity) MS SSIS (SQL Server Integration Services als ETL-Tool, ehemals DTS) MS SSRS (SQL Server Reporting Services) MS SharePoint Server Seite 18 von 112

19 MS PerformancePoint Services MS Power BI und MS PowerPivot Die Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit dieser Technologien konnten wir in Projekten mit großen Datenmengen (> 20 Mrd. Rows) und vielen Anwendern (>1000) mit Hilfe unserer best-practice Ansätze im MS-Umfeld unter Beweis stellen. In guter Tradition, siehe OLAP- Datenbanken oben, wurde das erste produktive Data Warehouse mit Massive Parallel Processing in Deutschland mit Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW) von DATA MART implementiert. Eingebettet werden die Technologien in die Infrastruktur des Kunden, z.b. für Scheduling, Monitoring, Metadatenmanagement und Data Quality. Als BI-Frontends werden je nach Anwenderanforderungen und Präferenz bei unseren Kunden Systeme von Microsoft, Bissantz, Cubeware, Cognos, Tableau, SAP BO u.a. eingesetzt. Durch die DATA MART Methodik wird sichergestellt, dass alle Kennzahlen und Abweichungsarten in einem zentralen Metadatenmodell (RDBMS und/oder Cube) bereitgestellt werden, wodurch unabhängig vom Frontend Konsistenz, Einheitlichkeit und Datenqualität garantiert werden kann. Das DATA MART Beratungsteam steht nicht nur für neue Projekte zur Verfügung, sondern führt auch Health-Checks bestehender Systeme durch, um Ergänzungen einzuführen oder bereits begonnene Projekte mit kritischem Stand noch zum Erfolg führen. Seite 19 von 112

20 Oracle-Excellence Die DATA MART Consulting GmbH ist 1997 aus einem Team gegründet worden, welches seit Ende der 80er Jahre BI-Systeme mit der multidimensionalen Express-Datenbank (heute Oracle Analytic Workspace) realisierte. Auch heute sind bei DATA MART sicher noch die erfahrensten Berater der Oracle OLAP Technologie, sowie in allen relationalen Oracle Technologien beschäftigt. Die Oracle Datenbank ist immer noch Marktmaßstab für Stabilität und Skalierbarkeit. DATA MART hat viele erfolgreiche DWH-Projekte auf der Oracle Plattform realisiert. Auch mit der später von Oracle übernommene Produktfamilie von Hyperion (Essbase, Hyperion Enterprise, HFM, Planning) hat DATA MART langjährige Projekterfahrungen, auch aus der Zeit vor der Übernahme durch Oracle. Die heutige Oracle Produktfamilie für DATA Warehousing und Business Intelligence hat insbesondere durch die BI-Frontends aus BI-EE (mit dem ehemaligen Siebel Analytics) und die Oracle EXADATA bzw. EXALYTICS (MPP Appliance) an Attraktivität gewonnen. DATA MART realisiert seit vielen Jahren erfolgreich Projekte auf diesen Plattformen. Die Oracle Produktfamilie entwickelt sich weiter DATA MART weiß die Vorteile zum Nutzen für die Kunden einzusetzen und bringt Erfahrungen und eigene best-practice Ansätze mit den folgenden Technologien ein: Oracle RDBMS (Alle Versionen) Oracle OLAP option (Analytic Workspace) Oracle 12c In Memory Oracle Essbase Oracle BI-EE Oracle EXADATA Oracle Warehouse Builder Seite 20 von 112

21 Oracle Data Integrator Unter anderem haben wir Erfahrung mit der Verarbeitung extremer Datenmengen mit EXADATA und beraten sie gerne bei der Evaluation dieser Lösung. Für alle OWB-Anwender stellt DATA MART ein Migrationspaket OWB-2-ODI für die Migration von Oracle Warehouse Builder nach Oracle Data Integrator bereit. Dabei können sie von unserer Erfahrung profitieren nach einer initialen Analyse ihrer OWB Anwendung mit Schnelltest auf unserer Umgebung können wir ihnen die Frage nach Aufwand und Nutzen einer Migration schnell beantworten. Seite 21 von 112

