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Data-Warehouse-Migration: Ihr Weg zur Dateninfrastruktur in der Cloud

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Erschließen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten in Google Cloud

Die Digitalisierung stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Datenverwaltung. Veraltete Data-Warehouse-Lösungen können oft nicht mehr Schritt halten – sei es in Bezug auf Performance, Skalierbarkeit oder Kosten.

Mit der Data-Warehouse-Migration in die Google Cloud bringen wir Ihre Dateninfrastruktur auf den neuesten Stand und schaffen die Basis für Echtzeit-Analysen, AI und Machine Learning.

Warum ein Data Warehouse migrieren?

Viele Unternehmen kämpfen mit ineffizienten Datenstrukturen, die den Zugriff auf wertvolle Informationen erschweren und die Performance behindern. Eine Migration in die Cloud löst zentrale Herausforderungen:

  • Einheitliche Datenbasis: Verschiedene Abteilungen speichern Daten an unterschiedlichen Orten und erzeugen isolierte Datensilos. Mit einem zentralen Cloud Data Warehouse schaffen Sie eine einheitliche Datenbasis.
  • Verbesserte Performance: Alte Systeme verarbeiten große Datenmengen oft zu langsam. Die Google Cloud sorgt für schnelle Datenverarbeitung und Echtzeitanalysen.
  • Niedrigere Betriebskosten: On-Premises-Lösungen sind teuer in Bezug auf Wartung und Skalierung. Ein Cloud-basiertes Data Warehouse reduziert den Total Cost of Ownership (TCO) und bietet flexible Skalierbarkeit.
  • Zukunftssicherheit: Nutzen Sie AI und Machine Learning einfacher und effizienter, indem Sie Ihre Daten direkt für diese Technologien bereitstellen.

Durch die Migration in ein zentrales, skalierbares Cloud Data Warehouse werden Ihre Daten aus verschiedenen Quellen sicher zusammengeführt. Dabei werden sie konsolidiert, optimiert und so strukturiert, dass sie jederzeit für Analysen und AI-Anwendungen verfügbar sind. Dies ermöglicht schnellere, fundierte Entscheidungen und legt den Grundstein für nachhaltige Innovation in Ihrem Unternehmen.

Schaubild, das den hybriden Modus während der Data-Warehouse-Migration mit Ubilabs und Google Cloud zeigt
Während der Migration arbeiten Ihr Alt-System und Ihr neues Data Warehouse (DWH) in der Cloud parallel in einem hybriden Modus. Sie entscheiden, welche Anwendungsfälle in welcher Prioritätsreihenfolge migriert werden. (Quelle: Google)
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Die Vorteile einer Data-Warehouse-Lösung in Google Cloud

  • Automatische Skalierbarkeit: Passen Sie Ihre Ressourcen dynamisch an, ohne zusätzliche Hardware oder hohe Investitionen.
  • Einfache Integration: Fügen Sie neue Datenquellen oder -ziele unkompliziert hinzu.
  • Self-Service-BI: Erleichtern Sie Ihren Teams den direkten Zugriff auf Datenanalysen, ohne Abhängigkeit von IT-Ressourcen.
  • Reduzierte Kosten: Mit der Cloud zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie tatsächlich nutzen, und vermeiden überflüssige Kosten für Infrastrukturen, die Sie nicht voll auslasten.
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Ist Ihre Infrastruktur zukunftssicher?

Sie sind sich nicht sicher, ob eine Migration in die Google Cloud für Sie der richtige Schritt ist?

Machen Sie den kostenlosen Data Health Check und lassen Sie sich unverbindlich von unseren Experten beraten. Gemeinsam identifizieren wir Optimierungspotenziale und die beste Migrationsstrategie für Ihr Unternehmen.

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Warum Ubilabs?

  • Langjährige Expertise: Als offizieller Google Cloud Premium Partner im deutschsprachigen Raum sind wir zertifizierte Spezialisten im Bereich Cloud-Lösungen.
  • Flexibler Partner: Mit agilen Teams und kurzen Entscheidungswegen unterstützen wir Sie in jeder Phase der Migration.
  • Best-in-Class-Technologie: Als Cloud Data Warehouse Leader (The Forrester Wave™ 2023) ermöglicht Google eine hochperformante Infrastruktur für große Datenmengen und AI-gestützte Anwendungen.

Schritt für Schritt mit der Data-Warehouse-Migration zum Erfolg

1. Bestandsaufnahme: Wir analysieren Ihr bestehendes System und identifizieren Engpässe.

2. Architekturdesign: Entwicklung einer zukunftssicheren Cloud-Architektur (z. B. mit BigQuery, DataProc, Cloud Composer).

3. Datenmigration: Ihre Daten werden sicher in die neue Umgebung übertragen.

4. Datenmodellierung: Anpassung und Implementierung eines optimierten Datenmodells (z. B. Data Vault).

5. Optimierung: Verbesserung der Datenqualität und Performance, parallele Einführung des neuen Systems.

6. Abschluss und Onboarding: Unterstützung bei der Abschaltung des Altsystems und Übergabe an Ihr Team.

Ihr Migrations-Leitfaden (PDF-Download)