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Wie man ein Data Warehouse mit Goog­le Big­Query auf­bau­en kann

Das unend­lich gro­ße und blitz­schnel­le Archiv Ihrer Daten

Stel­len Sie sich vor, Sie haben Mil­lio­nen von Doku­men­ten in hun­der­ten Kis­ten (Ihren ver­schie­de­nen Sys­te­men). Eine Suche dau­ert Tage. Ein Data Warehouse mit Goog­le Big­Query auf­zu­bau­en ist so, als wür­den Sie alle die­se Doku­men­te in ein digi­ta­les, unend­lich gro­ßes Archiv über­füh­ren, das von tau­sen­den Robo­tern gleich­zei­tig sor­tiert wird. Egal wie vie­le Daten Sie haben: Wenn Sie eine Fra­ge stel­len, lie­fern Ihnen die Robo­ter in Sekun­den die exak­te Ant­wort – ganz ohne dass Sie eige­ne Ser­ver dafür kau­fen müs­sen.


Schrit­te zur moder­nen Daten­platt­form

  • Daten­quel­len anbin­den: Auto­ma­ti­sier­ter Import von Daten aus CRM, ERP, Online­shop und Mar­ke­ting-Tools.
  • Daten­mo­del­lie­rung: Struk­tu­rie­rung der Daten in Big­Query, damit sie für Ana­ly­sen opti­mal ver­knüpft wer­den kön­nen.
  • ELT-Pro­zes­se: Laden der Roh­da­ten in die Cloud und anschlie­ßen­de Trans­for­ma­ti­on für sau­be­re Berich­te.
  • Visua­li­sie­rung: Anbin­dung von Tools wie Loo­ker oder Power BI, um die Daten in ver­ständ­li­che Dash­boards zu ver­wan­deln.

Wis­sen statt Daten­fried­hö­fe

Die Stär­ke von Big­Query liegt in der Geschwin­dig­keit und der Ska­lier­bar­keit. Sie zah­len nur für den Spei­cher und die Abfra­gen, die Sie wirk­lich nut­zen. Ein pro­fes­sio­nell auf­ge­bau­tes Data Warehouse macht Schluss mit Excel-Cha­os und ermög­licht es Ihnen, Trends zu erken­nen und Ihr Unter­neh­men auf Basis von ech­ten Fak­ten in Echt­zeit zu steu­ern.

Ver­schaf­fen Sie sich den vol­len Durch­blick.

Haben Sie vie­le Daten, aber kei­ne Über­sicht? Wir hel­fen Ihnen beim Auf­bau eines leis­tungs­star­ken Data Warehouse auf Basis von Goog­le Big­Query.

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