Jede Organisation, die in ein Analysetool wie Power BI oder Tableau investiert hat, weiß, dass diese nur so gut sind wie die Daten , mit denen sie versorgt werden. Herausforderungen wie voneinander getrennte Quellen, uneinheitliche Datenformate und langsame Legacy-Systeme verhindern, dass Ihre Business-Intelligence-Software und Datenanalysetools.
Eine gängige Lösung für diese Herausforderung ist ein Data Warehouse , das Datenmanagement , Analysen und fortgeschrittene Datenwissenschaft ermöglicht. Das Data Warehouse unterstützt Organisationen dabei, datengestützte Entscheidungen zu treffen, Einsparpotenziale zu finden und die Rentabilität zu verbessern.
Unabhängig von Branche, Größe der Organisation, eingesetzter Technologie oder Datenkompetenz fragen sich Unternehmen häufig: Wie rechtfertigen die Vorteile eines Data Warehouse die Kosten?
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Die Kosten für den Aufbau eines Data Warehouse
Die erste größere Investition im Zusammenhang mit einem Data Warehouse besteht entweder darin, ein Beratungsunternehmen mit der Entwicklung Ihres modernen Data Warehouse zu beauftragen oder interne Ressourcen für diese Aufgabe abzustellen.
Wenn Sie Datenberater beauftragen, entstehen zusätzliche Beratungskosten, dafür erhalten Sie deutlich schneller Ergebnisse und sparen somit Zeit. Entscheiden Sie sich dafür, ein internes Team mit der Aufgabe zu betrauen, senken Sie die anfänglichen Kosten. Die Veränderung der täglichen Arbeitsabläufe und die unvermeidliche Lernkurve führen jedoch zu längeren Entwicklungszeiten.
Die zweite Investition ist fast immer erforderlich: Sie benötigen einen Technologiestack, der Ihr modernes Data Warehouse unterstützt. Dazu müssen Sie möglicherweise lediglich vorhandene Tools erweitern oder umwidmen, oder aber neue Technologien auswählen. Wichtig ist, dass die Preise für jede Technologie unterschiedlich sind und stark von den Anforderungen und Zielen Ihrer Organisation abhängen.
Bei diesem Projekt fallen typischerweise neben einer Grundgebühr für die Nutzung der Technologie auch Kosten für Speicherplatz, Rechenzeit oder Rechenleistung an. Insgesamt können dadurch jährliche Anfangskosten von 25.000 US-Dollar und mehr entstehen. Um die Kalkulation zu erleichtern, bieten die wichtigsten Technologiestacks für Data Warehouses (Amazon Redshift, Snowflake, und Microsoft Azure SQL Database) Tools zur Kostenschätzung an. Nachdem Sie nun besser einschätzen können, wie hoch Ihre Kosten ausfallen werden, sehen wir uns an, warum sie sich lohnen.
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Ein Data Warehouse ist kostengünstiger als ein herkömmliches Analysesystem
Auch wenn der oben genannte Betrag eine beträchtliche Investition in die Datenanalyse darstellt, werden viele Ihrer aktuellen Technologieinvestitionen schrittweise abgelöst oder die Kosten durch den Einsatz moderner Technologie gesenkt.
Außerdem muss sich Ihr IT-Team dank automatisiertem Clustering, selbstverwalteter Infrastruktur und fortschrittlicher Datensicherheitsoptionen um weniger aufwendige Wartungsaufgaben kümmern. Dadurch kann sich Ihr IT-Team auf wichtigere Geschäftsanforderungen und strategische Analysen konzentrieren.
Angesichts des Volumens und der Vielfalt der Daten, die Organisationen erfassen, findet man sich leicht in unübersichtlichen Daten wieder, die in isolierten Systemen gespeichert sind. Moderne Data Warehouses automatisieren Prozesse, um doppelte Informationen zu beseitigen, unnötige Unordnung zu reduzieren und verschiedene Datenquellen zusammenzuführen. All dies ermöglicht es Ihnen, durch eine effiziente Datenspeicherung Geld zu sparen.
Stellen Sie es sich so vor: Wenn Ihre Datenexperten Schwierigkeiten haben, wichtige Informationen zu finden, geht es Ihrer Technologie genauso – zusätzliche Rechenzeit und Speicherkosten fallen höher aus als erwartet. Im Gegensatz dazu senkt die Implementierung eines Systems, das Ihre Daten logisch und strukturiert speichert, diese Kosten erheblich.
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Fortgeschrittene Analysen bieten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil
Auch wenn sich der ROI hier schwieriger beziffern lässt, verbessern Dashboards und fortgeschrittene Analysen die Leistungsfähigkeit Ihrer Mitarbeitenden erheblich und helfen, Kosten zu sparen. Unabhängig von Ihrer Branche versetzt der Einsatz eines modernen Data Warehouse als Grundlage für Analysen Mitarbeitende auf verschiedene Weise in die Lage, bessere Leistungen zu erbringen:
- Dashboards verringern die Zeit, die Mitarbeitende mit dem Suchen und Organisieren von Daten verbringen, drastisch. Für viele unserer Kunden lassen sich Berichte, deren Erstellung Analysten früher wochenlange Arbeit kostete, nun automatisch innerhalb von Sekunden zusammenstellen.
- Genaue Daten ermöglichen bessere Entscheidungen und führen zu kreativen Lösungen. Sie verfügen schneller über die richtigen Informationen.
- Echtzeitanalysen ermöglichen es Ihnen, schnell auf wichtige Ereignisse im Unternehmen zu reagieren. Das verschafft Ihnen einen Wettbewerbsvorteil, da Sie Kunden leichter binden, Ineffizienzen erkennen und auf externe Einflüsse reagieren können.
- Prädiktive Analysen sparen Geld, indem sie Chancen erkennen, bevor Sie handeln müssen.
Die Entwicklung eines umfassenden Data Warehouse erfordert Zeit und Geld, die möglicherweise momentan nicht verfügbar sind. Dennoch sind die Vorteile eines Data Warehouse notwendig, um wettbewerbsfähig zu bleiben, und es gibt Möglichkeiten, ein modernes Data Warehouse schnell und ohne hohe Anfangsinvestition aufzubauen.
Ein modulares Data Warehouse enthält wichtige strategische Daten und stellt sicher, dass Sie die Vorteile von Analysen fast unmittelbar nutzen können. Darüber hinaus bietet es eine skalierbare Grundlage, der Sie im Laufe der Zeit weitere Daten hinzufügen können, bis alle für Ihre Geschäftsprozesse erforderlichen Daten integriert sind.
Siehe auch: Die beste Business-Intelligence-Software
Über den Autor:
Fred Bliss, CTO, Insights Practice, 2nd Watch.