Die moderne HR-Analyse steht vor einer entscheidenden Herausforderung: Wie lassen sich Daten aus unterschiedlichen Quellen, Formaten und Systemen effizient zusammenführen und nutzen? Diese Präsentation widmet sich der Implementierung und dem Nutzen einer Lakehouse-Architektur im HR-Bereich – einem hybriden Konzept, das die Vorteile klassischer Data Warehouses mit der Flexibilität von Data Lakes vereint. Besonders im Fokus stehen unstrukturierte und strukturierte Datenformate, die in dezentralen, oft siloartigen HR-Systemlandschaften anfallen. Anhand einer Journey wird gezeigt, wie mit Lakehouse-Architektur nicht nur Daten konsolidiert, bereinigt und in einheitlicher Struktur bereitgestellt werden können, sondern auch wie diese für Dashboards, Analysen und KI-gestützte Anwendungen nutzbar gemacht werden. Dabei wird erläutert, warum starre Datenstrukturen überwunden werden müssen und welche Technologien und Infrastrukturen benötigt werden, um ein offenes, adaptives Datenfundament zu schaffen. Die Session zeigt auf, welche Schritte notwendig sind, um in die Richtung datengestützter Entscheidungsfindung zu gehen – unabhängig von bestehenden Systemgrenzen. In dieser Präsentation lernen Sie

• Wie Sie eine Lakehouse-Architektur als zentrale Datenbasis für strukturierte und unstrukturierte HR-Daten aufbauen.
• Wie Sie dezentrale Datensilos konsolidieren und dabei einheitliche Datenstrukturen schaffen, die für Analysen und KI nutzbar sind.
• Wie Sie aus der Lakehouse-Struktur effektives Dashboarding und datengetriebene Entscheidungsprozesse im HR-Bereich ermöglichen.