Data Warehousing im Reporting: In wenigen Tagen zu maximaler Effizienz und Sicherheit
25.04.2023 | Harald Lakatha Data Warehouse
Mit den Visualisierungen von Tools wie Power BI stehen Unternehmen leistungsfähige Reporting-Tools zur Verfügung. Doch was tun, wenn die Datenmengen ansteigen und die Anforderungen ständig zunehmen? Unser Blogbeitrag zeigt Ihnen die Vorteile eines modernen Data Warehouse (DWH) für Ihr Reporting – wie Skalierbarkeit, Single-Point-of-Truth und Datensicherheit – und wie die DWH-Implementierung wirtschaftlich gelingt.
So erschaffen Sie einen skalierbaren Single-Point-of-Truth für Power BI & Co.
Viele Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen mit Reporting-Systemen wie Power BI gesammelt. Schließlich lassen sich mit den starken Visualisierungsfunktionen und über einfache Excel- oder CSV-Datenexporte direkt aus den Quellsystemen oft schnelle Erfolge erzielen.
Damit steigt in der Regel ebenso schnell „der Appetit auf mehr“: Neue Berichte sollen erstellt und zusätzliche Datenquellen angebunden werden. Auch eine Verknüpfung – etwa von Daten aus dem Vertrieb mit Produktion oder Marketing – ist dann oft gewünscht.
Rasch stoßen Unternehmen dann mit diesem Vorgehen an die Grenzen und es stellt sich heraus, dass das Reporting nicht skaliert: Die Aufwände für die regelmäßigen Datenimporte steigen, die Transformationen werden komplexer und die Datenmodelle sind schwer zu verstehen. Hinzu kommt die Frage: Wenn das Reporting jetzt so viele Daten enthält, wer darf denn eigentlich welche Informationen einsehen?
Nachteile der direkten Datenanbindung in Power BI
Power BI ist ein mächtiges Werkzeug und bietet grundsätzlich alle Funktionen, um ein unternehmensweites Reporting aufzubauen – sicher und konsistent. In vielen Fällen – vor allem bei direkter Datenanbindung – ist dies aber nicht der effizienteste Weg. Zudem stellen sich schnell Probleme ein, wenn das Reporting nicht mit sehr viel Sorgfalt aufgebaut ist:
- Skalierbarkeit: Die direkte Anbindung von Quellsystemen an Power BI kann zu Leistungseinbußen führen, wenn die Datenmenge und die Komplexität der Berichte steigen.
- Redundanz: Bei der Verwendung von Excel- oder CSV-Dateien für das Reporting entsteht eine Vielzahl redundanter Daten, die schwer zu verwalten sind.
- Inkonsistenz: Eine dezentrale Datenspeicherung und -aufbereitung kann zu Inkonsistenzen in den verwendeten Daten und Kennzahlen führen.
- Datensicherheit: Durch den Einsatz von Excel- oder CSV-Dateien besteht das Risiko von Datenlecks, insbesondere bei sensiblen Unternehmensdaten.
- Wartbarkeit: Änderungen an Datenquellen oder -strukturen sind schwieriger durchzuführen, wenn die Daten direkt in Power BI verarbeitet werden.
Ist ein Data Warehouse DIE Lösung (auch für kleinere Unternehmen)?
Diese Frage hört man oft: Ist ein Data Warehouse (DWH) nicht zu groß und kompliziert für meine relativ einfache Reporting-Anwendung? Kurzgesagt: Nein! Früher mag das tatsächlich der Fall gewesen sein, aber in Zeiten von Cloud-basierten Services kann auch ein kleines Unternehmen oder eine Abteilung mit wenig Aufwand und geringen Kosten ein DWH aufbauen. In den allermeisten Fällen bedarf es nur weniger Tage, um z.B. mit Azure Synapse die Grundlage für ein modernes Data Warehouse aufzubauen.
Doch was genau ist eigentlich ein Data Warehouse? Ganz allgemein gesprochen, handelt es sich um eine zentrale, strukturierte Datenspeicherlösung, die Daten aus verschiedenen Quellen effizient sammelt, organisiert und für Analysen bereitstellt. Power BI kann nun - anstatt jede Datenquelle direkt anzusprechen - alle Daten aus dem DWH beziehen. Dabei lohnt sich der Aufbau gleich mehrfach: Nicht nur Reporting-Tools können auf ein DWH zugreifen. Liegen die Daten in einheitlicher Form vor, öffnen sich gänzlich neue Möglichkeiten wie erweiterte AI-unterstützte Analysen oder die Nutzung der Daten in anderen Applikationen.
