Mittwoch, 20. August 2008

Data Warehouse

Ein Data Warehouse stellt häufig eine sinnvolle Grundlage für Anwendungen aus dem Bereich Business Intelligence dar.

Es deckt die notwendigen Bereiche Datenbeschaffung, Datenaufbereitung und Datenpräsentation ab und stellt eine Abstraktionsschicht dar, die Unabhängigkeit von Datenquellen und Datenempfängern gewährleistet. Dies gewährleistet einen optimalen Einsatz in heterogenen Landschaften, wie sie in den allermeisten Fällen vorherrschen.

Drei Punkt Strategie

Unsere Philosophie in Data Warehouse Projekten lässt sich folgendermaßen charakterisieren:

Dezentralität:

Ein Data Warehouse darf keinen zentralen Flaschenhals darstellen. Neue Anforderungen müssen problemlos integriert werden können. Lose gekoppelte Komponenten und Data Marts fördern den Gedanken der Dezentralität.

Geschwindigkeit:

Jedes Data Warehouse muss konsequent auf Geschwindigkeit hinsichtlich Datenbewirtschaftung und Abfragen getrimmt sein. Daher muss in Data Warehouse Systemen von konventioneller, auf operative Systeme abgestimmter ER Methodik Abstand genommen werden.

Right-Sizing:

Ein Data Warehouse muss kein Ungetüm sein. Unter Beachtung der Punkte Erweiterbarkeit und Dezentralität ist es möglich, kleine, handhabbare Einheiten separat in Betrieb zu nehmen. Hard- und Software muss skalierbar sein. Auf pure Prozessorleistung optimierte Hardware kann sich als kontraproduktiv herausstellen, wenn dadurch die Skalierbarkeit eingeschränkt wird.

Active Data Warehouse

Die Entwicklung von Methoden rund um das Data Warehouse ist keineswegs abgeschlossen. Einer der aktuellen Trends geht dahin, Rückkopplung zu den operativen Systemen herzustellen.

Damit ist das Data Warehouse nicht weiter eine Einbahnstraße für Daten, die aus operativen Systemen kommend aufbereitet und an Reporting, Analyse oder andere Applikationen bereitgestellt werden. Vielmehr werden die Ergebnisse von Analysen dazu verwendet, um die Verarbeitungsprozesse in den operativen Systemen zu optimieren. Dazu werden automatische Schnittstellen umgekehrt zu der herkömmlichen Richtung zwischen den Systemen implementiert.

Wir unterstützen Sie in allen Belangen rund um das Data Warehousing.