Embed Size (px)
Citation preview
24. Juni 2019
mip GmbH
Pressemitteilung
München, Juni 2019
Daten sind heute das Gold eines Unternehmens.
Ihr möglichst effizientes Management ist die
Herausforderung. Dabei unterstützt ein Data
Warehouse (DWH), doch das ist keine Erfindung
der Neuzeit. Es beschäftigt Unternehmen schon
seit vielen Jahren, wenn es darum geht, Wissen
als wertvolle Basis für Geschäftsentscheidungen
aus ihren Daten zu generieren.
Markus Ruf ist einer der Geschäftsführer von
mip Management Informationspartner und
konnte die Entwicklung des Data Warehouse
über viele Jahre beobachten, während er DWH-
Architekturen in Unternehmen der
unterschiedlichsten Branchen und Größe
aufbaute oder modernisierte. Im Interview
beantwortet er Fragen zu traditionellen
Systemen und neuen Technologien.
Herr Ruf, welche Gründe haben Unternehmen
für die Einführung eines Data Warehouse?
In Daten innerhalb und außerhalb der
Unternehmen stecken unglaubliche Mengen an
Informationen und somit ein unschätzbares
Wissen. Kaum ein Unternehmen kann es sich
heute leisten, das nicht zu nutzen, um
unternehmerische Vorteile zu erlangen. Je
komplexer die Unternehmenswelt im Zuge der
Digitalisierung wird, desto mehr werden
Hilfsmittel zur Entscheidungsfindung eingesetzt.
In dieser Ausgabe
Warum von einem
modernen Data
Warehouse jedes
Unternehmen profitiert
weiter auf Seite 2
Doch die Datenmengen müssen verfügbar und
nutzbar gemacht werden. Während früher Data
Warehouses vorwiegend Entscheidungs-
prozesse im Management unterstützt haben,
nutzen heute auch zunehmend Anwender aus
den Fachbereichen die Möglichkeiten zur
Aufbereitung, Darstellung und Visualisierung.
Viele sagen, das Data Warehouse in Zeiten von
Big Data und Digitalisierung hat ausgedient. Wie
ist Ihre Meinung dazu?
Das DWH hat keinesfalls ausgedient, im
Gegenteil. Zum einen braucht man es nach wie
vor für die Aufbereitung von Standardreports
und Planungsszenarien. Zum anderen sollen vor
allem unstrukturierte Daten aus externen
Quellen integriert und sinnvoll verknüpft
werden. Moderne Techniken unterstützen dabei.
Neben klassischen Datenbankorganisationen
gewinnt beispielsweise Data Vault in
Verbindung mit einer relationalen Datenbank
(DB) zunehmend an Bedeutung, wenn häufig
Änderungen in der DB durchgeführt werden
müssen. Zumal heute auch die dazu benötigten
Rechnerkapazitäten vorhanden sind. Im Big-
Data- und Data-Lake-Umfeld will man vor allem
qualitative Informationen an das Data
Warehouse ankoppeln. Es gilt, diese Daten zu
analysieren und Muster zu erkennen. Muster
wiederum können nur bewertet werden, wenn
Vergleichsgrößen aus der Vergangenheit
existieren. Das gilt für alle Analysen, die
Vorhersagen bringen sollen, Stichwort:
Predictive Analytics. Auch diese brauchen stets
den Vergleich mit vorliegenden Datenprofilen,
um Muster oder neue Trends identifizieren zu
können. Die Daten über einen längeren Zeitraum
vorzuhalten, ist eine der Aufgaben eines DWH.
Welche neuen Anforderungen an ein DWH
bringt die Digitalisierung mit sich?
Immer mehr Prozesse sind digitalisiert und die
Menge der zu nutzenden Informationen hat
sich exponentiell vergrößert. Seien es Sensor-
und Maschinendaten, umfangreiche Bild-/
Audio-Dateien oder Informationen zum
Nutzerverhalten aus dem Web. Die Anzahl der
möglichen und geforderten Auswertungen,
idealerweise in Echtzeit und die Zahl der
Nutzer aus den Fachbereichen steigt enorm an.
