integration-factory: Experten für

Unsere Vision ist es, branchenübergreifend bessere Datenmanagementsysteme schnell und effizient zu entwickeln.
Wir schaffen damit die entscheidende Grundlage für das informationsgetriebene Unternehmen.

Unsere Tätigkeitsschwerpunkte

Unser Erfolgsversprechen

Durch die konsequente Nutzung unseres Lean Integration Ansatzes und der Beachtung unserer Erfolgsfaktoren können wir eine 100 prozentige Go Live Rate für Business Intelligence Projekte vorweisen. Das sind für uns die wichtigsten Erfolgsfaktoren.

Methodisches Vorgehen

Die grundlegende Aufgabenstellung der Datenintegration ist die Schaffung eines qualitativ hochwertigen und integrierten Datenhaushalts, der vor allem auch unvorhergesehenen, neuen und agilen Informationsanforderungen gerecht werden muss. Agilität als herausragende Eigenschaft von Unternehmen, sich weiterzuentwickeln und innovativ zu bleiben und damit auch zukünftig den Unternehmenserfolg zu sichern, setzt einen integrierten und flexiblen, innovativen Entwicklungsansatz voraus. Wir setzen bei der Optimierung und Perfektionierung bestehender Informationsversorgungsprozesse an und bedienen uns hierfür eigenentwickelter Methoden, Verfahren und Werkzeuge. Wichtig sind dabei nicht nur die Erfahrungen im Konzipieren und Realisieren, sondern auch die Erkenntnisse aus dem Betrieb einer Dateninfrastruktur.

Kundenfokus

Die Anforderungen des Kunden stehen im Mittelpunkt unserer Analyse, die für die Ableitung einer nachhaltigen Strategie zur digitalen Transformation eine elementare Voraussetzung ist. Entlang der integration-factory Erfolgsfaktoren werden die globalen und detaillierten Anforderungen untersucht. Für viele Anforderungen haben wir bereits erprobte und damit schnell zum Erfolg führende Lösungen entwickelt. Und für einige sehr individuelle Anforderungen bringen wir unsere Innovationsstärke ein.

Standardisierung

Standardisierung setzt bei der Kategorisierung der Anforderungen und der Liefer- und Datenobjekte an. Metadaten-basierte Datenintegration ist ein Ergebnis der Standardisierung und des Herausarbeitens der allgemeinen und der individuellen Eigenschaften von Objekten. Eigenschaften, Attribute, Schlüssel, Transformationen etc. übersetzen wir in Metadaten. Diese Metadaten sind der Ausgangspunkt zur Generierung von Datenmodellen und Verarbeitungsprozessen. Wir entwickeln passende Schnittstellenapplikationen, Datenmodellmuster und Process Pattern und greifen dabei auf die integration-factory Best Practices zurück. Die integration-factory Core Components Library ermöglicht es uns, vom Projektstart effektiv und effizient die Anforderungen umzusetzen.

Ganzheitliche Optimierung

Den stetigen Wandel von funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen und der Technik behalten wir immer im Blick. Monitoring und Prozessüberwachung mit dem Ziel der ganzheitlichen Optimierung setzt einen intelligenten Umgang mit den operativen Prozess- und System-Metadaten voraus. Diese müssen wie Nutzdaten auch für analytische Zwecke verfügbar gemacht werden. Und schließlich profitieren alle Kunden von Verbesserungen und Optimierungen an Elementen unserer Core Components Library.

Automatisierung

Automatisierung in einer Dateninfrastruktur ist elementar, um einen entscheidenden Nutzen aus ihr zu ziehen. Entscheidungen sollen auf Basis qualitätsgesicherter, jederzeit verfügbarer Informationen getroffen werden können. Um dies effizient bewerkstelligen zu können, muss die Gesamtverarbeitung automatisiert sein. Wir gehen hier aber auch noch einen Schritt weiter und haben mit MetaKraftwerk einen leistungsstarken Service zur Automatisierung der Umsetzung Ihres Projektvorhabens geschaffen.

Eingebaute Qualität

Qualität ist ein wesentlicher Differentiator. Um aus Daten Informationen gewinnen zu können, müssen Datenmodell und Datenmanagement-Prozesse mit entsprechenden Eigenschaften und Bausteinen ausgestattet sein. Und die grundsätzliche Qualität der Verarbeitung äußert sich in ihrer Stabilität, Robustheit, Geschwindigkeit und dem Erreichen der Service Levels. Dies sind erfolgsentscheidende nichtfunktionale Prozesseigenschaften, die von Anfang an bedient werden müssen.

Methodisches Vorgehen

Kundenfokus

Standardisierung

Ganzheitliche Optimierung

Automatisierung

Eingebaute Qualität

Qualität ist ein wesentlicher Differentiator. Um aus Daten Informationen gewinnen zu können, müssen Datenmodell und Datenmanagement-Prozesse mit entsprechenden Eigenschaften und Bausteinen ausgestattet sein. Und die grundsätzliche Qualität der Verarbeitung äußert sich in ihrer Stabilität, Robustheit, Geschwindigkeit und dem Erreichen der Service Level. Dies sind erfolgsentscheidende nichtfunktionale Prozesseigenschaften, die von Anfang an bedient werden.