Data Warehouse Best Practices

In jeder Branche ist es sinnvoll, Best Practices zu folgen. Data Warehouse Best Practices sind da keine Ausnahme.

Best Practices sind Methoden oder Techniken, die als guter oder bester Weg zur Durchführung einer Aktivität, eines Prozesses oder einer Praxis gelten. Am besten beginnt man also mit Best Practices und passt diese dann an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens an. Unternehmen, die ihre Best Practices auf der Grundlage von Branchen-, Kunden- und internem Feedback kontinuierlich weiterentwickeln, verschaffen sich einen strategischen, taktischen oder operativen Vorteil gegenüber Mitbewerbern.

Best Practices ermöglichen es, dass Vermögenswerte, Fähigkeiten und Ressourcen dem Unternehmen, den Stakeholdern und den Kunden einen Mehrwert bieten. Ein Data Warehouse kann für jedes Unternehmen eine solche strategische Ressource darstellen. Die Entwicklung eines Data Warehouse Best Practices zu einer einzigartigen Fähigkeit erfordert, dass das Data Warehouse die Unternehmensziele optimal erfüllt.

Data Warehouse Best Practices

Daten innerhalb eines Unternehmens werden manchmal nicht in dem Maße genutzt, indem es möglich wäre. Viele Unternehmen treffen ihre Entscheidungen in den meisten Fällen nach bestem Wissen und Gewissen oder auf der Grundlage von Expertenmeinungen. Diese Entscheidungen können aber noch leistungsfähiger und aussagekräftiger werden, wenn sie mit intelligenten Daten, Informationen und Kenntnissen in Bezug auf die Bedürfnisse der Datenkonsumenten untermauert werden. Das kann man mit Hilfe eines optimal aufgebauten und genutzten Data Warehouse erreichen.

Organisationen verlassen sich auf viele bewährte Verfahren, um so effizient wie möglich zu arbeiten. Es gibt Best Practices für die Verwaltung von Methoden, Prozessen und Technologien. Nachfolgend sind einige Best Practices und Überlegungen zum Data Warehouse aufgeführt. Diese sollten in Unternehmen angewandt werden , um die Wertschöpfung aus einem Data Warehouse zu unterstützen und zu maximieren.

1. Ermitteln Sie, warum Sie ein Data Warehouse benötigen

Viele Unternehmen scheitern bei der Implementierung eines Data Lake, weil sie keinen klaren Business Case dafür gefunden haben. Unternehmen, die zunächst ein Geschäftsproblem für ihre Daten identifizieren und sich auf die Suche nach einer Lösung konzentrieren, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sein. Hier sind einige der wichtigsten Gründe, warum Sie ein Data Warehouse benötigen:

  • Standardisieren Sie Ihre Daten: Data Warehouses speichern Daten in einem Standardformat, das es User:innen erleichtert, sie zu analysieren und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Standardisierung der aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten wird das Fehlerrisiko minimiert und die allgemeine Genauigkeit verbessert.
  • Bessere Entscheidungsfindung: Viele Unternehmen treffen Entscheidungen, ohne ihre Daten zu analysieren und sich ein umfassendes Bild von ihnen zu machen, während erfolgreiche Unternehmen datengestützte Pläne und Strategien entwickeln. Data Warehousing verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz des Datenzugriffs und ermöglicht es den Führungskräften, datengestützte Strategien zu erstellen und sich einen Vorteil gegenüber den Mitbewerbern zu verschaffen.
  • Kostenreduzierung: Data Warehouses ermöglichen es Führungskräften, tiefer in historische Daten einzutauchen und den Erfolg vergangener Initiativen zu bewerten. Sie können erkennen, wie sie ihren Ansatz ändern müssen, um die Kosten zu senken, die betriebliche Effizienz zu steigern, das Wachstum zu fördern und so ihr Endergebnis zu verbessern.

2. Agiler, iterativer Ansatz anstelle eines Big Bang-Ansatzes

Je nach Komplexität kann der Aufbau eines modernen Data Warehouse einige Monate bis mehrere Jahre dauern. Während der Data Warehouse-Implementierung kann das Unternehmen keinen Nutzen aus seiner Investition ziehen. Auch die Geschäftsanforderungen entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter und unterscheiden sich manchmal erheblich von den ursprünglichen Anforderungen. Ein "Big Bang"-Ansatz für Data Warehousing (dabei wird das neue System auf einmal mit dem vollen Funktionsumfang eingeführt) birgt ein hohes Risiko des Scheiterns. Oft brechen Unternehmen das Projekt ab (manchmal sogar noch vor Fertigstellung des Data Warehouse), da sie keine unmittelbaren Ergebnisse sehen.

