Data Warehouse Automation führt Unternehmen in die Zukunft

Data Warehouse Automation: 5 Motive für den Einstieg

Agilität und Schnelligkeit sind das A und O für analytische Lösungen. Mit traditionellen und größtenteils manuellen Methoden ist es einer IT-Abteilung schlicht nicht mehr möglich, das zu liefern, was das Unternehmen erwartet. Nur die Automatisierung im DWH macht es möglich, in einer dynamischen Geschäftswelt dem Management das zu bieten, was im Wettbewerb notwendig ist.

Automatisierungs-Tools machen den schnellen Aufbau einer DWH-Lösung erst möglich und reduzieren drastisch den Aufwand für den laufenden Betrieb. Zudem sorgen sie für Flexibilität und hohe Qualität. Denn diese Werkzeuge bieten viel mehr als nur die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben in der Entwicklung. Sie decken alle Kernprozesse des Lebenszyklus eines DWH ab:

  • DESIGN 

  • BETRIEB

  • ENTWICKLUNG

  • IMPACT-ANALYSE

  • TESTING

  • CHANGE-MANAGEMENT

  • IMPLEMENTIERUNG

  • DOKUMENTATION

 

Der Einstieg in die Welt der Data Warehouse Automatisierung hat in aller Regel wirtschaftliche Gründe. Hier sind die fünf häufigsten Einstiegsszenarien sind folgende:
 

NEUE ANFORDERUNGEN ZEITNAH UMSETZEN

Aufgrund neuer Anforderungen von innen durch Geschäftsbereiche oder von außen wie zum Beispiel durch Gesetze und Verordnungen muss die bestehende DWH-Lösung rasch erweitert werden. Schnell wird klar, dass dies mit dem bestehenden DWH nicht möglich ist. Eine gute Möglichkeit besteht darin, ein zusätzliches DWH einzuführen und mit DWA einen Parallelbetrieb zum Bestandssystem zu führen. Die Daten sind dabei nicht redundant. Nach und nach werden immer mehr Projekte auf dem neuen System umgesetzt, bis alles komplett auf das neue umgestellt wird. Dieser parallele Betrieb dauert eventuell einige Monate, beeinträchtigt jedoch nicht die Produktivität.

 

TOOLS ODER PLATTFORMEN WERDEN EINGESTELLT

Wenn Hersteller ETL-Werkzeuge oder -Plattformen nicht mehr unterstützen, die Lizenzbedingungen nicht mehr akzeptabel sind oder wenn Daten in die Cloud migriert werden sollen, steht der Umstieg auf neue Tools ins Haus. Dabei werden die vorhandenen Strukturen und Business-Logiken auf das neue System übertragen. Das heißt, die notwendigen ETL-Skripte für die Migration werden in diesem Fall von einem DWA-Tool automatisch generiert, nachdem die Modelldaten einmal gepflegt worden sind. Die kurzen Release-Zyklen erlauben ein agiles und iteratives Vorgehen im Migrationsprojekt.

 

STRATEGISCHE MODERNISIERUNG DES DATA WAREHOUSE

Ist der Aufwand für Betrieb und Wartung der bestehenden DWH-Lösung nicht mehr länger zu vertreten und sind neue Anforderungen nur noch sehr zeit- und kostenintensiv umsetzbar, kommen DW-Automatisierungs-Tools ins Blickfeld. Im Zuge der DWH-Modernisierung ist die DW Automation ein Fixpunkt. Die Handlungsoptionen reichen dabei von sanfter Migration bis hin zum Greenfield-Approach.

 

DATENSILOS INTEGRIEREN

Datensilos entstehen historisch als Insellösungen in einzelnen Fachbereichen. Sie verhindern oft übergreifende Auswertungen über den gesamten Datenbestand. Die einzelnen Auswertungsstrukturen sind nicht homogenisiert. Erschwerend kommt die redundante Datenhaltung hinzu. Der Aufwand für die Pflege von Insellösungen ist ebenso groß wie unnötig. Hier erlauben es bestimmte DWA-Ansätze, dass bestehende Datensilos integriert und als Shared Objects in einem gemeinsamen Hub verwaltet werden können. Die Pflege und das Management der Metadaten erfolgt dann an einer zentralen Stelle. Damit ist es möglich, bereichsübergreifende Berichte ohne Redundanzen zu erstellen.

 

COMPLIANCE-ANFORDERUNGEN ERFÜLLEN

Viele Regulierungen wie die EU-DSGVO, BCBS 239 der Basler Ausschusses für Bankenaufsicht aber auch Compliance-Regelungen verlangen eine exakte Rückverfolgbarkeit der Daten und eine saubere Dokumentation der Datenverarbeitungsprozesse. Alle Datenbereinigungen und -korrekturen müssen nachvollzielbar belegt sein. Das gilt auch für die Verarbeitung von Schnittstellen. Werden ComplianceAnforderungen nicht oder nur teilweise erfüllt, kann das zu schlechten Einstufungen, negativen Risikobewertungen oder sogar zu Strafzahlungen führen. DWA-Werkzeuge pflegen die Metadaten eines DWH und generieren entsprechend die Aufbereitungsprozesse. So werden die Abläufe standardisiert und umgesetzt, aber auch automatisch dokumentiert. Die Änderungen in den Datenstrukturen und Aufbereitungsprozessen sind vergleichbar und können zurückverfolgt werden. Das erleichtert die Umsetzung von Compliance-Anforderungen und mindert das Risiko, gegen Richtlinien zu verstoßen.

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Die Data-Warehouse-Automatisierung trägt Data Warehousing in die Zukunft. Für IT-Abteilungen ist sie der Schlüssel, um BI/DWH-Projekte schnell, flexibel und effizient umzusetzen. Für Fachabteilungen ist sie eine zentrale Stütze ihrer geschäftskritischen Aktivitäten. Für das Unternehmen stellt die Automatisierung insgesamt eine Quelle für neue Business- und Produkt-Strategien dar.

 

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Topics: Data Warehouse Automation Data Warehouse Modernisation
   

 

Photo credits: iStockphoto

Original erschienen in BI Spektrum: Online-Themenspecial Data Warehouse Automation, Mai 2017