BETHESDA (CW) - Die verhaengnisvollsten Fehler, die man bei der Einfuehrung eines Data-Warehouse machen kann, hat das Data Warehouse Institute in Bethesda, Maryland, ermittelt. Besonders fatal ist es demnach, wenn der verantwortliche Manager seitens der Geschaeftsfuehrung nur halbherzig unterstuetzt wird und nicht die erforderlichen Mittel erhaelt.
Zwischen dem Warehouse-Manager und dem zustaendigen Vorstand oder Geschaeftsfuehrer, dem sogenannten Sponsor, muesse eine weitere Person vermitteln: der "Project-Driver". Dieser Mitarbeiter, der dem Projekt die Richtung gibt und fuer die Einhaltung der Zeitplaene sorgt, sollte ueber drei Eigenschaften verfuegen: Er ist von den Entscheidern im Unternehmen anerkannt, hat sich eine gesunde Skepsis gegenueber der Technik erhalten und ist entscheidungsfreudig, ohne dabei inflexibel zu sein.
Die Analysten unterscheiden zwei Abschnitte bei einem Warehouse- Projekt: die Ueberzeugungsphase, in der den Managern erklaert wird, dass sie mittels simpler grafischer Werkzeuge auf komplexe Unternehmensdaten zugreifen koennen, und den Zeitraum, in dem die Verantwortlichen darum kaempfen, ihre Versprechen einzuloesen. Allen Beteiligten sollte klar sein, dass ein Data-Warehouse den Benutzern nicht alle Informationen gibt, die sie verlangen, sondern nur solche, die fuer ganz bestimmte Teilaufgaben benoetigt werden. Die Executives sollten darauf vorbereitet sein, bei einer Abfrage die Antwort zu erhalten: "Diese Information ist nicht geladen" - sonst trifft ihre Wut mit Sicherheit den Projekt-Manager.
Als besonders dummen Fehler bezeichnen es die Warehouse-Experten, wenn der Projektverantwortliche sein "Datenlager" mit Effektivitaetsargumenten verteidigt - nach dem Motto: "Das Data- Warehouse hilft dem Manager, bessere Entscheidungen zu faellen." Wenn ein selbstbewusster Manager diese Argumentation hoere, denke er gleich: "Diese Person glaubt, wir haetten bisher keine guten Entscheidungen gefaellt. Der bastelt jetzt ein kompliziertes Softwaresystem, das uns vorschreibt, was zu tun ist!" In diesem Moment sei das Data-Warehouse-Projekt in der Regel schon so gut wie gescheitert.
Aehnliches sei den Executive Information Systems (EIS) wiederfahren, die sich auch deshalb nie richtig durchgesetzt haetten, weil sie als Change-Agents verkauft wurden - als Produkte, mit denen sich das Geschaeft und die Management-Entscheidungen optimieren liessen.
Ein haeufiger Fehler ist es nach Einschaetzung der Analysten, zu viele Bereiche mit einem Warehouse abdecken zu wollen und das System damit zu ueberfrachten und weitgehend unbenutzbar zu machen. Oft gaeben Warehouse-Manager den kuenftigen Benutzern eine Liste mit Tabellen und Datenelementen an die Hand, in der angekreuzt werden kann, welche Kategorien "essentiell", "wichtig" oder nur "nice to have" seien.
In der Regel bekommen sie eine lange Antwortliste zurueck, die in vielen Punkten irrelevante Angaben enthaelt und nur dafuer sorgt, dass alle Speicherkapazitaeten gesprengt werden und das Antwortzeitverhalten sich kontinuierlich verschlechtert. Irrelevante Daten blockieren die wichtigsten Informationen - nichts ist nach Ansicht der Warehouse-Spezialisten deprimierender, als Ewigkeiten nach dem gewuenschten Feldnamen zu suchen oder sich durch einen Wust teilweise redundanter Informationen zu quaelen.
Das Design einer Data-Warehouse-Datenbank mit dem eines Transaktionsverarbeitungs-Systems zu verwechseln kommt nach Angaben der Marktforscher ebenfalls vor. Sie stellen klar: Das Ziel eines Data-Warehouse ist es, auf verdichtete Informationen in Form von Summen, Durchschnittswerten, Trends etc. zuzugreifen. Daten sind bereits fuer den Zugriff durch das Management aufbereitet. Bestimmte Abfragen werden nur selten wiederholt, waehrend es bei der Transaktionsverarbeitung in der Regel um einen tausendfachen Zugriff auf nicht praeparierte Daten geht.
