Data Warehouse im Wandel

Unternehmen mit klassisch aufgebautem Data Warehouse stoßen heute an ihre Grenzen, wenn es um die neuesten Anforderungen wie Digitalisierung, Social & Health Media Daten, IoT, Sensorik, Industrie 4.0 oder Real-Time geht.

Wie viele andere Systeme unterliegt auch Data Warehouse einem stetigen Wandel – neue Analysemethoden erfordern daher die Erweiterung des bisherigen Systems.

Doch wozu dient ein Data Warehouse genau?

Im Umfeld der Entscheidungsanalyse, im Controlling und in der Steuerung eines Unternehmens ist die genaue Kenntnis aller Geschäftsvorgänge sowie das Anreichern von Unternehmensdaten mit marktrelevanten Daten und Vorhersagen unverzichtbar. Die zentrale Sammlung von Unternehmensdaten erfolgt bereits seit den 1990er Jahren in Data Warehouse Systemen (DWH).

DWH ist in die Jahre gekommen

 

Inzwischen sind laut einer Studie der PPI AG (in Kooperation mit dem TDWI Germany e.v.) je nach Branche 60% bis 85% der DWH älter als 10 Jahre. Durch das Aufkommen von immer neuen Fachanforderungen, mehr Quellen und mehr Auswertungsmöglichkeiten wurden viele Systeme stark überfrachtet, was dazu führte, dass aktuelle Anforderungen mit den herkömmlichen Strukturen immer schwerer bis gar nicht mehr umsetzbar sind.

Was muss ein zeitgemäßes DWH heute bieten?

Hier einige Beispiele:

  • Echtzeit-Auswertungen
  • Integration von semistrukturierten Daten (Big Data)
  • Deep Learning/Machine Learning
  • Mathematische/analytische Simulationen
  • Abbildung agiler Strukturen
  • In-Memory-Lösungen
  • Mobile/intuitive Auswertungstools
  • Datenerreichbarkeit via Cloud

Die Lösung: Next Gen DWH

 

Beim "Next Generation Data Warehouse" (Next Gen DWH) wird das klassische System mit Big-Data-Technologien erweitert, um Massendaten, beispielsweise aus der Sensorik, der Telemetrie, dem Internet of Things oder der Industrie 4.0. im Real-Time-Modus zu verarbeiten und aufzubereiten. Dabei ist es von zentraler Bedeutung, das individuell passende und nutzbringende Big-Data-Toolset für die speziellen Anforderungen eines Unternehmens zu finden. Trevisto hilft seinen Kunden mit langjähriger Expertise bei der richtigen Auswahl.

Mit dem so genannten "Data Vault 2.0" ist das Next Gen DWH in der Lage, sich durch ein agiles Datenmodell schnell an neue Fach- und Marktanforderungen anzupassen. Darüber hinaus ist auch die Verwendung schneller In-Memory-Datenbanken und automatisierter ETL-Strecken von zentraler Bedeutung.

Eine häufig gestellt Frage in Bezug auf die Next Generation des Data Warehouse lautet: Sollen wir unsere Daten jetzt in der Cloud speichern oder sie besser on-premise (mit eigener Software) vorhalten? Trevisto gibt darauf keine standardisierte Antwort, sondern eruiert gemeinsam mit den Kunden, welche Datenmengen, welche mobilen Anforderungen und welche lizenzrechtlichen Rahmenbedingungen vorliegen.

Darum ist es für uns als IT-Berater selbstverständlich, zunächst den Use Case, die zu erwartende Datenmenge und die Kosten im Blick zu behalten, bevor eine Entscheidung über eine cloud-basierte (Teil-)Lösung getroffen wird.

Die Frage "Cloud: ja oder nein?" ist dabei nur eine von vielen, die die Experten von Trevisto klären. Wir ermitteln die passenden Technologien und zugehörigen Methoden und Verfahren, damit Unternehmen ihr DWH zu einem schlagkräftigen, agilen Next Gen DWH wandeln können.

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Birgit Linsenmaier
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