Ratschläge für erfolgreiche Data Warehouse-Projekte
Wie aber gelingt es den Anwendern, diese Ziele auch wirklich zu erreichen? BARC hat einige Empfehlungen für den Erfolg von Data Warehouse-Projekten zusammengestellt. So sollten tunlichst realistische Ziele angesetzt werden. Datenqualität und Agilität gehören weit oben auf die Agenda. „Wesentlichen Einfluss haben das Systemdesign mit Datenmodell und Datenlogistik, aber auch die Organisation, insbesondere die Prozesse zur Erfassung, Priorisierung und Umsetzung neuer Anforderungen“, schreibt BARC. Der richtige Werkzeugeinsatz könne die Umsetzungsgeschwindigkeit erhöhen. Möglichkeiten für Anwender, eigene Datenbereiche in „Sandboxes“ temporär zu betreiben, eigene Berichte in Ad-hoc-Berichtswerkzeugen umzusetzen oder eigene Datenquellen lokal integrieren zu können, erhöhen nach Ansicht von BARC die Umsetzungsgeschwindigkeit bestimmter Anforderungen.
Hinsichtlich Performance und Skalierbarkeit sollte außerdem vor allem auf die Entwicklung der Datenmengen geachtet werden. „Systeme sollten von Anfang an auf Erweiterungsfähigkeit ausgelegt sein, zum Beispiel durch entsprechende Datenbankarchitekturen mit Parallelisierung oder modular wachsenden Storage-Systemen“, so die Analysten. Im Zweifel vergrößerten sich die Datenmengen im Data Warehouse schneller, als zu Beginn von Projekten gedacht. Ferner rät BARC dazu, Silo-Architekturen aufzulösen, ein einheitliches Stammdatenmanagement zu schaffen, Analytische Datenbanken zu evaluieren und die Nutzerbasis zu verbreitern. Denn Data-Warehouse-Technologie könne nicht nur für den Bereich Finance/Controlling und für den Vertrieb, sondern auch für alle anderen Fachbereiche eine wichtige Basis der Steuerung sein.
Die Studie „Data Warehousing 2011 – Status Quo, Herausforderungen und Nutzen“ ist bei BARC erhältlich. Sie wurde gesponsort von pmOne und HP.
Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag unserer Schwesterpublikation CIO. (ph)