22 Die DATA MART Migrationsmethodik für OWB-2-ODI Oracle hat bereits im Jahr 2013 das Supportende für den Oracle Warehouse Builder (OWB) angekündigt. Der OWB wird für Datenbank Releases nach Oracle Database 12c Release 1 nicht mehr unterstützt. Viele Oracle-Nutzer sehen sich daher veranlasst, die Migration auf den Oracle Data Integrator (ODI) durchzuführen. Die DATA MART Migrationsmethodik OWB-2-ODI Allein in der Konzeption und Implementierung von ETL-Prozessen mit ORACLE OWB und ORACLE ODI besitzt DATA MART Consulting 150 Mannjahre Projekterfahrung. Diese enorme Erfahrung und das große Wissen in diesem Bereich befähigen uns in herausragender Weise für die Migration der beiden Produkte. Die DATA MART Consulting GmbH stellt seinen Kunden ein nach "Best Practise" vorkonfiguriertes OWB-2-ODI Migrationspaket für den Wechsel von Oracle Warehouse Builder nach Oracle Data Integrator bereit. Bereits nach einem Schnelltest auf unserer Infrastruktur können wir Ihnen die Frage nach Aufwand und Nutzen einer Migration zuverlässig beantworten. Seite 22 von 112

23 Die Vorteile der DATA MART OWB-2-ODI auf einen Blick: Schnelltest/Analyse bei Ihnen vor Ort oder bei DATA MART Ergebnis: Konkreter Migrationsplan mit allen notwendigen Schritten schon nach wenigen Tagen Der Aufwand zur Migration ist belastbar ermittelt Alle Optimierungspotentiale durch ODI werden aufgezeigt Konkretes Beratungsangebot und/oder Coaching-Ansatz Seite 23 von 112

24 Konzernrechnungslegung Die DATA MART Consulting GmbH verfügt über langjährige Projekterfahrung im Bereich Konzernrechnungslegung in den Branchen Industrie, Banken, Telekommunikation und Pharma/Chemie. Dabei zählen mittelständische Konzerne sowie internationale Großkonzerne zu unseren Kunden. Die Erfahrung umfasst das Konzept und die Implementierung von integrierter interner und externer Konzernberichterstattung (horizontale Integration) mit der Datenlogistik von der lokalen Erfassung über die Datenverarbeitung bis zur WEB-basierten Analyse der konsolidierten Ergebnisse (vertikale Integration). Die erfolgreiche Umsetzung des integrierten, konzernweiten Berichtswesens für Konzerngruppe und Teilkonzerne intern und extern (mit IFRS und US-GAAP) mit Realisierung des Fast-Close Konzeptes hat bei unserem Referenzkunden Novartis International AG zu einer signifikanten Verbesserung im Bereich Investor Relations geführt. Einige Punkte aus unserem Leistungsspektrum im Bereich der Konsolidierung: Konzeption bei Neuimplementierung oder Migration sowie bei Wechsel der Rechnungslegungsnorm (z. B. IFRS-Ersteinführung) Realisierung von Multi-Norm-Abschlüssen (z. B. HGB/IFRS Integration mit Überleitung auf Einzelgesellschaftsebene) Seite 24 von 112

25 Integration externer Konzernabschluss mit Segmentberichterstattung und interner Abschluss mit Detailebenen für das Management Reporting Prozessautomation in der Konzernrechnungslegung Umsetzung der kompletten Prozesskette von der Datenerfassung, Validierung, Konsolidierung bis zum Management Berichtswesen Integration der Abstimmung der konzerninternen Transaktionen (Intercompany Reconciliation) Integration Ist-Berichterstattung mit Budget und Forecast/Latest Estimate Schulungen und operativer Support bei der Abschlusserstellung Systemeinführung für Auditoren / Begleitung von System-Audits und Abschlussprüfung. Seite 25 von 112

26 BI-Anwendungspakete Die Erfahrungen einer Vielzahl von Projekten in den Bereichen Vertriebscontrolling, Logistik und Cash Management sind in die Entwicklung unserer BI-Anwendungspakete eingeflossen. Diese werden schlüsselfertig inklusive Initialimplementierung ausgeliefert und sind durch die Verwendung offener Technologien jederzeit erweiterbar. salesintrack Applikationspaket für die Vertriebssteuerung und Geschäftsentwicklung Hochwertige Analyse und Reporting Schlüsselfertig zum Festpreis Wachstumsfähig mit neuester Data Warehouse und Business Intelligence Technologie Vereinbaren Sie noch heute einen Präsentationstermin in Ihrem Hause und lernen Sie salesintrack kennen. Gerne stehen wir Ihnen unter oder telefonisch unter für Rückfragen und Terminvereinbarungen zur Verfügung. Seite 26 von 112