Die wichtigsten Vorteile im Überblick
Kosten und Nutzen stehen bei einem DWH in einem sehr guten Verhältnis: Mit einer relativ geringen Investition bieten sich rasch wichtige Vorteile, die langfristig helfen, Mehrwert aus den eigenen Daten zu erzielen:
- Single Source of Truth: Durch die zentrale Datenspeicherung und -verarbeitung im DWH entsteht eine einheitliche Datenquelle, die die Konsistenz und Qualität der Daten sicherstellt. Damit ist z.B. gewährleistet, dass ein KPI im Unternehmen stets auf ein und dieselbe Art und Weise berechnet wird und allen in gleicher Form zur Verfügung steht.
- Skalierbarkeit: Ein DWH ist besser auf steigende Datenmengen und zunehmende Komplexität ausgelegt als die direkte Datenverarbeitung in Power BI. Die Tools in einem modernen DWH unterstützen sowohl die horizontale Skalierung - also die Anbindung von vielen unterschiedlichen Datenquellen – als auch die vertikale Skalierung, das heißt, die Steigerung der Datenmenge selbst.
- Datenmanipulation: Moderne DWHs stellen verschiedene Technologien zur Verarbeitung der Daten bereit, z.B. Python, R, .NET, SQL, PowerQuery/M, SSIS. Ebenso verfügen sie über Ablaufsteuerungen, mit denen sich Daten-Pipelines per graphischer Unterstützung einfach designen lassen. Damit werden auch komplexe Transformationen überschaubar, selbst wenn eine große Anzahl von Datenquellen involviert ist.
- Wartbarkeit: Mit Pipelines und anderen Tools steuert ein modernes DWH den gesamten Ablauf der Datensammlung aus den primären Quellen. Treten Änderungen an Datenquellen oder -strukturen auf, lassen sich diese zentral im DWH berücksichtigen, was die Wartung und Aktualisierung der Berichte vereinfacht.
- Erweiterbarkeit: Die Nutzung eines DWH ermöglicht die Integration weiterer Datenquellen, den Einsatz von Machine-Learning-Methoden und die Einführung von Echtzeitanalysen. Mithilfe von Datenkatalogen können Entwickler von neuen Datenanwendungen schnell feststellen, welche Daten zur Verfügung stehen und wie sie darauf zugreifen. Dadurch lassen sich die Lösungen schneller entwickeln.
- Datensicherheit: Im DWH können Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden, um den Zugriff auf sensible Daten zu kontrollieren. Auch die Frage, aus welchen Datenquellen sich eine komplexe Kennzahl zusammensetzt – also die Data Lineage – lässt sich mit einem DWH leichter beantworten.
Der nächste Schritt für ein effizientes und sicheres Reporting
Data Warehousing bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihr Reporting sehr schnell zu professionalisieren und die Daten auch übergreifend bzw. für andere Anwendungen zu verwenden. Die zentrale Datenspeicherung und -verarbeitung im DWH erleichtern die Skalierbarkeit, sichern die Datenkonsistenz über verschiedene Datennutzungen hinweg, vereinfachen die Wartbarkeit und erhöhen die Datensicherheit. Moderne Cloud-Lösungen wie Azure Synapse Analytics bieten hierbei einen äußerst schnellen und effizienten Weg: Mit ihnen lässt sich innerhalb weniger Tage und mit geringem finanziellem Aufwand ein leistungsstarkes DWH aufbauen.
Sie überlegen, ob ein Data Warehouse auch Ihre Reporting-Strategie wirklich verbessern kann? Eine solche Entscheidung will – trotz aller offensichtlichen Vorteile – gut überlegt sein. Aus diesem Grund unterstützen wir Unternehmen im Vorfeld z.B. mit einem Data Strategy Assessment. Hier screenen wir gemeinsam die verfügbaren Datenquellen und sehen uns mögliche Datennutzungen an, um daraus eine Daten-Roadmap zu erstellen.