Mit einem agilen Ansatz kann sich das Data Warehouse mit den Geschäftsanforderungen weiterentwickeln und sich auf aktuelle Geschäftsprobleme konzentrieren. Das agile Modell ist ein iterativer Prozess, bei dem man moderne Data Warehouses in mehreren Sprints entwickelt, wobei die Geschäftsanwender während des gesamten Prozesses für ein kontinuierliches Feedback einbezogen werden. Dadurch erzielen Sie schnelle Ergebnisse , anstatt viele Monate oder Jahre warten zu müssen. Die agile Data Warehouse-Entwicklung hat in der Regel auch niedrigere Gesamtbetriebskosten als der traditionelle Big-Bang-Ansatz.

3. Analysieren / Verstehen Ihrer Daten und Erstellen eines (unternehmensweites) Datenmodell

Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, in dem Informationen aus verschiedenen Datenquellen gesammelt werden. Um den größtmöglichen Nutzen aus einem Data Warehouse ziehen zu können, müssen die darin gespeicherten Daten sauber, genau und konsistent sein. Daher ist es wichtig, alle Datenquellen zu identifizieren und die Merkmale aller möglichen Datenquellen sowie die Abhängigkeiten zwischen ihnen zu verstehen. Wichtig ist es auch, den Datenbedarf für jede/n Nutzer:in des Data Warehouses zu analysieren und zu verstehen.

In einem idealen Szenario stammen all diese Informationen aus einem integrierten, unternehmensweiten Datenmodell. Falls Sie ein solches noch nicht haben, sollten Sie aus all den erhobenen und analysierten Daten, sowie den möglicherweise bestehenden Service-, Produkt-, Finanz- und Prozessmodellen ein unternehmensweites Datenmodell und ein Data Warehouse-Datenmodell definieren und gestalten. Das Datenmodell hilft dem Unternehmen, die Wertschöpfungsketten zwischen den verschiedenen Datenkonsumenten zu verstehen und zu erkennen, welche Daten wie visualisiert werden sollten. Außerdem reduziert das Erstellen eines unternehmensweiten Datenmodells den Zeitaufwand für den Aufbau und die Pflege eines Data Warehouse und verbessert die Datenqualität im Data Warehouse.

4. Analysieren Sie, wie häufig Sie Daten laden müssen

Die Stapelverarbeitung ist eine effiziente Methode, um große Datenmengen auf einmal zu verarbeiten, wenn eine Reihe von Transaktionen über einen bestimmten Zeitraum hinweg erfasst werden. Die Erstellung der Stapelergebnisse erfolgt nach der Datenerfassung, -eingabe und -verarbeitung. Diese Methode hilft den Unternehmen, die Betriebskosten zu senken, da sie kein spezialisiertes Personal für die Dateneingabe benötigt. Im Gegensatz dazu beinhaltet die Echtzeit-Datenverarbeitung eine kontinuierliche Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe von Daten. Während die Stapelverarbeitung für die meisten Unternehmen geeignet ist, benötigen einige Unternehmen für bestimmte Anwendungsfälle eine Datenverarbeitung in Echtzeit. Die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit ermöglicht es einer Organisation, sofortige Maßnahmen zu ergreifen, und ist in Fällen nützlich, in denen zeitnahes Handeln wichtig ist. Die Echtzeitverarbeitung ermöglicht es den Beteiligten, zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen, um die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.

5. Definieren einer Richtlinie zur Erfassung von Änderungsdaten für Echtzeitdaten

Die Definition einer Richtlinie für die Erfassung von Änderungsdaten (Change Data Capture, CDC) ermöglicht die Erfassung aller Änderungen, die in einer Datenbank vorgenommen werden, und stellt sicher, dass diese Änderungen im Data Warehouse repliziert werden. Die Änderungen werden nachverfolgt, erfasst und in relationalen Tabellen, den so genannten Änderungstabellen, gespeichert. Diese Änderungstabellen bieten einen Überblick über die historischen Daten, die im Laufe der Zeit geändert wurden. CDC ist ein äußerst effizienter Mechanismus zur Reduzierung der Auswirkungen auf die Quelle beim Laden neuer Daten in Ihr Data Warehouse. Die Notwendigkeit von Massenaktualisierungen und unbequemen Batch-Fenstern entfällt. Eine weitere Verwendungsmöglichkeit ist zum Auffüllen von Echtzeit-Analyse-Dashboards und zur Optimierung Ihrer Datenmigrationen.

