Data Warehouse Framework

Data Warehouse-Herausforderungen

Während des Ausbaus eines neuen Data Warehouses haben die meisten Unternehmen mit Herausforderungen zu kämpfen:

  • mit der zunehmenden Komplexität der Datenlandschaft und -verarbeitung,
  • mit der Nachvollziehbarkeit von Daten und Datenflüssen,
  • mit der unzureichenden und nicht standardisierten technologischen Infrastruktur,
  • mit einer unzuverlässigen Ablaufsteuerung,
  • mit erhöhten Kosten für das Change Management,
  • mit fehlenden Metadaten,
  • mit der für Analysen tauglichen Datenbasis.

 

Das ADASTRA Data Warehouse Framework

Im ADASTRA Data Warehouse Framework sind praktische Erfahrungen unserer Data Warehouse-Architekten aus zahlreichen Projekten materialisiert – sie sind in einer konsolidierten, komponentenorientierten und effizienten Art umgesetzt oder vorgefertigt.

Das ADASTRA Data Warehouse Framework ist die Grundlage für unsere Arbeit und ermöglicht uns ein gemeinsames, unternehmensweites Verständnis von optimalen Data Warehouse-Lösungen. Interne Qualitätssicherungsprozesse stellen den stets aktuellen Kenntnisstand unserer Consultants in Bezug auf Adastras Data Warehouse Framework sicher und sorgen dafür, dass jeder Consultant mit in der Praxis erprobten Konzepten, Architekturen, Komponenten und Technologien vertraut ist.

 

Unsere Lösung

Einigen dieser Herausforderungen lässt sich begegnen, wenn dem eigentlichen Data Warehouse-Ausbau eine ausreichende Konzeptions- und Designphase vorausgeht, die sich mit den oben erwähnten Fragestellungen befasst. Erfahrungen unserer Kunden zeigen, dass diese Phase mehrere Monate – sogar Jahre – dauern kann, erhebliche Kosten für das Projekt darstellt, das Erreichen von Quick Wins des neuen Data Warehouse-Projekts verhindert und trotzdem häufig zu einem nicht zufriedenstellenden Ergebnis führt.

Andere Unternehmen verfolgen eine opportunistische oder agile Philosophie und versuchen den oben erwähnten Herausforderungen im Verlauf des Projekts zu begegnen. Hiermit gehen sie zwar nur die infrastrukturellen Themen an, die den Stakeholdern die meisten Probleme bereiten, das aber für den hohen Preis einer (mehrmals zu wiederholenden) Überarbeitung der bereits entwickelten Software.

Als beste und meist nachhaltigste Lösung hat sich bewährt, unser vorgefertigtes Data Warehouse Framework einzusetzen, welches auch unsere branchenreiche Expertise im Bereich Data Warehousing und Business Intelligence widerspiegelt.

 

Beispielhaftes Datenmodell des ADASTRA Data Warehouse Frameworks:

 

Vorteile des Einsatzes des ADASTRA Data Warehouse Frameworks

Der Einsatz des ADASTRA Data Warehouse Frameworks ermöglicht Ihnen:

  • Quick Wins zu erreichen (erste fachliche Ergebnisse werden innerhalb weniger Monate erzielt),
  • die Kosten des Data Warehouse-Projekts zu reduzieren,
  • dabei trotzdem eine Best Practice-basierte Infrastruktur zu implementieren und
  • die Sicherheit einer zukunftsfähigen Architektur zu gewährleisten.

 

Zentrale Funktionen

  • Konsolidierte, subjektorientierte und integrierte Datenhaltung als Single Point of Truth
  • Datenhistorisierung und -versionierung
  • Datenqualitätssicherung
  • Metadatenverwaltung
  • Anbindung von End of Period- und Neartime-Daten
  • Versorgung unterschiedlicher Arten von abnehmenden Systemen
  • Nachvollziehbarkeit der Beladung und Datenbestände
  • Archivierung

 

Hauptkomponenten

  • Metadatenmodell
  • ETL-Komponenten (ETL-Prozess: Pre-, Post Session- und Clean up-Komponenten, ETL-Generator, Templates, Logging-Komponenten, u.a.)
  • Datenbank-Komponenten (Partitioning, Logging, View-Verwaltung, Audit-Trail, DB-Statistics, Archivierung, u.a.)
  • DQ Framework (DQ-Hub, Regel-Generator, Ausführungsbaustein, DQ-Monitor, u.a.)
  • Test Framework (Ausführungsbaustein, Auswertungssicht)
  • Entwicklungsrichtlinien
  • Dokumentationsvorlagen

 

Einsparpotential des Data Warehouse-Projekts

  • Sehr kurze Initialphase des Projekts
  • Hoher Standardisierungsgrad der Software
  • Effizientes Entwicklungsverfahren
  • Zuverlässiger und stabiler Betrieb
  • Erhöhte Datenqualität

 

Das ADASTRA Data Warehouse Framework zielt ab auf: