MID Solutions


Business Intelligence und Data Warehousing


Business Intelligence (BI) ist ein vielbemühtes Schlagwort. Das Thema hat sich in den letzten Jahrzehnten von einem bisschen Berichterstattung zu einem zentralen Thema der IT gewandelt. Mehrere Unternehmen haben bewiesen, dass die Aufbereitung, Auswertung und Analyse der eigenen Daten einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bringt.

Herausforderung

Die unternehmensweite Integration der Daten ist eine komplexe Tätigkeit und wird häufig durch folgende Themen erschwert:

  • Inkonsistenzen in den Daten sowohl innerhalb einer Anwendung als vor allem auch zwischen verschiedenen Systemen
  • Unterschiedliche Begriffe für denselben Sachverhalt oder gleiche Begriffe für einen Sachverhalt zwischen Systemen/Abteilungen/Unternehmensbereichen
  • Verständnisschwierigkeiten mit den Fachbereichen/Anwendern, die einfach nur mal eben schnell ein paar Zahlen benötigen und nicht monatelang Spezifikationen über die zugrundeliegenden Daten austauschen wollen
  • Hoher Zeitdruck in der Entwicklung, deshalb häufig mangelhafte oder fehlende Dokumentation

Ein Data Warehouse oder eine BI-Lösung, produktiv angewendet, ist niemals fertig. Der Markt und damit das Unternehmen ändern sich laufend. Dementsprechend sind Anpassungen vorzunehmen und somit stellen sich neue Herausforderungen:

  • Anpassung bestehender zentraler Module, ohne dass sich die bisherigen Daten ändern
  • Abschätzung des Aufwands von Änderungen im bestehenden System
  • Zusätzlichen Fachanwendern muss dargestellt werden, welche Auswertemöglichkeiten ihnen zur Verfügung stehen und wo Erweiterungen am System nötig sind

Unsere Lösung für Sie - Innovator for Software Architects und Innovator for Database Architects

Komplexe Themen lassen sich mittels Abstraktion beherrschen. Hierzu haben wir zwei Modelle entwickelt: Ein semantisches und ein technisches Modell.

Das semantische Modell stellt die Übersicht für die Fachbereiche dar. Hier können Sie anhand von Kennzahlen und Dimensionen sehen, welche Daten bereits für Auswertungen zur Verfügung stehen.

Anhand von Geschäftsobjekten lassen sich die Informationszusammenhänge im Unternehmen nachvollziehen und ggf. neue Dimensionen und Kennzahlen konzipieren. Wenn auch hier der Informationsbedarf nicht gestillt werden kann, lässt sich anhand der Ladeschicht nachvollziehen, welche Daten bisher noch nicht berücksichtigt wurden. Zudem kann der Fachbereich die Datengenese in einer ihm verständlichen Form nachvollziehen.

Das technische Modell besteht aus einem logischen und einem physischen Datenmodell, sowie aus einem Prozessmodell. Das logische Modell ist eine komplette Sicht der Datenarchitektur von der Ladeschicht bis zu den Auswertungen. Dimensionen und Kennzahlen sind als eigene Modellelemente hinterlegt.
Das physische Modell erlaubt die Adaption des Modells auf mehrere Auswerteumgebungen. So lassen sich unterschiedliche Auswertungen mit ein und demselben logischen Modell betreiben.

Ausgehend vom Datenmodell werden die Prozesse beschrieben. Das ist in 80 Prozent der Fälle sehr einfach, im Prozessmodell richtet sich der Fokus auf die verständliche Beschreibung der komplexen Transformationen.

Im technischen Modell kann so die Erstellung der Daten von der Ladeschicht bis zur Auswertung auf Attributebene betrachtet werden.

Bei jedem Modellierungsschritt werden die Metadaten in den nächsten Schritt übertragen. Die Dokumentation entsteht vollautomatisch im Prozess. Das so gesammelte Wissen wächst und steht auch neuen Mitarbeitern schnell und direkt zur Verfügung.

Auf Basis dieser Modelle ist Veränderung nicht nur beherrschbar, sondern willkommen.

 

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