Wer einen reinen Technik-Freak zum Warehouse-Manager macht, wird an seinem Datenlager wenig Freude haben. Nichts ist problematischer als ein Projektverantwortlicher, der weder die Faehigkeit noch das Interesse hat, sich auf "Endanwender-Niveau" herunterzubegeben. "Data-Warehouse ist ein Servicegeschaeft, und seine Kunden zu veraergern ist eine nahezu perfekte Methode, dieses Geschaeft zu zerstoeren", mahnt das Data Warehousing Institute.
Die Einbeziehung externer Informationsquellen bei der Gestaltung des Datenlagers ist eine weitere Grundregel, auf die der Verantwortliche achten sollte. Vor allem Topmanager beziehen rund 95 Prozent ihrer Informationen aus externen Quellen wie Nachrichten, Telefongespraechen mit Geschaeftsfreunden etc. Ausserdem sind die Informationen multimedial aufzubereiten. Wenn ein Topmanager sich beispielsweise ueber die Wirksamkeit einer Werbekampagne informieren will, moechte er sich nicht nur den Text, sondern auch Bilder, Videos und Ton zu Gemuete fuehren.
Einen Konsens ueber die Datendefinitionen zu finden ist oft die Achillesferse in Data-Warehouse-Projekten. Unterschiedliche Definitionen stehen je nach Sichtweise der betroffenen Abteilungen in unversoehnlichem Konflikt miteinander. Die Executives haben ihre eigenen Sichten auf Daten, und es ist fuer den Warehouse-Manager schon aufgrund seiner Stellung im Unternehmen nahezu unmoeglich, sie auf eine Definition einzuschwoeren. Spaetestens hier sollte der Project-Driver ins Spiel kommen. Gelingt es ihm nicht, Klarheit zu schaffen, werden die Manager im schlimmsten Fall auf die falschen Daten zugreifen - und natuerlich dem System die Schuld geben.
Die Probleme, die ein Data-Warehouse mit sich bringt, sind je nach Interessen und Branchenzugehoerigkeit unterschiedlich - doch eines steht von vornherein fest: Es beansprucht enorme Rechnerleistung. Anlaesslich einer Konferenz zu diesem Thema referierten Vertreter eines Industrie-, eines Handels- und eines Servicekonzerns. Unisono bestaetigten sie, dass sie ihre Mainframe-Prozessorleistung mindestens verdoppeln mussten, um Erfolge zu verzeichnen. Zwei der drei Anwender hatten diese zusaetzlichen Ausgaben nicht in ihrem Budget vorgesehen und bekamen ernsthaften Aerger mit ihrem Controller. Hinzu kommen in schoener Regelmaessigkeit grosse Kapazitaetsprobleme durch ueberlastete Netze.
Schwierigkeiten entstehen auch dann, wenn das Data-Warehouse in Betrieb genommen wird. Die Anwender sind in der Regel begeistert und wollen noch mehr Informationen - und zwar unverzueglich. Die Projektmitarbeiter sind aber erst einmal damit beschaeftigt, die Kapazitaetsprobleme zu beseitigen und dafuer zu sorgen, dass die Anwender mit ihren Tools zurechtkommen. Es ist ein Fehler zu denken, fuer ein Projektteam sei es nur eine befristete Aufgabe, ein Data-Warehouse zu errichten. Die Pflege nimmt genauso viel Zeit und Kapazitaeten in Anspruch.
Die falsche, wenngleich uebliche Schrittfolge beim Data- Warehousing, so die Analysten abschliessend, sieht vor, die Daten zunaechst aus den Legacy-Systemen zu extrahieren, zu bereinigen und dann in das Data-Warehouse-System einzugeben. Dann werden Ad-hoc- Abfragen unterstuetzt, bis deutlich wird, welche Informationen die Benutzer wollen, und schliesslich erhalten die Anwender in periodischen Abstaenden aufbereitete Daten in Form verwendbarer Berichte. Besser als solche Analysen seien jedoch Systeme, bei denen der Datenfluss in das Warehouse beobachtet werden koenne und die Manager automatisch informiert wuerden, wenn geschaeftskritische Ereignisse stattgefunden haben. Das Data Warehouse Institute ist unter der Telefonnummer 001/301-229-1062 (Fax -1063) zu erreichen