Agiles+Datawarehousing+mit+Data+Vault.

Agilität, Flexibilität und Automatisierung sind Merkmale effizienter Organisationen. Fachbereichen steht ein immer größerer Fundus an Daten zur Verfügung, die für den Geschäftsbetrieb effizient genutzt werden wollen. Die Bereitstellung neuer Kennzahlen oder die Anbindung zusätzlicher Datenquellen stellt Business Intellligence Teams vor immer komplexer werdende Aufgaben. Was in der Software-Entwicklung durch agile Vorgehensmodelle und Continuous-Integration und -Deployment längst Gang und Gäbe ist, steckt im Bereich Datawarehousing noch in den Grundzügen.

In den letzten Jahren hat sich mit der Datavault-Methodik ein neues Konzept zur klassischen Modellierung etabliert. Anfangen bei der Entwicklung neuer Anwendungsfälle durch agile Vorgehensmodelle bis hin zu zyklischen, technischen Ladeprozessen erlaubt diese Methodik eine massive Parallelisierung und Skalierung und ermöglicht eine äußerst flexible Erweiterbarkeit der DWH-Lösung in ihrem Unternehmen.

Folgende Fragen beschreiben einige Herausforderungen aus der Projektpraxis. Klicken Sie auf die Frage, um die Antwort zu erfahren:

» Wie schnell stehen bereits erste Berichte zur Verfügung auf Basis eines neuen DWHs?
» Sollte ein Datavault mit agilem Vorgehen aufgebaut werden?
» Kann ein bestehendes DWH in eine Datavault-Architektur überführt werden, ohne den DWH-Betrieb zu unterbrechen?
» Ist das Vorgehen bzw. der Aufbau eines Datavaults abhängig von den in meinem Unternehmen vorhandenen Tools?

 

 

Ein Projektbeispiel - Hidden Champion Manufacturing:

Aufgrund von Performance- und Wartbarkeitsproblemen war das bestehende Reporting unseres Kunden abzulösen und durch eine erweiterbare, zukunftssichere Lösung zu ersetzen. Um abteilungsübergreifende Analysen zur Unternehmenssteuerung zu ermöglichen, wurden im Rahmen des Gesamtprojekts mehr als zehn heterogene Quellsysteme aus sechs Ländern an das neue Enterprise Data-Warehouse angebunden.
Durch Einsatz der Datavault-Methodik und agilem Vorgehen konnten erste Auswertungen mit Qlikview bereits innerhalb von 3 Wochen nach Entwicklungsstart an die Fachbereiche ausgeliefert werden. Weitere Bereiche wie Finanzdaten wurden in einer zweiten Projektphase vollständig in das DWH integriert und den Anwendern über Qlikview-Apps zur Verfügung gestellt.

Nachfolgende Zeitreise über 3 Monate gibt einen Einblick in den den schnellen Auf- und Ausbau des Datavaults. Abgebildet ist das Wachstum des Raw-vaults, die Rohdaten-Schicht im Datavault, mit den Datavault-Tabellentypen (Satellites, Hubs und Links).

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Unsere Erfahrungen und Partnerschaften:

  • Partnerschaften mit verschiedenen Software-Herstellern (u.a. Talend, QlikView, Hortonworks)
  • Tiefgehendes Know-How bei zahlreichen weiteren Tools (u.a. Informatica, Cognos, SAP Business Objects Suite, Microsoft SSIS)
  • Zertifizierte Datavault-Entwickler, Scrum-Master und agile Coaches
  • Entwicklungspartner der 2150 GmbH, Urheber des Datavault-Builders, einer Toolsuite zur grafischen Entwicklung ihres Datawarehouses auf Basis der Datavault-Methodik

 

 

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