Data Warehouse

Datenschutz im DWH: Was die DSGVO für Datenprojekte bedeutet

Das DWH steht, die ETL Pipeline läuft und plötzlich fragt jemand ob vorab eigentlich der Datenschutzbeauftragte einbezogen wurde. Spoiler: wurde er nicht.

ETL von A bis Z: Wie Daten aus CRM und ERP sauber ins Warehouse kommen

Das Warehouse steht, jetzt müssen die Daten rein. ETL klingt nach drei einfachen Schritten, ist in der Praxis aber vor allem eines: der Teil des Projekts über den hinterher alle reden.

Data Warehouse aufbauen: Cloud, On-Prem oder doch Hybrid?

On-Prem, Cloud oder Hybrid — bevor Thalberg auch nur eine Zeile baut, muss diese Frage beantwortet sein. Wir zeigen welche Kriterien wirklich zählen.

7 Zeichen, dass eure Datenbasis noch nicht bereit ist

Das Konzept steht, alle sind motiviert — aber sind die Daten überhaupt bereit? Wir zeigen die 7 häufigsten Warnsignale, die darauf hindeuten dass man noch nicht anfangen sollte zu bauen.

Eine Firma, ein Jahr, null Ausreden: Der Weg zu echten Datenprojekten

Kickoff unserer Serie über den kompletten Aufbau eines datengetriebenen Unternehmens: von der ersten KPI-Frage über Dateninfrastruktur und Dashboards bis zu einer datengetriebenen Organisation.

KI trifft BI: Saubere Daten als Basis für die Zukunft

Wie saubere Daten die Grundlage für KI und BI bilden und Unternehmen zukunftsfähig machen – ein Leitfaden für datengetriebene Entscheidungen.

Von Excel zum Data Warehouse

Tabellenkalkulationen sind beliebte Werkzeuge: schnell ein paar Daten organisieren oder einen Bericht erstellen. Doch wann sollte man von Excel & Co auf ein Data Warehouse umsteigen?