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Business Intelligence (BI) und Data Warehouses (DWH) sind einem immer stärkeren Zeit-, Kosten- und Qualitätsdruck ausgesetzt. Ferner ist die fortschreitende digitale Transformation eine weitere Herausforderung für BI- und DWH-Systeme. Technologien wie Big Data und Internet of Things (IoT) erhöhen sowohl das Datenvolumen als auch die Anzahl meist heterogener Datenquellen. Ferner nimmt auch der Informationsgehalt der Daten zu. Um diese Daten schnell und sinnvoll nutzen zu können, müssen in DWH-Projekten bestimmte Anforderungen erfüllt werden, wie

• Schnelle Datenauswertungen
• Regelmäßige Datenbereitstellung
• Erhöhung der Komplexität zur Sicherstellung der Datenqualität und -verlässlichkeit
• Kurze Release-Zyklen im agilen Umfeld

Manuelle Entwicklung kann diese Anforderungen nicht erfüllen, weil sie am Ende zu Insellösungen führt. Mit Standardisierung und Data Warehouse Automation sieht das anders aus. Über die können das Fehlerpotential reduziert, die Prozess-Transparenz erhöht und der Ressourceneinsatz sowie die Budgetausnutzung deutlich optimiert werden.