Daten fit machen für die Zukunft

Wie euer Data-Warehouse mit den heutigen Ansprüchen an Agilität, Schnelligkeit und Flexibilität mithalten kann

Daten fit machen für die Zukunft

Wie euer Data-Warehouse mit den heutigen Ansprüchen an Agilität, Schnelligkeit und Flexibilität mithalten kann

Data-Warehouse-Modernisierung

Grosse Datenmengen in adäquater Qualität zu sammeln, vorzuhalten, ohne Verzögerung − idealerweise in Echtzeit − auszuwerten und zu analysieren, sind die Aufgaben einer modernen Data-Warehouse-Lösung. Data Warehouses (DWH) jedoch, die vor fünf, zehn oder mehr Jahren eingerichtet wurden, sind auf die Ära der digitalen Transformation nicht vorbereitet. Sie sind begrenzt, schwerfällig sowie schwer zu bedienen und zu administrieren. Die Wartung wird immer kostspieliger. Mit den heutigen Ansprüchen an Agilität, Schnelligkeit und Flexibilität können sie oftmals nicht mithalten. Einbindung in operative Prozesse, kurze Latenzzeiten, Zugriff auf externe Quellen, Self-Service-Business Intelligence sind hier nur einige Stichworte.

Verschiedene Ansätze bei der Modernisierung

Das wichtigste Ziel bei der Modernisierung eines Data Warehouses ist es, die Architektur grundsätzlich zukunftsfähig zu machen. Tatsächlich gibt es aber aufgrund der hohen Komplexität nicht den einen Königsweg, sondern mehrere Ansätze, wie sich Data Warehouses auf den aktuellen Stand bringen lassen. Um sachlich beurteilen zu können, ob das bestehende System wirklich komplett ausgedient hat und die Investition in ein Neues nötig ist, sollten Entscheidungsträger zunächst klare Anforderungen an die analytische Daten-Management-Lösungen definieren. Erst dann lässt sich das richtige Vorgehen bestimmen.

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Es ist wie im wirklichen Leben: Das Data Warehouse muss liefern. Aber im Gegensatz zu unserem Restaurant: sofort und ohne Wartezeiten. 

 

Der Trivadis Ansatz: Big-Data-Technologien und erweiterte DWH-Ansätze ergänzen sich

Es wird zunehmend schwieriger, neue Anforderungen mit den gängigen Data Warehouse-Lösungen zu implementieren, sei es aus organisatorischer oder technischer Sicht. Bei einem verantwortungsvollen Übergang zu einem agileren und flexibleren DWH geht es oft mehr um das Ergänzen, Erweitern und Anreichern der bestehenden Lösungen und Architekturen als um ein komplettes Ersetzen. Die Kunst besteht darin, die traditionell wichtigen Anforderungen an ein Data Warehouse um neue Erfordernisse, wie grosse Datenmengen, kurze Latenzen oder komplizierte Datenstrukturen, zu ergänzen und in diesem Zusammenhang die neuen Technologien zu berücksichtigen.

Wir nähern uns einer brauchbaren Lösung demnach von beiden Seiten: Das Data Warehouse öffnet sich neuen Bedürfnissen und Technologien und die Big-Data-Welt adaptiert im Gegenzug erprobte Methoden der geordneten Domäne des Data Warehousing. Die probaten Mittel dafür heissen: Abstraktion durch mehr SQL und mehr Generieren, Agilität durch mehr Self-Service und schnellere Entwicklungszyklen sowie Performance durch In-Memory, bessere Skalierbarkeit und kürzere Latenzen.

Insgesamt sollte ein modernes Data Warehouse folgende Kernfunktionen erfüllen:

  • Eine agilere Technik und Prozesse, um neue Geschäftsanforderungen zu unterstützen
  • Flexibilität für einfachere Anpassungsfähigkeit
  • Unterstützung von Self-Service-Funktionen im Unternehmen
  • Ermöglichung von Right-Time-Prozessen (Near-Realtime) für mehr Aktualität der Daten im Vergleich zu reichen Batch-Abläufen
  • Skalierbarkeit zur Unterstützung von mehr Daten, neuen Quellen und erweiterten Anwendungsfällen
  • Vereinfachte Modellierung, Lösungsentwicklung und Qualitätssicherung

Drei Herausforderungen der Digitalisierung und Big Data erfüllt

Mit einem modernisierten Data Warehouse lässt sich den drei grossen Herausforderungen der Digitalisierung in Verbindung mit dem Thema Big Data wirkungsvoll begegnen: dem effizienten Umgang mit grossen Datenmengen, der schnellen Verarbeitung von Datenströmen und der Beherrschung komplexer Analysen. Nur so sind Unternehmen in der Lage, aus Daten Informationen zu gewinnen und sie für den Unternehmenserfolg nutzbar zu machen.

 

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