Historisch gewachsene Data-Warehouse Landschaften mit komplexen Schnittstellenarchitekturen verzögern die Umsetzung neuer Anwendungsfälle. Fachbereiche stellen neue Anforderungen, der Backlog wächst. Refactoring Projekte oder komplette Neuentwicklungen basieren auf einer Analyse der bestehenden Architektur. Ein Zielbild der neuen Lösung im gesamten IT-Kontext muss entwickelt werden. Im folgenden Referenzprojekt haben wir die Analyse eines umfangreichen, bestehende Data-Warehouse begleitet und aus Enterprise-Architektur-Sicht Integration in die Gesamtlandschaft begleitet.

  • Über 20 Jahre gewachsenes Data-Warehouse
  • Mehr als 100 teils sehr umfangreiche inbound und mehr als 80 outbound Schnittstellen
  • Mehrere 1000 Endanwender, sowohl auf Datenbankebene wie auf Berichtsebene
  • keine vollständige Dokumentation oder veraltete Dokumente

Herausforderung

Analyse eines komplexen Systems - Abhängigkeiten, Schnittstellen und Business Objekte, Use-Cases

Unser Kunde im Bereich Automotive verfügt über verschiedene Data-Warehouses. Dabei ist das Vertriebs und Teile Data-Warehouse eine schon sei langem bestehende Lösung, die kontinuierlich erweitert wurde. Das Data-Warehouse und die Berichte sind relevante Werkzeuge für eine Vielzahl von Anwendern im Unternehmen. Die Teiledisposition, Qualitätsprüfung, Logistik und Bestandsführung bis hin zum Management werden mit klassischen Dashboards und Berichten versorgt. Die Lösung ist aufgrund übergreifender Vorhaben und dem hohen Betriebsaufwand auf den Prüfstand zu stellen. Im ersten Schritt ist ein Zielbild für die zukünftige Ausrichtung der Lösung zu entwickeln.

Lösung

Analysieren, Verstehen, Dokumentieren - Basis für eine effiziente und wirksame Neuausrichtung der Lösung.

Um eine optimale Absprungbasis zu schaffen wurden im ersten Schritt Geschäftsobjekte (Business Objekte) im Kontext des Data-Warehouses analyisert. Welche Geschäftsobjekte sind enthalten, welche passen in den Teile-Kontext, welche sind möglicherweise "zu viel des Guten". Im zweiten Schritt wurden die Schnittstellen analysiert und eine grafische Übersicht der Datenflüsse erstellt. Auf diese Weise konnten Zusammenhänge identifiziert werden und dediziert mit Schnittstellenpartnern über die Datenverwendung gesprochen werden.

Parallel erfolgte die Zuordnung des Data-Warehouse zur die Capability-Matrix. Welche Fähigkeiten sind im Unternehmen vorhanden oder aufzubauen? Wie kann das Data-Warehouse hier unterstützen.
Auf diesem Weg erfolgte eine Eingrenzung auf die relevanten zu unterstützende Bereiche. Sowohl aus technischer Sicht (datengetrieben) wie auch fachlich (Entscheidungsunterstützung).

Kontakt

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T. +49 89 122219642
kai.niessen@ventum.de

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office@ventum.com

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philipp.wiegel@ventum.de

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