27 logisticsintrack - tiefe Einblicke in operative Kennzahlen und monetäre Konsequenzen von Transportprozessen - für Unternehmenssteuerung auch bei rauer See Können Sie Ihre profitablen Routen und Ihre profitabelsten Kunden per Mausklick identifizieren? Setzen Sie die Transportqualität Ihrer Transportdienstleister in Relation zu ihrem Umsatz? Nach Kunden, Routen und Produkten? Sehen Sie täglich, ob es regionale Schwerpunkte im Aufkommen gibt, die für die Einsatzplanung von Bedeutung sind? Neben der Wahrnehmung von Servicequalität (Schadensquoten, Pünktlichkeit) bestimmt eine hohe Kostensensitivität das Verhalten von internen und externen Kunden in der Transportlogistik. Um in diesem Umfeld dennoch profitabel Dienstleistungen mit gleichbleibend hoher Qualität zu bieten, benötigt der Unternehmer Informationen zu Leistungs- und Finanzgrößen, möglichst tagesaktuell, die nicht nur schlaglichtartig, sondern mit umfassendem Kontext versehen, Entscheidungen erlauben. Die Praxis sieht jedoch oft anders aus: Entscheidungsrelevante Kennzahlen fehlen, treffen zu spät ein oder basieren auf unterschiedlichen Begrifflichkeiten. So müssen immer wieder Daten in aufwändiger Handarbeit erhoben, ausgewertet und berichtet werden. Das kostet viel Zeit, die für wichtigere Dinge fehlt. Der Ausweg liegt in einer Lösung für Business Intelligence (BI), bestehend aus einer einheitlichen Datenbasis und einer benutzerfreundlichen Oberfläche. logisticsintrack ist eine vorkonfigurierte Komplettlösung für das Logistikcontrolling im Transportwesen. DATA MART Consulting als Generalunternehmer stellt diese Lösung in Zusammenarbeit mit ORACLE (Datenbank) und Bissantz (BI-Frontend) bereit. Seite 27 von 112

28 cashintrack Cash Intelligence" ein neues Modewort oder ein wichtiger Ansatz für ein effizientes Liquiditätsmanagement in der Krisenzeit? Haben Sie Transparenz über Ihr gebundenes Kapital? Haben Sie effiziente Steuerungsinstrumente im Liquiditätsmanagement? Ist Ihr Cash-Flow-Forecast wirklich belastbar? Wie genau kennen Sie Ihren kurzfristigen Bedarf an Fremdmitteln? Die Finanzkrise hat die Rahmenbedingungen für Unternehmen erheblich verändert. Die Rahmenbedingungen der Banken für kurzfristige Kreditgewährung sind restriktiv und die Kredite teuer. Liquiditätsengpässe sind leider ansteckend die Zahlungsziele werden nicht eingehalten und die Außenstände können auch bei guter Ertragslage die Substanz gefährden. Das stellt das Liquiditätsmanagement vor neue Aufgaben, etablierte Steuerungsprozesse und Erfahrungswerte sind oft den neuen Rahmenbedingungen nicht gewachsen. cashintrack ist eine Fokussierung der Business Intelligence-Methoden und Werkzeuge auf die kurzfristige Optimierung des Cash Management im Unternehmen. Data Warehouse Komponenten werden effizient gebündelt und mit einem angepassten Vorgehensmodell schnell und zielgerichtet eingerichtet, um die Einflussfaktoren und Steuerungsgrößen des Cash-Flows im Unternehmen zu identifizieren und in einem Informationssystem zu vereinen. Seite 28 von 112

29 IBM Netezza DATA MART Consulting ist einer der ersten europäischen Partner von IBM Netezza. DWH-RetroFIT, die Migrationsmethodik der DATA MART Consulting GmbH, vom klassischen Data Warehouse (DWH) zum analytischen Massive-Parallel- Processing (MPP) Data Warehouse. DWH-RetroFIT ist eine Kombination aus der IBM-NETEZZA-Technologie und einem Consulting-Paket der Firma DATA MART Consulting GmbH. Dabei wird die bestehende DWH- Plattform (bestehend aus einem Server und einer Datenbank) durch eine moderne Alternative abgelöst. Massive-Parallel-Processing (MPP) Datenbanken sind in aller Munde und die zukunftsweisende Technologie im Data Warehousing. Folgerichtig, wie im Business Intelligence bereits geschehen, findet zur Zeit eine weitgehende Konzentration des Marktes statt. Der Kauf von Netezza durch IBM ist das jüngste, aber prominenteste Beispiel. Das Know-how der DATA MART Consulting GmbH in der Konzeption und Realisierung großer Data Warehouse-Projekte, verbunden mit unserem MPP-Wissen, veranlassten IBM diese Partnerschaft mit uns einzugehen. Als IBM Netezza Partner stehen wir für jegliche Beratung und Realisierung zur Verfügung, selbstverständlich auch im Rahmen von Teststellungen (POC).» Im Folgenden einige Informationen zu IBM Netezza. Seite 29 von 112

