Wie funktioniert ein Data Warehouse?
Ein DWH sammelt Daten automatisiert aus den angeschlossenen Systemen – etwa Kasse, Warenwirtschaft, Zeiterfassung und Onlineshop. Beim Import werden die Daten bereinigt und in ein einheitliches Format gebracht, damit sie zusammenpassen: Erst dann lässt sich etwa der Umsatz pro Filiale mit den Personalstunden und dem Wetter desselben Tages verknüpfen. Ausgewertet wird über Dashboards und Berichte, die auf das DWH zugreifen.
Wozu brauchen Filialbetriebe ein Data Warehouse?
Die Daten sind meist längst da – aber verstreut über Insellösungen, die nicht miteinander sprechen. Die Kasse kennt die Umsätze, die Dienstplanung die Personalkosten, das Warenwirtschaftssystem die Retouren; zusammen ergäben sie ein Steuerungsinstrument, einzeln bleiben sie Bauchgefühl. Ein DWH wie docklyDWH macht daraus filialübergreifende Kennzahlen: Welche Filiale performt unter Plan? Wo passen Personaleinsatz und Frequenz nicht zusammen? Welche Produkte laufen wo – und wann?
Häufige Fragen zum Data Warehouse
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und einfachen Kassenberichten?
Kassenberichte zeigen nur die Kassensicht. Ein DWH verknüpft mehrere Datenquellen und macht Zusammenhänge sichtbar, die kein Einzelsystem liefern kann.
Ist ein DWH nicht Overkill für kleinere Betriebe?
Nicht mehr – als Cloud-Lösung ohne eigene Serverlandschaft ist die Einstiegshürde niedrig. Entscheidend ist weniger die Betriebsgröße als die Zahl der Systeme und Standorte, die man zusammenführen will.
Wie aktuell sind die Daten im DWH?
Je nach Anbindung von tagesaktuell bis nahezu in Echtzeit – für Steuerungsentscheidungen im Filialgeschäft reicht meist der tägliche Datenstand.
Verwandte Begriffe: Schnittstelle (API) · SaaS · Zielgruppenanalyse · KI-Agent
