8 Schritte zum Aufbau eines Data Warehouse

Ein Data Warehouse hilft Ihnen dabei, genaue Prognosemodelle zu erstellen und wichtige Trends zu erkennen. Beim Aufbau eines Data Warehouse ist es wichtig, die folgenden Schritte zu erkennen und jeden einzelnen gründlich anzugehen.

1. Definition der geschäftlichen Anforderungen

Da ein Data Warehouse alle Bereiche Ihres Unternehmens umfasst, ist es unerlässlich, dass alle Abteilungen in den Entwurfsprozess einbezogen werden. Der Prozess der Anforderungserfassung bezieht alle Beteiligten ein und hilft jeder Abteilung, den Zweck des Data Warehouse zu verstehen, wie sie davon profitieren und welche Ergebnisse sie erwarten können.

Die Anforderungserhebung kann in Form von Einzel- oder Gruppensitzungen erfolgen.  Diese Phase erweist sich oft als einer der schwierigsten Teile der Data-Warehousing-Implementierung. Da ein Data Warehouse Daten aus so vielen Quellen enthält, die sich über mehrere Abteilungen erstrecken, kommt es häufig zu Verhandlungen über die gemeinsame Nutzung von Informationen und die Festlegung von Prioritäten. Ein erfahrener Business-Analyst kann als externer Vermittler fungieren, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten mit den definierten Projektzielen zufrieden sind.

Die Phase der Anforderungserhebung ist sehr wichtig, um sicherzustellen, dass die Ziele der Abteilungen mit dem Gesamtprojekt übereinstimmen und dass die Zustimmung aller relevanten Interessengruppen erreicht wird. Sie kann auch dazu beitragen, aktuelle und künftige Bedürfnisse durch einen tiefen Einblick in die Daten, die für die Analyse verwendet werden sollen, zu ermitteln, was wahrscheinlich aufdecken wird, wo Ihre Daten effektiv genutzt werden und wo nicht.

2. Einrichten physischer Umgebungen

Ihr Data Warehouse wird in der Regel über drei Umgebungen verfügen, was der bewährten Praxis der Softwareentwicklung entspricht. Diese drei Umgebungen sind Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen, die zusammen verwendet werden, um sicherzustellen, dass Änderungen auf Integrität und Sicherheit getestet werden, bevor sie in die Produktionsumgebung übertragen werden. Sie ermöglichen die Entwicklung und Qualitätssicherung, ohne die Produktionsumgebung zu beeinträchtigen.

Drei getrennte Umgebungen werden auch benötigt, um Testdaten auszuführen, Haltepunkte zu identifizieren, die korrigiert werden müssen, und um die Belastung der Server-Workloads zu reduzieren. Es reicht nicht aus, einfach verschiedene physische Umgebungen einzurichten. Die verschiedenen Prozesse (z. B. ETL, OLAP-Würfel und Berichte) müssen auch für jede Umgebung richtig eingerichtet werden.

3. Einführung in die Datenmodellierung

Die Datenmodellierung ist die Blaupause, auf der das Data Warehouse aufgebaut wird. Sie kann Ihnen dabei helfen, Datenbeziehungen zu visualisieren, Benennungskonventionen zu standardisieren und die Einhaltung von Sicherheitsprozessen festzulegen.

Dies ist die komplexeste Phase des Data-Warehouse-Designs. Ein gutes Datenmodell ermöglicht es dem Data-Warehousing-System, problemlos zu wachsen und eine gute Leistung zu erbringen!

Die Datenmodellierung findet in der Regel auf der Data-Mart-Ebene statt und verzweigt sich in das Data-Warehouse. Die drei beliebtesten Datenmodelle für Data Warehouses sind das Snowflake-, das Star- und das Galaxy-Schema. Das gewählte Modell wirkt sich auf die Struktur Ihres Data Warehouse und Ihrer Data Marts aus und trägt dazu bei, die Gesamtarchitektur innerhalb des Warehouse zu steuern.

4. Auswahl Ihrer ETL-Lösung

ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden und bezeichnet die Sammlung und Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Datenspeicher, wo sie später analysiert werden können. Ihr Unternehmen hat Zugriff auf viele Datenquellen, die jedoch oft in einer Form vorliegen, die nur schwer oder gar nicht zu nutzen ist.

Ein guter ETL-Prozess kann den Unterschied zwischen einem langsamen und schwer zu nutzenden Data Warehouse und einem schlanken Warehouse ausmachen, das für alle Bereiche Ihres Unternehmens einen Mehrwert bietet. Aus diesem Grund ist die Wahl der richtigen ETL-Lösung von entscheidender Bedeutung.

5. Online-Analyse-Verarbeitung (OLAP-Würfel)

Ein OLAP-Würfel hilft Ihnen bei der Analyse der Daten in Ihrem Data Warehouse oder Data Mart. Da in Ihrem Data Warehouse Daten aus verschiedenen Quellen sortiert werden, hilft Ihnen der OLAP-Würfel dabei, all diese Daten in einem mehrdimensionalen Format zu organisieren, das die Analyse erleichtert.

6. Erstellen eines Frontends

Diese Phase bezieht sich auf die Front-End-Visualisierung, bei der die Benutzer die Ergebnisse der Datenabfragen verstehen und anwenden können. Wenn die Benutzer die Berichte nicht visualisieren können, ist das Data Warehouse für sie wahrscheinlich von geringem Wert, so dass die Front-End-Entwicklung ein wichtiger Teil einer Data Warehouse-Initiative ist. Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Komplexität des Berichtstools.

• Wie oft müssen die Berichte veröffentlicht werden?
• Erfordern sie eine bestimmte Formatierung?
• Und benötigt der Benutzer eine Schnittstelle, die anpassbare Berichte ermöglicht?

7. Optimierung von Abfragen

Je mehr Daten von einer Abfrage zurückgegeben werden, desto mehr Ressourcen muss die Datenbank für die Verarbeitung und Speicherung dieser Daten bereitstellen. Deshalb ist es wichtig, den Datenabruf so gering wie möglich zu halten, vor allem, wenn Sie für die Abfrageleistung separat bezahlen.

Diese Phase ist sehr spezifisch für die Bedürfnisse jeder Organisation.

8. Rollout des Endprodukts

Die harte Arbeit ist nun getan, und Sie stehen kurz davor, aus Ihrem neuen Data Warehouse einen Nutzen zu ziehen. An diesem Punkt müssen die Teammitglieder in der Nutzung des Systems geschult werden. Während des gesamten Prozesses sorgen Qualitätssicherung und Tests dafür, dass es keine Fehler oder Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit gibt.

Obwohl dies die Standardschritte bei der Erstellung eines Data Warehouse sind, ist es wichtig zu bedenken, dass jedes Szenario anders ist. Je nach den Anforderungen oder der Komplexität der Bedürfnisse Ihres Unternehmens müssen möglicherweise zusätzliche Schritte unternommen werden.

Letztendlich wird ein erfolgreich implementiertes Data Warehouse auf jeder Ebene Ihres Unternehmens einen Mehrwert bieten.