30 IBM Netezza ist eine analytische Data Warehouse Appliance, die Datenbank, Server und Speicher in einem einzigen System architektonisch integriert. IBM Netezza wurde von Grund auf neu als echte Appliance entwickelt. Sie ist ausgerichtet auf schnelle und einfache Implementierung von Data Warehouse Projekten und Integration in bestehende Umgebungen. Die Administration ist einfach und ermöglicht es neue fachliche Anforderungen sehr schnell und unkompliziert umzusetzen. Vorteile: Geschwindigkeit: Hardware basierende Abfragebeschleunigung für extrem schnell verfügbare Ergebnisse. Einfachheit: Echte Data Warehouse Appliance ohne aufwändige Optimierung und Speicherverwaltung für niedrige Betriebskosten und kurzfristige Amortisierung. Skalierbarkeit: Nachgewiesene lineare Skalierung von Nutzerdaten bis in den Petabyte Bereich ohne plötzliche Leistungseinbrüche. Intelligenz: Fortschrittliche komplexe Analysen können direkt im System verarbeitet werden und liefern extrem schnelle Antworten bei sehr großen Datenmengen. Zielgruppe: Kunden mit bestehenden Data Warehouse Projekten und Anforderungen Kunden mit neuen Data Warehouse Projekten und Anforderungen Finanzdienstleistungen, Versicherungen Telekommunikation Handel Medien Energie Problemstellungen: Ich kann nicht alle meine Daten analysieren. Ich muss Stichproben machen oder einiges zusammenfassen. Seite 30 von 112

31 Es gibt Berichte, die brauchen 3 Tage zur Ausführung. Ich muss meine Fragestellung stark vereinfachen, damit es mein Data Warehouse auch verarbeiten kann. Meine Analysen beruhen auf veralteten und überholten Daten. Ich muss für jeden neuen Bericht oder Anfrage die IT einbeziehen. Ich kann mit dem Datenwachstum, den fachlichen Anforderungen und Anzahl der Nutzer nicht mehr Schritt halten. Wir können regelmäßig unsere SLAs für die Datenaktualisierung und verfügbarkeit nicht einhalten. Ad-hoc und komplexe analytische Abfragen benötigen zu lange oder sind gar nicht möglich. Ich bin mit den anstehenden Anwendungsprojekten im Rückstand. Ich muss mehr Anforderungen mit weniger Mitteln umsetzen. Wir benötigen viele fachliche Dienstleistungen mit hohem Verwaltungsaufwand. Limitierte Möglichkeiten komplexe Analysen im System abzubilden. Analysen verursachen Ressourcenkonflikte. Seite 31 von 112

32 Kunden Mehr als 150 Kunden vertrauen seit Jahren auf unsere Kompetenz. Die Erfahrung aus 280 Projektmannjahren in allen wichtigen Business Intelligence (BI)- / Data Warehouse (DWH)- Technologien, in allen Fachbereichsthemen über viele Branchen stehen unseren Kunden in vollem Umfang zur Verfügung. Für uns ist das Wort Referenzkunde keine Worthülse. Unsere gesamten Strukturen und Prozesse sind auf erfolgreiche Projekte mit der höchstmöglichen Qualität ausgelegt. Wir wissen seit langem, dass nichts mehr verbindet als der gemeinsame Erfolg mit unseren Kunden. Seite 32 von 112

33 Support Service Die DATA MART Consulting GmbH lebt ihre kundenbezogene Serviceorientierung auch in den Anwendungen, die sie ihren Kunden zur Projektunterstützung zur Verfügung stellt. Dazu gehört unter anderem der ProjektStatus, der einen kompletten Online-Überblick des jeweiligen Projektes bietet, als auch Technologien, die ortsungebunden den jeweiligen erforderlichen Support gewährleisten. ProjektStatus der Service für unsere Kunden... Ein wichtiger Bestandteil unserer Methodik ist der detaillierte Überblick über das gesamte Projektgeschehen für unsere Kunden. Um Ihnen diese Transparenz über Ihre Projekte auch online bieten zu können, stellen wir Ihnen die Anwendung ProjektStatus mit täglichem Update zur Verfügung. Bestandteil des ProjektStatus sind alle monetären und zeitlichen Größen und deren Soll/Ist Abweichungen, sowie Neben- und Reisekosten Remote Support Service Durch den Einsatz von Remote Support Service Technologien gewähren wir ortsungebunden den bestmöglichen Support, schnell und effizient. Seite 33 von 112

