Datalager för automatiserad informationsinsamling i ditt BI-projekt

Hur säkerställer du datakvaliteten? Idag har de flesta controllers och IT-ansvariga god förståelse för hur data kan användas som underlag för affärsbeslut. Men en förutsättning för ett väl fungerande beslutsstöd är att ha relevant data av bra kvalitet. Det är en utmaning i många organisationer.

Datalager-för-automatiserad-informationsinsamling-i-ditt-BI.jpg

Hög datakvalitet är en förutsättning i BI-projekt

Bolagets data är en viktig tillgång, utan den eller med dålig datakvalitet kommer ni inte kunna jobba med verksamheten mot nya, högre mål. Att säkerställa datakvaliteten borde därför alltid vara första steget i alla IT-projekt. För att underlätta detta arbete rekommenderar vi många gånger ett data warehouse, ett datalager. Då behöver du bara underhålla EN applikation istället för 100.

Dessutom blir hela beslutsstödsprojektet:

  • mer kostnadseffektivt
  • skalbart
  • präglat av högre datakvalitet

 

Samla företagets data i ett data warehouse

Ett nödvändigt steg i din BI-satsning är därför att samla validerad och tvättad data i ett fristående datalager med en gemensam datamodell och bra analysstruktur.

Härifrån kan du sedan plocka ut data för att vrida och vända på den, göra analyser och dra slutsatser med hjälp av Data Analytics. I och med att all analysdata finns tillgänglig från en och samma källa, samt att alla i organisationen har en gemensam bas att utgå från blir risken för fel eller motstridiga resultat mindre.

Uppdateringar kan ske dagligen, eller ännu oftare vid behov, vilket ger större möjligheter att se trender och följa upp än om du hade tagit fram siffrorna manuellt en gång i månaden.

 

Så här skapar vi ditt datalager

Vi på Fellowmind har ett koncept kring hur vi bygger data warehouse-lösningar. Det är affärssystemsoberoende och baserat på mångårig erfarenhet inom Business Intelligence och Data Analytics.

Processen kallas ETL vilket står för Extract, Transform, Load.

  1. Extract: Vi extraherar data från affärssystemet.
  2. Transform: Vi transformerar datan och tvättar den så att den blir enhetlig och mer analysvänlig.
  3. Load: Vi läser in datan i datalagret där den sedan blir tillgänglig för analys. Då är datan kvalitetssäkrad!

Vill du veta mer?

Vi på Fellowmind har över 20 års erfarenhet av att implementera smarta Business Intelligence-lösningar för företag i tillväxt. Vill du veta mer om hur vi kan hjälpa dig välja rätt är du varmt välkommen att höra av dig till Johannes Gustafson!