Es wird immer mehr KI-gesteuerte Systeme
geben, die ihre kognitiven Fähigkeiten er-
lernen müssen. Dazu wiederum braucht es den
Vergleich mit bestimmten Systematiken,
Mustern oder Profilen, die aus gespeicherten
Informationen abgeleitet werden. Auch hierzu
benötigt es immer den Vergleich mit der
Vergangenheit.
Wann lohnt es sich für die Kunden ein
bestehendes DWH zu modernisieren?
Größere unstrukturierte Datenmengen, höhere
Userzahlen und Abfragefrequenzen sowie
veränderte Recherchemodi bringen ältere Data
Warehouses irgendwann an ihre Grenzen. Hier
lohnt sich eine Bestandsaufnahme. Die Frage
ist immer, welche neuen Anforderungen sich
an das DWH stellen. Ein radikaler Neuanfang
ist in den meisten Fällen nicht nötig. Es geht
eher darum, bestehende Lösungen und
Architekturen zu ergänzen, zu erweitern. Die
vielen neuen Tools bieten auch günstige
Möglichkeiten für kleinere Unternehmen, das
Beste aus ihren Daten herauszuholen.
Warum von einem modernen Data Warehousejedes Unternehmen profitiert
weiter auf Seite 3
Ihre Kontakte
mip Management
Informationspartner GmbH
Fürstenriederstraße 267
81377 München
Geschäftsstelle
Rosensteinstraße 22
70191 Stuttgart
Gabriela von Bargen
Marketing Managerin
Tel. +49 (89) 589394-31
Ursula Flade-Ruf
Geschäftsführerin
Tel. +49 (89) 589394-12
Warum von einem modernen DataWarehouse jedes Unternehmen profitiert
Echtzeit und Performance - wie wichtig ist das heute in
einer DWH-Umgebung?
Ein modernes Data Warehouse ist hochverfügbar, um
laufende Auswertungen im Tagesgeschäft zu ermöglichen
und Entscheidungen zu steuern. Welche Strategie dabei
verfolgt wird, ist von Unternehmen zu Unternehmen, je
nach Bedarf und Budget, unterschiedlich und muss
individuell geklärt werden. Die Aufgabenstellung, der
Nutzer und der Einsatzbereich bestimmen, ob eine (Fast)-
Echtzeit-Verarbeitung notwendig ist. Heute sind die
Anforderungen und die Erwartungshaltung an die
Geschwindigkeit der Ergebnis-Bereitstellung sehr hoch. Die
Abfragen im DWH, die zum Teil komplex sein können,
dürfen andere Systeme wie beispielsweise das ERP nicht
belasten. Unsere Empfehlung ist es, das DWH auf einer
eigenen Infrastruktur zu betreiben. Die beste Performance
erzielt man mit einer guten Aufbereitung der Datenbasis
und einer für ein DWH optimal konfigurierten Hardware.
Wie unterstützt mip Unternehmen bei der
Datenverarbeitung?
Seit über 30 Jahren stehen wir Unternehmen beratend und
projektbegleitend zur Seite und bilden das Bindeglied
zwischen den Anforderungen des Business-Anwenders in
der Fachabteilung und der IT. Mit neuen Anwendungen
auch von strategischen Partnern und Dienstleistungen
unterstützen wir dabei, semi- bzw. unstrukturierte Daten
aus externen Datenquellen zu integrieren und bestmöglich
zu nutzen. Es macht für ein Unternehmen schon einen
Unterschied, ob die genutzten Auswertungen alle auf einer
umfassenden einheitlichen Datenbasis wie beim Data
Warehouse basieren oder auf individuell gepflegten Excel-
Listen mit abweichenden und unvollständigen Werten.
Weiterführende Informationen mip.de
Fotos: S.1 shutterstock_664526374, S.3 shutterstock_408277612
©2019 mip Management Informationspartner GmbH
Ausblick: Teil 3 der Artikelserie „IntelligenteDatenintegration“: Der Blick in die Zukunft mit dervorausschauenden Analyse (Predicitive Analytics)
