Der methodische Ansatz zur Umsetzung von Data-Warehouse-Lösungen hängt von der Unternehmensorganisation, der Art der Nutzer, dem angestrebten Ziel und der technischen Architektur des Systems ab. Um den vollständigen Text herunterzuladen und weitere Informationen zu erhalten, klicken Sie HIER
Im Laufe der Zeit wurden verschiedene Ansätze zur Projektdurchführung vorgeschlagen, die dann dank der gesammelten Erfahrungen verschiedener Organisationen überarbeitet wurden. Man spricht daher von Top-down-Ansatz, Bottom-up-Ansatz, Incremental-Ansatz, die jeweils verschiedenen Topologien von Data Warehouses entsprechen (Enterprise Data Warehouse, Data Mart, Multi-Tier Warehouse).Top-down-AnsatzDer Top-down-Ansatz sieht eine umfangreiche Implementierung des Systems vor, dessen ursprüngliches Design von Anfang an alle Hauptgeschäftsbereiche berücksichtigt. In diesem Fall spricht man vom Enterprise Data Warehouse, das aus technischen und organisatorischen Gründen später in eine Reihe von Data Marts unterteilt werden kann. Die abhängigen Data Marts bilden subset der Unternehmensdaten, die stark auf Interessensgebiete oder Abteilungen spezialisiert sind. Der Schwachpunkt dieses theoretisch konsequenten Ansatzes liegt in der Schwierigkeit, das umfassende Projekt zu managen, was die Tätigkeit lähmen und zu Ergebnissen führen kann, die zu weit in der Zukunft liegen.Bottom-up-AnsatzDer Bottom-up-Ansatz sieht eine nicht koordinierte Implementierung vor, bei der jeder Data Mart erstellt wird, um einem spezifischen Informationsbedarf einer Abteilungsnutzung zu entsprechen. In diesem Fall ist das Enterprise Data Warehouse das Ergebnis der Summe der einzelnen unabhängigen Data Marts, die direkt von den operativen Systemen gespeist werden. Der Vorteil dieses pragmatischen Ansatzes besteht darin, innerhalb eines begrenzten Zeitrahmens nützliche Ergebnisse für den Nutzer zu erzielen, bei relativ geringen direkten Kosten. Andererseits besteht, mangels einer anfänglichen Gesamtübersicht, das Risiko, Segmente zu erstellen, die nicht miteinander integrierbar sind, was wahrscheinlich zu teilweise redundanten und widersprüchlichen Informationsinseln führt.Incremental-AnsatzDer Incremental-Ansatz kombiniert die Vorteile der beiden oben beschriebenen Ansätze. Grundlage dieses in der Literatur auch als „federierten“ Ansatz bezeichneten Modells ist die Erstellung eines gemeinsamen Informationsmodells. Aus dem gemeinsamen Informationsmodell werden kohärent Datenmodelle für das Enterprise Data Warehouse und/oder die Data Marts entwickelt; letztere können sowohl abhängig als auch unabhängig sein. Die Implementierung sieht vor, die Prozesse der Datenaufnahme aus den Quellsystemen bei verschiedenen Data Mart-Projekten gemeinsam zu nutzen. Das Ergebnis der Erfassungsprozesse wird auf gemeinsamen Staging-Bereichen zentralisiert, auf denen die nachfolgenden Transformationsprozesse durchgeführt werden. Die gemeinsamen Staging-Bereiche sind technische Bereiche, die für den Endnutzer nicht zugänglich sind und verwendet werden, um die Daten zu erfassen und zu verarbeiten, mit denen sowohl das Enterprise Data Warehouse als auch die Data Marts versorgt werden. Das gemeinsame Informationsmodell und die Nutzung der Staging-Bereiche minimieren Integrationsprobleme zwischen den Data Marts. Die Implementierung der Lösungen für die Nutzer erfolgt schneller als beim Top-down-Ansatz, da kein vollständiges Enterprise-Datenmodell im Voraus entwickelt werden muss, sondern es durch einen iterativen Prozess der Definition von vorrangigen thematischen Bereichen erstellt wird. Natürlich erfordert die zentrale Verwaltung gemeinsamer Dokumentation Groupware-Entwicklungsarchitekturen und verringert in gewissem Maße die Autonomie (und das Chaos) der einzelnen Gruppen. ALLE RECHTE VORBEHALTEN
Pubblicato in Geschäft
Hinterlasse jetzt einen Kommentar