Wie Sie den Prozess der Data-Warehouse-Entwicklung steuern

Haben Sie Schwierigkeiten, eine klare Roadmap für Ihre Data-Warehouse-Entwicklung zu erstellen? Dieser Artikel führt Sie durch den Prozess der Verwaltung der DWH-Entwicklung.
6 Minuten lesen
05.17.21
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By Alexey Utkin
Principal Solution Consultant, Finance Practice
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Wie Sie den Prozess der Data-Warehouse-Entwicklung steuern

Ein Data Warehouse zum ersten Mal zu entwickeln ist für kein Unternehmen einfach. Die Komplexität dieser Initiative macht sie zu einer ziemlichen Herausforderung, insbesondere für ein internes Team, das noch nie ein solches Projekt durchgeführt hat.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Schritte, die mit dem Management der Data-Warehouse-Entwicklung und -Implementierung verbunden sind.

1. Erkennen, ob externe Hilfe relevant sein könnte

Bevor Sie sich mit dem Aufbau eines zukunftssicheren Data Warehouse beschäftigen, müssen Sie die Fähigkeiten Ihres internen Teams analysieren. Im Gegensatz zu gewöhnlichen IT-Projekten ist der Aufbau einer robusten Datenlösung ein anderes Unterfangen.

Meistens besteht der richtige Ansatz darin, einen Berater hinzuzuziehen, der sich mit Ihren IT-Mitarbeitern zusammensetzt und entscheidet, ob Sie ein Data Warehouse benötigen und welche Architektur zu Ihrer Unternehmensstruktur passen könnte. Im Idealfall verstehen Ihre Mitarbeiter die Abläufe im Unternehmen, während der hinzugezogene Berater ein Experte für den Aufbau von High-End-Systemen sein könnte. Eine Kombination dieser beiden Teams wird die Anzahl möglicher Fehler reduzieren und Kosten und Zeit einsparen.

2. Bilden Sie Strategien und Taktiken auf hoher Ebene

Wie bereits erwähnt, ist ein DWH-Projekt ein komplexes Projekt mit vielen beweglichen Komponenten. Es handelt sich nicht um ein Abteilungssystem mit nur einem Entscheidungsträger. Stattdessen betrifft es alle Bereiche des Unternehmens, weshalb Sie eine Strategie auf hoher Ebene entwickeln müssen.

Beginnen Sie zunächst mit den Bedürfnissen Ihres Unternehmens. Was genau sind die zentralen Herausforderungen? In welche Richtung steuert Ihr Unternehmen? Benötigen Sie eine insight-driven Engine? Besteht ein Bedarf an fortgeschrittener Analytik? Besteht die Wahrscheinlichkeit einer Neuplattformierung mit dem Ziel, Cloud-Technologien einzubeziehen? Dies sind nur einige Fragen, über die Sie nachdenken müssen, bevor das Projekt startet.

Der beste Weg, einen soliden Plan und eine Taktik zu entwickeln, ist die Einbeziehung aller wichtigen Entscheidungsträger, vom CEO, COO bis hin zum Chief IT Officer.  Was auch immer Sie tun, gehen Sie nicht im Eiltempo durch den gesamten Entwicklungsprozess. Beginnen Sie stattdessen schrittweise von einer Abteilung zur anderen, bevor Sie die Flügel für das gesamte Unternehmen ausbreiten. Auf diese Weise ist es einfach, die Stärken und Schwächen der einzelnen Prozesse zu analysieren und entsprechend anzupassen.

3. Teilen Sie Ihr Projekt mit den Beteiligten

Sobald Sie einen soliden Plan und Strategien haben, wie Sie Ihr Data-Warehouse-Projekt durchführen wollen, ist es an der Zeit, nach Stakeholdern zu suchen, die Ihre Idee auf dem Papier in die Realität umsetzen. Diese Personen müssen nicht unbedingt Entscheidungsträger sein. Es könnten Endanwender wie Ingenieure und Datenwissenschaftler oder Geschäftsanalysten sein, die sich um die täglichen Gewinnprognosen kümmern.

Die Idee hinter dem Einbeziehen von Stakeholdern ist es, sicherzustellen, dass alle Schlüsselpersonen innerhalb des Unternehmens nicht nur ein DWH empfehlen, sondern auch alle Details verstehen, was passieren soll. Dies beseitigt alle Wissenslücken und Machtkämpfe, die den Erfolg des Projekts erschweren könnten.

4. Führen Sie eine High-Level-Bewertung sowohl der aktuellen als auch der zukünftigen Ziele durch.

Eine eingehende Beurteilung eines DWH-Projekts ist als Neubewertung unerlässlich. Diese Bewertung beantwortet die Schlüsselfragen wie das Was, Warum und Wie, was alles getan werden muss. Die gute Nachricht ist, dass Sie eine Beurteilung an jedem Punkt des Projekts neu strukturieren können, insbesondere wenn Richtung und Wert nicht klar sind.