6. Bevorzugen Sie ELT-Tools anstelle von ETL

Data Warehouses verwenden in der Regel entweder die Datenintegrationsmethode Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) oder Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT). ETL und ELT sind zwei der gängigsten Methoden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in einem Data Warehouse zu speichern. Der Hauptvorteil von ELT gegenüber ETL liegt in der Flexibilität und der Einfachheit der Speicherung neuer, unstrukturierter Daten. Mit ELT können Sie alle Arten von Informationen speichern, einschließlich unstrukturierter Daten. Außerdem ermöglicht es einen sofortigen Zugriff auf alle Ihre Informationen, was BI-Analysts bei der Bearbeitung neuer Informationen Zeit erspart.

7. Entscheiden Sie, ob Sie ein On-Premise- oder Cloud Data Warehouse haben möchten

Sollten Sie ein Data Warehouse On-Premise oder in der Cloud einrichten? Ein Data Warehouse konsolidiert Geschäftsdaten aus lokalen und Cloud-Anwendungen und dient als einziges Repository zur Unterstützung von Analysen und zur Entscheidungsfindung. Viele Unternehmen entscheiden sich dafür, ihre lokalen Data Warehouses durch cloudbasierte Alternativen zu ersetzen.

On-Premise-Data Warehouses bieten die volle Kontrolle über den Tech-Stack. Allerdings müssen Sie die gesamte Hardware und Software kaufen, bereitstellen und warten. Ein positiver Faktor von On-Premise-Data Warehouses ist eine bessere Verwaltung und Einhaltung von Vorschriften, da alle Daten intern gespeichert werden.

Cloud-basierte, moderne Data Warehouses bieten Skalierbarkeit nach Bedarf und Kosteneffizienz (kein Bedarf an Hardware, Serverräumen, IT-Personal oder Betriebskosten), mit gebündelten Funktionen wie Identitäts- und Zugriffsmanagement und Analysen. Die Vorabinvestitionen sind sehr gering und die Cloud ist für die Datensicherheit verantwortlich. Ein weiterer Vorteil von Cloud Data Warehouses ist, dass sie eine bessere Systembetriebszeit und -verfügbarkeit bieten. Durch die Übergabe der Wartung und Verwaltung eines Data Warehouse an einen Anbieter werden wertvolle Zeit und Ressourcen freigesetzt. Diese können Sie wiederum für Analysen oder andere strategische Initiativen nutzen.

Mehr zu Cloud Data Warehouses erfahren Sie hier.

8. Stellen Sie ein gutes Team zusammen

Stellen Sie ein gutes Team mit Expert:innen für die Planung, Gestaltung und Implementierung von Data Warehouses zusammen. Die Zusammenstellung des richtigen Teams ist eine der wichtigsten Best Practices für Datawarehouse-Design, -Entwicklung und -Implementierung. Wie gut die Technologie auch sein mag, ohne die richtigen Teammitglieder werden die Gesamtergebnisse enttäuschend ausfallen. Projektmanager, Geschäftsanalysten, Datenanalysten, Dateningenieure, Datenarchitekten, Sicherheitsanalysten und Wissensmanager sind mögliche Schlüsselpersonen, die zu einem erfolgreichen Data Warehouse beitragen können.

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Data Warehouse Best Practices zusammengefasst

Best Practices für Business Intelligence und Data Warehousing gehen Hand in Hand. Je besser die technische Infrastruktur des Data Warehouse ist, desto besser kann das Unternehmen die Daten für Consumer Intelligence sammeln, speichern, analysieren und visualisieren. Unternehmen müssen eine unzureichenden Datenqualität, die zu schlechten Daten für Business Intelligence führt, unbedingt vermeiden. Das Data Warehouse sollte die Tools oder Anwendungen, die die Daten für Business Intelligence benötigen, problemlos unterstützen.

In diesem Artikel haben wir viele Best Practices für Data Warehouses erörtert. Je nach Unternehmen und den Herausforderungen, die es zu bewältigen hat, können den oben aufgeführten Best Practices noch weitere hinzugefügt werden. Best Practices können überall im Unternehmen auf der Grundlage von Erfahrungen, Herausforderungen und der allgemeinen Marktdynamik, mit der das Unternehmen konfrontiert ist, zum Einsatz kommen.

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