Die Data Warehouse Modernisierung ist ein notwendiger Schritt für Unternehmen, die ihren Umgang mit Daten optimieren und ihre Dateninfrastruktur für die Herausforderungen der Zukunft bereit machen wollen. Im Zuge der Modernisierung stehen die bisherige Infrastruktur und Datenarchitektur genauso auf dem Prüfstand wie Geschäftsprozesse, Technologien, Systeme, Managementstrukturen sowie die Data Governance.
Auch wenn der Data Lake im Umfeld von Big Data in manchen Bereichen als adäquatere Form der Datenspeicherung und bessere Analytics-Grundlage gilt, ist das Data Warehouse (DWH) längst nicht überholt. Seine strukturierte und standardisierte Architektur hat in datengetriebenen Unternehmen weiterhin Bestand – unter anderem, weil es durch die Standardisierung viele Unsicherheiten der Mitarbeitenden im Umgang mit großen Datenmengen beseitigt.
Allerdings besitzen viele Unternehmen eine Data Warehouse-Architektur aus der Prä-Big Data-Ära. Sie ist den aktuellen Anforderungen an die Sammlung, Speicherung, Verarbeitung und Auswertung von Daten nur noch unzureichend gewachsen.
Eine Data Warehouse Modernisierung soll die Vorteile dieser Form des Datenmanagements an die Herausforderungen des digitalen Zeitalters anpassen und gleichzeitig die Nutzung moderner Technologien, wie z. B. Data Lakes, effizient ermöglichen. Im Zuge der Umsetzung eines modernen DWH-Ansatzes als ganzheitliches Projekt wird das Data Warehouse typischerweise:
Im Kern geht es bei der Modernisierung darum, zukünftig Daten in verlässlicher Datenqualität mit geringem Aufwand bereitzustellen und zu verarbeiten, z. B. für Berichte oder Ad-hoc-Analysen. Dadurch werden Erkenntnisse schneller generiert und fundierte Entscheidungen ermöglicht, die den Erfolg des Unternehmens ebnen.
Die Modernisierung und Verbesserung von Data Warehousing ist ein wichtiger Schritt, um den steigenden Anforderungen an die Datenintegration und Datenanalyse gerecht zu werden. Mit der wachsenden Komplexität der Datenlandschaft und dem zunehmenden Bedarf an Echtzeit-Daten, ist es unerlässlich, dass Unternehmen ihre DWHs optimieren, um bessere sowie schnellere Einblicke in ihre Daten zu erhalten.
Abgesehen von besseren Prozessen und Strukturen im Umgang mit Daten profitieren Unternehmen bei einer Data Warehouse Neugestaltung von einer vorteilhaften Kosten-Nutzen-Rechnung: Das Warehouse als Infrastruktur ist bereits vorhanden und wird im strategischen und operativen Geschäft nutzbringend eingesetzt. Anstatt eine grundlegend neue Datenmanagement-Strategie inklusive aller Lösungen und Plattformen zu integrieren, wird das funktionierende System auf den neuesten Stand gebracht und zukunftsfähiger aufgestellt.
Das verringert Ausfall- und Umstellungszeiten, hilft bei der Umsetzung neuer Guidelines sowie Prozesse und hat damit einen sofortigen Effekt auf die Agilität des Unternehmens. Durch standardisierte Vorgehensweisen und automatisierte Abläufe wird Zeit eingespart und die Zusammenarbeit zwischen Entwickler:innen, Datenspezialist:innen, verschiedenen Abteilungen sowie gesamten Fachbereichen verbessert. Weitere Vorteile einer Modernisierung des DWHs sind:
Blaupause für die gelungene Modernisierung ist das Modern Data Warehouse (MDWH). Dieses Konzept geht auf Microsoft zurück und bezeichnet grundsätzlich die Bündelung aller Datenquellen auf einer cloudbasierten Analyseplattform. Die Anbindung an die Cloud ist der wichtigste Unterschied zum klassischen DWH-Ansatz.
Damit werden DWH-Lösungen skalierbarer und zukunftsfähiger; Analysen werden dank der Echtzeitdatenverarbeitung und der Integration des Datensee-Konzepts präziser. Durch die Einbettung cloudbasierter MDWH-Lösungen in ein ganzes System aus Services, Anwendungen und Tools – zum Beispiel Microsoft Azure – lassen sich die Effekte der Modernisierung maximieren:
| Modern Data Warehouse (MDWH) | Traditionelles Data Warehouse (DWH) | |
|---|---|---|
|
Betrieb |
Cloud |
On Premise |
|
Flexibilität |
Hoch |
Gering |
|
Erweiterungsfähigkeit |
Einfach |
Aufwendig |
|
Datenhaltung |
Data Lake-Ansatz (strukturierte und unstrukturierte Daten) |
Relationales Datenbanksystem (primär strukturierte Daten) |
|
Skalierbarkeit |
Hoch |
Gering |
|
Echtzeitanalysen |
Möglich |
Nicht möglich |
|
Business Intelligence |
Ja |
Ja |
|
Big Data-Fähigkeiten |
Ja |
Bedingt |
|
Monitoring und Controlling |
Einfach |
Aufwendig |
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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics
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