Buffered BI

Berichte zu langsam?
Pflegeaufwand zu groß?

Bild zeigt stark vereinfacht den Ablauf eines Standard BI-Systems. In den Operativen Systemen fallen Daten an, diese werden gesammelt und von einem Data Analyst ausgewertet.
Problemursachen beim BI System: Zu viele Quellen, unterschiedliche Front End Tools, zu komplexe Daten

Kennen Sie das? Vor vielen Jahren haben Sie auf einer operativen Umgebung ein BI System eingeführt. Viele Anforderungen wurden erfüllt und für den Rest gab es ein paar Workarounds.

Nun aber werden die Berichte langsamer. Oder das operative System ächzt unter der Last der Berichtsgenerierung, so dass ein vernünftiges Arbeiten beispielsweise mit der Warenwirtschaft in dieser Zeit nicht möglich ist.

Der neue Datenspezialist in der Firma würde gerne mit R oder Qlik Sense® arbeiten, aber das Rechtesystem steckt ja in Power BI. Man müsste für das zweite Tool alles wieder nachbauen, zum Beispiel die Filter oder Joins zwischen Tabellen, vorberechnete Kennzahlen und so weiter. Und dann sollen auch immer mehr Datenquellen in die Berichte einfließen.

Kurz: Die Performance sinkt, die Komplexität steigt mit den Anforderungen an Front-End Tools und Datenquellen.

Data Warehouse?

Die Standardantwort an dieser Stelle: Wir brauchen ein Datawarehouse (DWH). Sicher eine gute Möglichkeit, qualitativ hochwertige Auswertungen zu erhalten. Aber sind die Anforderungen wirklich so hoch, dass man den Aufwand treiben muss? Gibt es vielleicht etwas dazwischen, das die Einfachheit und Direktheit von BI weitestgehend belässt und trotzdem Elemente aus der DWH Welt integriert? Individuell angepasst auf genau Ihre Anforderungen?

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Buffered BI

Das Bild zeigt das Prinzip von Buffered BI. Dabei werden die Daten in ein Cloud Datenbank System gespiegelt und so vom operativen System entkoppelt.
Buffered BI: Die Datenbank in der Mitte puffert die Zugriffe auf die operativen Systeme. Dabei können hier auch die Zugriffsrechte verwaltet werden, so dass die Daten unabhängig vom Front End geschützt sind.

Durch Spiegeln der Daten in ein Cloud DB System wird das Reporting im ersten Schritt vom operativen System entkoppelt. Die Synchronisation erfolgt abhängig von den Anforderungen und Änderungen individuell und mit Rücksicht auf operative Anforderungen. Der Aufbau dieses Buffers dauert bei uns oft nur wenige Stunden.

Die Performance Probleme sind damit schon gelöst. Bei einem Cloud System kann man dann auch sehr gut skalieren, das heißt, bei steigenden Anforderungen mit wenigen Klicks die Leistung erhöhen.

Innerhalb des Buffers können wir auf Datenbankebene ein Rechtesystem vorsehen, das unabhängig vom Front End den Zugriff auf die Daten regelt. Dadurch wird auch bei unterschiedlichen Front Ends der Administrationsaufwand minimiert.

Und wie löse ich nun das Problem mit der Komplexität?

Die Lösung

Das Bild zeigt grob die Struktur eines Buffered und Semi-strukturieren BI Systems. Die gepufferten Daten werden schon im Puffer teilweise strukturiert und geordnet.
Der Buffer wird neben den Rohdaten um Strukturen erweitert. Die Strukturen können beispielsweise Daten bereinigen, unterschiedliche Quellsysteme fest verjoinen.

Es existieren verschiedene Konzepte, mit denen man den Nutzern das Leben vereinfachen kann:

  1. Fixe Joins zwischen relevanten Tabellen und Systemen 
  2. Qualitätsicherung der Daten
  3. Aufbau gesicherter Masterdaten (Kunden, Produkte,…)
  4. Reduzierung der Spalten auf benötigte
  5. Schaffung eines gesicherten Bereichs, in dem auch Laien Berichte erstellen können

Damit können die unterschiedlichsten Anforderungen der Unterschiedlichen Nutzer erfüllt werden. Das System kann Änderungen in den Anforderungen angepasst werden und mit dem Unternehmen wachsen. 

Ihr Ansprechpartner

Porträt unseres Vorstands Jens Horstmann.

Jens Horstmann

Vorstand

Trevisto AG
Nunnenbeckstraße 6/8
90489 Nürnberg

jens.horstmann@trevisto.de
T +49 911 430 839 00