Die Rolle des Enterprise Data Warehouse
Das Enterprise Data Warehouse (EDW) beschränkt sich längst nicht mehr nur auf Reporting und Dashboarding; es ist ein leistungsfähiges Instrument zur Förderung der Geschäftsprozessautomatisierung und der operativen Effizienz. Aufbauend auf den ersten Teil unserer Artikelserie zu Data Vault Use Cases untersucht dieser Artikel, wie Data Vault 2.0 eine nahtlose Integration mit Automatisierungsframeworks und externen Schnittstellen ermöglicht, um das Wissensmanagement zu verbessern, operative Abläufe zu optimieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Von der Nutzung von Interface Marts zur Auslösung automatisierter Prozesse bis hin zur Anreicherung von Dokumentationssystemen mit dynamischen Updates zeigen wir das transformative Potenzial des EDW in modernen Unternehmensumgebungen auf.
Über das Standard-Reporting hinausgehen
Reporting und Dashboarding haben sich im Unternehmensalltag als Standards etabliert, wenn es um die Ermittlung von KPIs und weiteren Kennzahlen geht. Dementsprechend wurden Enterprise Data Warehouses primär entwickelt, um diesen Reporting-Prozess zu unterstützen. Aufgrund der großen Menge und Vielfalt an Daten ist jedoch der Bedarf an einer Methode entstanden, vorhandene Daten so zu nutzen, dass sie einen zusätzlichen operativen Mehrwert schaffen. Data Vault 2.0 bietet ein breites Spektrum an Methoden, um Entscheidungshilfen über das Standard-Reporting hinaus sowie zukunftsgerichtete Informationen bereitzustellen. Überzeugen Sie sich selbst: Wir stellen Ihnen verschiedene Ansätze und Lösungen vor, mit denen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen können.
In this article:
Mehr als Reporting und Dashboarding
Wie wir bereits im ersten Teil der Artikelserie zu Data Vault Use Cases dargelegt haben, kann das Enterprise Data Warehouse (EDW) weit mehr als nur einfaches Reporting und Dashboarding leisten.
Zuvor haben wir untersucht, wie das EDW durch die Implementierung von Datenbereinigungsregeln zur nachhaltigen Verbesserung der Datenqualität beitragen kann.
Dies lässt sich durch Write-Back-Operationen umsetzen, die sich direkt auf die Quellsysteme auswirken. Dabei handelte es sich jedoch nur um ein Beispiel dafür, wie mit dem EDW zusätzlicher Mehrwert generiert werden kann. Die Skalierbarkeit und Flexibilität von Data Vault 2.0 eröffnet eine Vielzahl an möglichen Use Cases wie beispielsweise die Optimierung und Automatisierung operativer Prozesse, Zukunftsprognosen, die Rückführung von Daten in operative Systeme als neuer Input oder das Auslösen von Events außerhalb des Data Warehouse, um nur einige zu nennen.
Abbildung 1: Data Vault Use Cases
Eine externe Schnittstelle für die Geschäftsprozessautomatisierung
Der nächste Use Case, der in dieser Serie vorgestellt wird, ist ein ganzheitliches Konzept zur Geschäftsprozessautomatisierung. Das EDW kann dabei nicht nur als zentraler Speicherort für Regeln zur Datenbereinigung dienen, sondern auch als verlässliche Datenbasis für ein Framework zur Geschäftsprozessautomatisierung fungieren.
Im laufenden Geschäftsbetrieb werden in den operativen Systemen kontinuierlich Inhalte erstellt, geändert oder gelöscht. Sobald diese Änderungen im EDW eintreffen, kann ein automatisierter Prozess direkt darauf reagieren. Dies kann beispielsweise über Frameworks zur Geschäftsprozessautomatisierung, einen Enterprise Service Bus in einer serviceorientierten Architektur oder ein einfaches Shell-Skript erfolgen.
Um gezielt nach bestimmten Events zu filtern, werden Business Rules definiert und als Business-Vault-Entitäten implementiert. Für die Initialisierung der Geschäftsprozessanwendung sind Informationen in einer spezifischen Struktur erforderlich, insbesondere jene, die die Triggerkriterien enthalten.
Hierfür können Information Marts als Schnittstellen genutzt werden, anknüpfend an ihre Einführung als Interface Marts in Teil 1 unserer Serie. Der Einsatz von virtualisierten Tabellen (Views) ist in diesem Fall eine Best Practice, da keine erneute Datenverschiebung erforderlich ist und Änderungen sehr schnell umgesetzt werden können.
Ein Beispiel hierfür ist die Nutzung neuer Einträge in einer View als Trigger-Event, gefolgt von einer Aktion in operativen Systemen, im EDW selbst oder in Drittsystemen.
Ein konkretes Beispiel verdeutlicht, wie ein solcher Prozess genutzt werden kann, um ein Wissensmanagementsystem (Knowledge Management System, KMS) mit kombinierten Informationen aus verschiedenen Quellen zu speisen:
Die operativen Systeme fungieren als Kurzzeitgedächtnis des Unternehmens mit den aktuellsten verfügbaren Daten, während das EDW als Langzeitgedächtnis dient, in dem alle bereinigten und historischen Daten vorgehalten werden. Sobald die Integration in das EDW abgeschlossen ist, wenden virtualisierte Tabellen im Business Vault die definierten Business Rules an, um die Daten zu bereinigen und mit KPIs anzureichern. Der Interface Mart, ebenfalls virtualisiert, selektiert Daten aus dem Business Vault anhand definierter Filterkriterien.
Das Ergebnis ist genau die gewünschte Datenmenge, die automatisiert an das KMS übergeben wird. Die folgende Abbildung bietet einen Überblick über die Architektur:
Das Knowledge Management System (KMS) wird genutzt, um Tausende von Seiten mit Geschäftsprozessen, Entwicklungsdokumentationen, Projekterfahrungsberichten, Schulungsmaterialien, Data-Vault-Wissen und vielem mehr zu verwalten.
Um dieses Wissen manuell zu erstellen und zu pflegen, ist ein erheblicher Aufwand erforderlich. Daher liegt der Fokus darauf, diesen Prozess weitestgehend zu automatisieren.
Aus diesem Grund wenden wir die Geschäftsprozessautomatisierung auf Dokumentationsaufgaben an:
Sobald bestimmte Objekte in einem Quellsystem einen vordefinierten Status erreichen, wird dies vom Interface Mart erfasst, an dem das Automatisierungsframework auf neue Datensätze wartet. Dieses reagiert auf Events zu neu erstellten Datensätzen und generiert eine neue Seite mit einem musterbasierten SQL-Statement, das von einem Datenbank-Plugin im KMS ausgeführt wird.
Aus Sicherheitsgründen wurde ein dediziertes Benutzerkonto eingerichtet, das ausschließlich Lesezugriff auf den KMS-Interface-Mart besitzt und keine Zugriffsrechte auf andere Bereiche des Data Warehouse hat.
In solchen Use Cases bietet das EDW einen erheblichen Mehrwert, indem es Dokumentationsseiten bereitstellt, die automatisch gepflegt werden, wodurch eine signifikante Anzahl an Arbeitsstunden eingespart wird.