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79 Presseberichte (Auszug) Seite 79 von 112

80 Presseveröffentlichung in der Massive Parallelverarbeitung bei Big Data Quo vadis, Data Warehousing? von Klaus Manhart Big Data, unstrukturierte Daten und immer ausgefeiltere BI-Analysen in immer kürzeren Zeiten lassen herkömmliche Data Warehouses alt aussehen. Massive Parallelverarbeitung könnte die zukunftsweisende Technologie für das Data Warehousing sein. Data-Warehouse-Systeme (DWH) sind in vielen Unternehmen in die Jahre gekommen. Technische und ökonomische Schwächen haben Performance-Probleme, höhere Betriebskosten und immer aufwendigere Entwicklungsprozesse zur Folge. Spätestens mit der Verarbeitung großer Massendaten - Stichwort Big Data - und dem damit einhergehenden Zuwachs an Analysebedarf sind herkömmliche DWHs überfordert. Viele BI- und Datenbankexperten sehen im Massive Parallel Processing (MPP) die zukunftsweisende Technologie für das Data Warehousing, heißt es in einer Analyse des BI- Seite 80 von 112

81 Spezialisten Data Mart Consulting. Grundsätzlich unterscheidet man bei MPP-Datenbanken zwischen zwei Architekturen: Shared Nothing und Shared Everything. In der Shared-Nothing-Architektur erhält jeder Knoten einen Teil der Gesamtdaten, die er mit seinen eigenen Ressourcen bearbeitet. Ein "Master-Server" organisiert sowohl bei ETL-Prozessen als auch bei allen abfrageorientierten Prozessen die optimale Verteilung der Daten bzw. der Last auf die Knoten. Diese Architektur ist ausschließlich für Data-Warehouse-Anwendungen geeignet und erzeugt hier sehr gute Performance. Die Shared-Everything-Architektur ist dem seit langem bekannten Datenbankcluster sehr ähnlich. Die Knoten teilen sich alle verfügbaren Ressourcen und nutzen einen gemeinsamen Datenbestand, der in der Regel auf dem Storage liegt. In Anwendungsbeispielen hat dieses Konzept zwar Performancenachteile bei reinen Data-Warehouse-spezifischen Aufgaben gezeigt, ist aber im Gegensatz zur Shared- Nothing-Architektur auch für die OLTP-Anwendung ausgelegt und geeignet. Was MPP bringt Eine Migration der bestehenden Datenbank zu einer MPP-Datenbank wirkt sich laut dem Analysepapier vor allem positiv auf die Parameter Kosten, Performance, Komplexität und Funktionalität aus. Kosten Bei einer MPP-Datenbank müssen keine Heerscharen an Beratern beschäftigt werden, die Hilfstabellen, Materialized Views, Bitmap-Indizes und SQL-Programme erstellen, um beispielsweise Ladeprozesse einige Minuten schneller zu machen. Auch die ständigen Bemühungen um eine Beschleunigung von Reporting und Analyse, damit die Antwortzeiten den Vorstellungen der Anwender entsprechen, sind damit hinfällig. Vielmehr reduziert sich durch die automatischen Optimierungsmodelle des Master- Servers die gesamte Datenbank-Administration bei vielen Anbietern auf einen Bruchteil. Performance Sämtliche MPP-Anbieter gehen je nach Aufgabenstellung von einem Performancegewinn mit Faktor aus. Das ergibt in jedem Fall genug Reserven für die mittlere Zukunft. Zusätzlich sind die neueren Systeme auch im laufenden Data-Warehouse-Betrieb umfangreich skalierbar. Seite 81 von 112

82 Komplexität Auch die Komplexität des Datenbankschemas wird durch den Wegfall zum Beispiel von Hilfstabellen, Materialized Views und Bitmap-Indizes erheblich reduziert. Der größte Unterschied zum herkömmlichen DWH liegt sicher darin, dass durch den großen Performancegewinn auf die verdichtete Analyseschicht weitgehend verzichtet werden kann. Für den nächtlichen Ladeprozess, bei dem die Verdichtung der atomaren Analysedaten in der Regel einen nicht unerheblichen Teil der Gesamtzeit in Anspruch nimmt, ist dies somit ebenfalls von Vorteil. Funktionalität MPP-Datenbanken bieten einige Data-Warehouse-Funktionalitäten, die man bisher lediglich von mehrdimensionalen OLAP-Datenbanken kannte. Zusätzliche Verdichtungsfunktionen "on the fly" ermöglichen in den meisten Fällen den Verzicht auf verdichtete Daten. Seite 82 von 112

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