In dieser Phase sollte Ihr Assessment den Anfang und das Ende eines jeden Schritts beschreiben, die technische und unternehmerische Umgebung überprüfen, in der die Initiative stattfinden wird, um eine reibungslose Integration zu gewährleisten, und prüfen, ob die vorgeschlagenen DWH-Konzepte mit Ihrem bestehenden Tech-Stack zusammenarbeiten werden.

Während einer fortgeschrittenen Bewertung müssen Sie auch mit Kennzahlen aufwarten, die die Effektivität der Initiative anzeigen oder messen. Bauen Sie nicht einfach ein System und gehen Sie davon aus, dass es funktioniert. Sie müssen eine Möglichkeit haben, seine Leistung zu verfolgen.

Sie müssen verstehen, dass die Bewertung nicht nur eine einmalige Aufgabe ist. Die Erwartungen des Unternehmens und die Anforderungen der Kunden ändern sich. Das bedeutet, dass Sie DWH-Projekte bis zu Ihrem letzten Arbeitstag bewerten und neu bewerten müssen.

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5. Auswahl von DWH-Konzepten und -Tools

Es gibt eine Fülle von Technologien, Tools und Konzepten, die Sie beim Aufbau eines Data Warehouse einsetzen können. Die schiere Anzahl dieser Technologien macht es ziemlich schwierig zu entscheiden, welche für Ihre Geschäftsprozesse geeignet ist. Bevor Sie also eine Wahl treffen, müssen Sie sich auf ein paar potenzielle Alternativen beschränken. Natürlich wird Ihnen Ihr IT-Team dabei helfen, herauszufinden, was für Ihr Unternehmen geeignet ist.

Wenn Sie keine Einigkeit über die geeigneten Technologien erzielen können, ist der beste Mittelweg, sich für hybride Lösungen zu entscheiden. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl Ihre Geschäftsanforderungen, die Kosten und die Skalierbarkeit der Technologie. Halten Sie Ausschau nach möglichen Inkompatibilitäten.

6. Streben Sie ein MVP an

Ab diesem Moment gibt es viele Fälle von gescheiterten Data-Warehouse-Entwicklungsprojekten. Warum eigentlich? Weil die Verantwortlichen in die Vollen gegangen sind, ohne auch nur kleine Pilotprojekte zu etablieren.

Der einzige Weg, um zu wissen, ob ein DWH funktionieren wird, ist der Start eines Minimal Viable Product. Sie müssen es in Betrieb nehmen, um Echtzeit-Ergebnisse darüber zu erhalten, wie es sich verhält. Diese Strategie ist ein budgetfreundlicher Weg, um herauszufinden, ob Sie auf dem richtigen oder falschen Weg sind.

7. Erstellen und implementieren Sie eine klare Roadmap

Mit einem MP im Einsatz haben Sie nun eine Vorstellung davon, was funktioniert. An diesem Punkt wird von Ihnen erwartet, dass Sie eine umfassende Roadmap erstellen, die alle DWH-Lieferpunkte aufzeigt. In der Regel wird darin festgehalten, ob und wann eine inkrementelle Implementierung erfolgen soll, wann der Einsatz weiterer Tools und Architekturen erfolgen soll und wann das Projekt für die ersten Geschäftsprozesse bereit sein wird.

Wie Sie sehen, ist dies ein weiterer Punkt, bei dem die Hilfe von erfahrenen Beratern von unschätzbarem Wert ist. Sie können auch dafür sorgen, dass Ihr internes Team weiter geschult wird, damit es eine Vorstellung davon hat, was zu tun ist, wenn der Vertrag des Beraters endet.

8. Einsetzen, überwachen und optimieren

Sobald Ihre Data-Warehouse-Engine in Betrieb ist, müssen Sie sie regelmäßig überwachen, neu bewerten und für eine reibungslose Leistung optimieren lassen. Nur so lässt sich feststellen, ob die Initiative eine zusätzliche Cloud-Infrastruktur und Modernisierung benötigt.

Fazit

Die Verwaltung des Prozesses der Data-Warehouse-Entwicklung ist hektisch. Insbesondere kann es frustrierend und verheerend sein, wenn Ihre Pilotprojekte nicht wie geplant verlaufen.

Mit einer Kombination aus dem richtigen Team, ausreichenden Ressourcen und gut erfassten Geschäftszielen können Sie jedoch ein leistungsfähiges DWH entwickeln, das alle Data Warehouse-Best Practices (oder zumindest die meisten davon) erfüllt. Wenn die Reise gut geplant ist und alles an seinem Platz ist, sollten Sie in wenigen Wochen vielversprechende Ergebnisse sehen.

Wir hoffen, dass die Informationen in diesem Artikel Ihnen einen Einblick geben, was zu tun ist, während Sie den Prozess der Erstellung eines Data Warehouse managen. Falls Sie Hilfe benötigen, kontaktieren Sie uns gerne und können Sie sich an etablierte Datenwissenschaftler wenden.

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