Die Abteilungsvielfalt in Unternehmen und Konzernen führt häufig zu einer hohen Anzahl an unterschiedlichen Daten und Datenerfassungssystemen. Jedoch fordert der tägliche Wettbewerb um Marktanteile schnelle Entscheidungen. Diese können nur mit einen ganzheitlichen Überblick über die vorliegenden Geschäftsdaten des Unternehmens getroffen werden. Um einen solchen ganzheitlichen Überblick zu gewährleisten, wird anstelle von vielen unterschiedlichen Quellsystemen eine Quelle benötigt. Sie stellt die analyserelevanten Daten des jeweiligen Unternehmens zentral zur Verfügung – die so genannte „Single Source of Truth“.

Aus technischer Sicht wird diese Single Source of Truth durch ein Data Warehouse realisiert. Das Data Warehouse ist fester Bestandteil der Business-Intelligence-Architektur und bildet dort die Konsolidierungs- und Aufbereitungsschicht. Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen werden mit Hilfe eines so genannten „ETL-Prozesses“ (Extract, Transform, Load) extrahiert und harmonisiert. Aufeinander abgestimmt bietet er eine optimale Datengrundlage (eine Single Source of Truth) für das Laden in die Analyseschicht und spätere Auswertungen. Je nach Größe des Unternehmens und der anfallenden Daten muss das Data Warehouse den technologischen Anforderungen gewachsen sein. Aus diesem Grund kommt für diese Fälle ein hochperformantes Datenbanksystem zum Einsatz. Dieses wird im Laufe der kommenden Jahre auch immer häufiger in der Cloud umgesetzt werden. Das Data Warehouse gilt als das zentrale Element einer Business-Intelligence-Architektur. Anderen Teilaspekten darf jedoch keinesfalls die Wichtigkeit entsagt werden. Weitere Schichten der Business-Intelligence-Architektur sind beispielsweise die Analyseschicht, in der die Daten in analyseoptimierte, multidimensionale Strukturen überführt werden. In der Präsentationsschicht werden die Daten mit Hilfe von Reporting-Tools dem Endanwender zur Verfügung gestellt.

Trotz der Vielzahl an existierenden Referenzmodellen für Business-Intelligence-Architekturen darf nicht außer Acht gelassen werden, dass eine homogene Datenbasis die Grundlage für alle Auswertungen bilden muss. Ohne diese Grundlage können die Bemühungen um geeignete und ansprechende Reporting-Tools noch so groß sein. Die Herausforderung besteht vor allem darin, die angesprochene Basis, die Single Source of Truth zu finden. Und das trotz unterschiedlichen Unternehmen, mit individuellen Geschäftsprozessen und Operativsystemen. Gelingt dies, so ist der Grundstein für ein erfolgreiches, ganzheitliches Unternehmensreporting gelegt.

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