Eine Firma, die nur wegen ihrer Daten erschaffen wurde
Normalerweise ist das andersherum. Doch so können wir den idealen Datensatz schaffen und sicherstellen, dass dieser Datensatz alle typischen Probleme beinhaltet, die ein Data Warehouse mit Data Vault lösen muss. Das beinhaltet natürlich auch Anforderungen an die Auswertungen sowie die sich draus ergebenden Business Rules.
Ideal für eine Data Warehouse Automation Challenge
Das macht die Daten ideal für eine Data Warehouse Automation Challenge, bei der DWH Automation Tools zeigen können, wie diese Herausforderungen schnell und einfach gelöst werden.
Data Warehouse Automation (DWA) verspricht eine deutliche Erleichterung beim Aufbau und der Pflege eines Data Warehouse. Standardaufwände werden radikal reduziert. Es bleibt mehr Zeit für die anspruchsvollen Aufgaben, die nicht automatisiert werden können.
Es gibt heute viele DWA-Werkzeuge und viele schöne Aussagen der Hersteller. Für einzelne DWH-Teams ist es schwer nachzuvollziehen, was und wie im DWA-Tool funktioniert. Darum macht jedes Team eine Evaluation, die im Prinzip immer in etwa so abläuft:
- Auswahl von 2-3 DWA-Tools
- Erprobung mit einem Beispielsatz an Daten
- Erstellen eines Bewertungsrahmens
- Bewertung und Auswahl der Tools
- Einführung des DWA-Werkzeugs
- Customizing des Tools und der Abläufe
Das ist sehr zeitintensiv und dauert zwischen 3 und 9 Monaten. Wobei die individuelle Gesamtdauer – genau wie die Richter-Skala – nach oben offen ist. Das Unterfangen ist nicht leicht: Allein die Auswahl der Kriterien zur Bewertung benötigt massives Wissen um die Automatisierung eines DWH. Dabei macht man das ja, wenn man noch kein Automatisierungswerkzeug hat und nun erste eigene Erfahrungen sammelt. Was kommt hier zuerst, Henne oder Ei?
Hier sollen die Daten der Samen- und Pflanzenhandlung Willibald helfen. Aktuell bestehen diese aus 2 Datenbanken, die 13 typische Probleme bei der Erstellung eines Data Warehouse abbilden. Diese Datenbanken sind unter der Creative Commons Lizenz CC Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) frei verfügbar.
Doch keine Data Warehouse ohne Auswertung.
Im Weiteren gibt es Anforderungen an Business Rules und Data Mart. Und auch die übergreifenden Funktionen werden beleuchtet.
Die 22 Kriterien
Alles in allem ergeben sich 22 Kriterien. Mehrere Produkte haben sich der Challenge gestellt. In einem Katalog werden anhand der 22 Kriterien die Lösungen und Ansätze der einzelnen DWA-Werkzeuge im Vergleich dargestellt.
Eigener Bewertungsrahmen
Damit steht ein Hauptanteil der Toolauswahl gebrauchsfertig bereit. Die eigentliche Bewertung erfolgt nun individuell. Jedes Kriterium erhält Punkte, um so den Nachweis der Erfüllung der gewünschten Funktionalität zu erbringen. Dies muss anschließend in Einklang mit dem Preis des DWA Tools gebracht und in einer Entscheidungsvorlage präsentiert werden. Diese Bewertung bzw. Entscheidungsvorlage kann und muss individuell erfolgen. Schließlich hat jedes Unternehmen seine eigenen Anforderungen, die sich aus den Daten, der Systemumgebung, dem Skillset der Mitarbeiter und den Vorgaben aus der Einkaufsabteilung ergeben.