BI Architektur

Konsistenz und Flexibilität

Um in Business Intelligence Konsistenz und Flexibilität zu erreichen ist eine klare Architektur erforderlich. Dabei stellt die Architektur der Datenmodelle das Rückgrat eines Data Warenhouses dar. Im Laufe der Zeit wachsen die Datenmodelle immer weiter zusammen und früher oder später steigen die Anforderungen an ein prozessübergreifendes Reporting. Dazu ist es aus unserer Sicht unumgänglich von Beginn an eine strukturierte, entitäten-gerechte Architektur festzulegen und Mechanismen zur Aufrechterhaltung dieser einzusetzen. Dies erspart Ihnen spätere Kosten für Remodellierungen und aufwendige Modellanpassungen. Außerdem profitieren Sie dadurch in einem wichtigen Punkt: der Flexibilität. Diese Flexibilität ermöglicht eine schnellere Anpassung Ihrer Datenmodelle z.B. bei der Erweiterung von zusätzlichen Informationen, beim Aufbau von Prototypen und dem Neuaufbau von Daten.

Enterprise Data Warehouse

Reporting ist mittlerweile in allen Bereichen eines Unternehmens unabkömmlich geworden. Vielfach sind in den Unternehmen sogenannte Insellösungen ("Silos") entstanden, welche die jeweiligen Fachbereiche eigenständig betreiben und Ihren Anforderungen nach angepasst haben. Um nun solche Insellösungen zu vermeiden ggf. abzulösen, empfehlen wir ein Enterprise Data Warehouse (EDW) zu etablieren. Ein Enterprise Data Warehouse ist ein unternehmensweit aufgebautes Data Warehouse, welches einer strikten Schichtenarchitektur folgt. Ziel dieser Architektur ist es, schnell auf Unternehmensentwicklungen reagieren zu können und eine unternehmensweite "Wahrheit der Daten" zu etablieren.

Nach welchen Konzepten der Schichtenarchitektur gehen wir vor?

LSA - Layered Scaleable Architecture

Eine skalierbare Schichtenarchitektur mit 2 Hauptschichten, der "Enterprise Data Warehouse Schicht" und der "Architected Data Mart Schicht".

LSA++

Diese Form der Schichtenarchitektur ist eine Erweiterung des LSA Konzepts um weitere Schichten, die für flexible Datenhaltung und virtuelle Data Marts nötig sind.

LSA++ ist beim Einsatz von "BW on HANA" ratsam, um von der Flexibilität von SAP HANA noch mehr zu profitieren.

Information Lifecycle Management & Multi-Temperature Strategie

Multi-Temperature-Speicherstrategien kommen häufig beim Einsatz von BW on HANA zum Einsatz, welche die Daten je nach Zugriffshäufigkeit in 3 Bereiche klassifiziert:

HOT: Daten die häufig gelesen bzw. geschrieben werden

WARM: Daten auf die nicht häufig zugegriffen wird

COLD: Daten auf die nur sporadisch zugegriffen wird

Je Bereich wird eine entsprechende Art der physische Datenhaltung gewählt, dadurch kann das Vorhalten der Daten im Hauptspeicher von HANA reduziert werden. Gründe für diese Form der Speicherstrategie sind z.B. legale Richtlinien bzw. rechtliche Gründe, aber auch die Notwendigkeit historische Daten vorzuhalten.

Historisch gewachsenes System - was tun?

In bereits gewachsenen Systemen bieten wir Ihnen die Analyse Ihrer Datenmodelle (Einsatz eigener Tools) mit Hilfe der Visualisierung der Datenflüsse sowie der Analyse der relationalen Zusammenhänge an. Hieraus gewinnen wir einen schnellen Überblick und können Ihnen entsprechende Maßnahmen und Vorschläge zur Optimierung hinsichtlich der Gesamt-Architektur liefern. Hierbei werden zum Beispiel bestehende Datenmodelle hinsichtlich Ihrer Entitäten untersucht, die korrekte Nutzung der Schichtenarchitektur LSA und LSA++ untersucht, redundante Stammdaten-Objekte gesucht und vieles mehr. Ziel ist es die Schwachstellen zu erkennen und die Maßnahmen aufzuzeigen.