Data Warehouse und Analytics Platform

Das Data Warehouse stand und steht seit vielen Jahren im Zentrum vieler Business Intelligence Projekte und gilt als Fundament für unternehmensweite Business Intelligence Lösungen. Denn ein Data Warehouse soll als „Single-Point-of-Truth“ dienen, in dem die „absolute Unternehmenswahrheit“ enthalten ist. Alle Mitarbeiter sollten auf die widerspruchsfreien und konsistenten im Data Warehouse vorhandenen Daten zugreifen können. Gestartet wurde ein Projekt für den Aufbau eines Data Warehouse häufig im Finanz- oder Controllingbereich. Denn die hier anfallenden Daten sind im Regelfall klar definiert und ließen sich zumeist schnell in ein Data Warehouse überführen. Wegen ihrer Andersartigkeit fiel die Integration von Daten aus dem Vertrieb oder dem Marketing ins Data Warehouse schwerer. Ein Data Warehouse als den einen Ort der „absoluten Unternehmenswahrheit“ in der Praxis zu realisieren, stellte sich aus einer Vielzahl von Gründen häufig als Wunschdenken, ja sogar als Utopie heraus.

Jedoch haben technologischer Fortschritt bei den Möglichkeiten zur Datenspeicherung, wie etwa In-Memory-Datenbanken, und neue Algorithmen zur Datenauswertung, wie etwa MapReduce, zu neuen Entwicklungen geführt. Neben einem Data Warehouse kommen seit einigen Jahren auch andere Konzepte als Basis für Business Intelligence und Analysen zum Einsatz: Data Lake, analytische Datenbanken, Big Data Plattform oder Big Data Analytics Platform.

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Unsere Kompetenz: Analytics Platform als Weiterentwicklung eines Data Warehouse

In vielen Projekten bei Kunden der pmOne hat sich als Best Practices herauskristallisiert, für Lösungen, die Business Intelligence und Reporting, Advanced Analytics oder Unternehmensplanung und Konzernkonsolidierung betreffen, das Konzept des Data Warehouse zu einer Analytics Platform weiterzuentwickeln. Die Konzeption, der Aufbau und der Betrieb einer Analytics Platform ist ein wichtiger Kompetenzbereich der pmOne.

Für eine Analytics Platform, für die es keine Standards gibt, nutzen wir bevorzugt und je nach Projektanforderungen den SQL Server von Microsoft, das Analytics Platform System (APS) von Microsoft, Microsoft Azure, Power BI, SAP HANA oder Datameer. Die selbstentwickelte Software cMORE kommt zum Einsatz, wenn es um die Datenmodellierung geht oder wenn ein Zu-griff auf Daten in SAP ERP ECC (R/3)oder SAP BI (SAP BW) notwendig ist. Auch für die Überwachung von Datenbankprozessen und das Starten von Workflows in einer Analytics Platform kann cMORE mit einem Administrations-Cockpit helfen.

Der Nutzen einer Analytics Platform kommt insbesondere dann zum Tragen, wenn Advanced Analytics zum Einsatz kommen.

Aufbau eines Data Warehouse

Für den Aufbau eines Data Warehouse gelten die Vorteile eines evolutionären Vorgehens, oftmals despektierlich als „Rumprobieren“ bezeichnet, analog. Es gibt Anwendungsfälle, wo die traditionellen Ansätze für ein Data Warehouse nach wie vor der richtige Weg sind. Allerdings muss in einer ganzheitlichen Betrachtung das Data Warehouse um Technologien und Prozesse erweitert werden, die evolutionäre und iterative Vorgehensweisen erlauben. Die Technologien dafür sind mittlerweile vorhanden und erfüllen die Anforderungen hinsichtlich Einfachheit der Bedienung und Geschwindigkeit.

cMORE/Modelling ist eine Lösung, die evolutionäres Vorgehen beim Aufbau einer Buiness-Intelligence-Anwendung ermöglicht.

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