Komplexe Daten im Data Warehouse einfach und schnell verständlich aufbereiten

Unterschiedliche Datenquellen wie CRM-Systeme, GPS-Tracker oder Sensoren stellen Daten jeweils in ihren eigenen Strukturen bereit. Bestimmte Datenarten wie Satellitendaten oder Finanztransaktionen bedeuten automatisch eine große Datenmenge. Ein Data Warehouse unterstützt bei der Kuratierung, Bereinigung und Strukturierung solcher komplexer Daten, um anschließende Analysen und Reportings zu erleichtern. Je komplexer die Daten, desto größer ist die Herausforderung für das Data Warehouse. 

BigQuery: Der Allrounder für komplexe Daten

Für die Analyse und Verarbeitung dieser komplexen Daten bietet sich BigQuery, die leistungsstarke Data-Warehouse-Lösung der Google Cloud, besonders an. BigQuery zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, große und vielfältige Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, ohne dass Wartungsarbeiten nötig sind. Die Lösung skaliert automatisch, um auch große Datenmengen zu verarbeiten. Darüber hinaus kann BigQuery mit komplexen SQL-Abfragen in Echtzeit umgehen, um tiefere Einblicke und ein Monitoring der Geschäftsprozesse zu ermöglichen. 

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Ein spezieller Fall: Die Arbeit mit Geodaten

Aus unserer langjährigen Arbeit mit Geodaten wissen wir, wie wichtig es für eine saubere Verarbeitung ist, komplexe Daten strukturiert und bereinigt vorliegen zu haben. Geodaten enthalten häufig räumliche wie auch zeitliche Informationen und liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Bei der Verarbeitung dieser Daten ist es in vielen Fällen notwendig, Datentypen miteinander zu kombinieren und sinnvoll zu vereinen: von Verkehrs- über Wetter- bis hin zu Sensordaten, die in Beziehung zueinander gesetzt werden, um ganzheitliche Analysen zu ermöglichen.

Häufige Herausforderungen bei Geodaten:

• Räumliche Referenzierung: Geodaten müssen korrekt auf der Erdoberfläche verortet werden. Dies erfordert oft die Umrechnung zwischen verschiedenen Koordinatensystemen.
• Datenvolumen: Insbesondere Satellitendaten umfassen oft riesige Datenmengen, was herkömmliche Systeme überlasten kann.
• Integration: Geodaten müssen oft mit anderen Datentypen wie demografischen oder Wetterdaten kombiniert werden, um umfassende Analysen zu ermöglichen.

Geodaten und BigQuery: Eine perfekte Symbiose

BigQuery bietet native Unterstützung für Geodaten und ermöglicht Unternehmen, diese direkt in SQL zu analysieren. Auch extrem große Datenmengen, wie zum Beispiel Satellitendaten, verarbeitet BigQuery problemlos und schnell. Das macht BigQuery zur idealen Wahl für Unternehmen, die regelmäßig mit Geodaten arbeiten, wie z. B. in der Logistik, der Stadtplanung oder der Umweltforschung.

• GIS-Erweiterung (Geographic Information System): ermöglicht SQL-Abfragen auf Polygone, Linien und Punkte ohne zusätzliche Tools oder Sprachen lernen zu müssen
• Nahtlose Integration: Als Teil der Google Maps Platform ermöglicht BigQuery die nahtlose Verknüpfung mit gängigen Google Cloud Diensten für Geodaten wie Google Maps oder Google Earth Engine 
• Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten: Unterschiedliche Datenquellen und -formate können in BigQuery leicht integriert und verknüpft werden, um eine nahtlose Analyse heterogener Datensätze zu gewährleisten
• BigQuery ML: Machine Learning-Modelle werden direkt in BigQuery geschrieben und trainiert, was besonders für geografische Vorhersagemodelle und Echtzeitanalysen wertvoll ist

Case Study: Supply Chain Optimierung

Die Optimierung von Lieferketten ist eine der komplexesten Aufgaben für moderne Unternehmen. Sie erfordert die Integration und Analyse verschiedener Datenquellen wie Lieferantendaten, Verkehrsdaten und Wetterdaten, um den gesamten Logistikprozess effizienter zu gestalten. Hier kommen sowohl komplexe Daten als auch Geodaten ins Spiel, die gemeinsam genutzt werden müssen, um die Lieferkette in Echtzeit zu überwachen und anzupassen. Im Data Warehouse werden diese Daten strukturiert gespeichert und bereinigt, um Analysen und Reportings für die Optimierung der Supply Chain zu erleichtern.  Durch die Integration von ML-Tools können Unternehmen Machine Learning-Modelle trainieren, die zukünftige Lieferengpässe, Transportverzögerungen oder Wetterereignisse vorhersagen. 

Unsere Lösungen zur Optimierung der Lieferkette