Data Warehouse Automatisierung und Optimierung

Für effiziente Data Warehouse Entwicklung ist ein hoher Prozessreifegrad notwendig.

Data Warehouse Automatisierung und Optimierung

Die Data Vault Methode eignet sich hervorragend um gewachsene Systeme schrittweise zu sanieren.
Ein Datawarehouse benötigt Architekturstandards- und muster, die eine Komplexitätsreduktion durch Teilung unterstützen. Durch die wiederholte Anwendung der gleichen agilen Methoden kann die Implementierung laufend optimiert werden. Die Data Vault Methode in Kombination mit der agilen Scrum Vorgehensweise erfüllt diese Voraussetzungen und ermöglichen eine Automatisierung.

Data Vault Automatisierung

Cubicon hat den Datenintegrationsprozess über Jahre optimiert und dafür eine konfigurierbare Data Vault Automatisierung entwickelt.
Architekturstandards werden als konfigurierbare Templates hinterlegt und an die verwendete Technologie angepasst.

Das konzeptionelle Fachbereichsmodell wird in Modellierungsworkshops gemeinsam entwickelt. Die Spezifikation der Geschäftsregeln erfolgt durch Mappen der Quellsysteme auf das Fachbereichsmodell.
Damit sind alle Metadaten spezifiziert und das Datawarehouse kann automatisch generiert und geladen werden.
Das flexible Metadatenmodell speichert alle Änderungen. Die Schichten des Datawarehouses, Datenmodelle, der Datenfluss sowie die implementierten Geschäftsregeln sind dokumentiert.

Virtualisierung

Die Ableitung der Geschäftsregeln für den Business Vault erfolgt schrittweise durch ständiges präsentieren der aktuellen Entwicklungen und Feedback vom Fachbereich. Damit Änderungen schnell umgesetzt werden können, wird der Business Vault und die Data Mart virtuell als Datenbankview implementiert. Wenn die Geschäftsregeln ausreichend stabil sind, und in Produktion eine höhere Performance notwendig ist kann die Virtualisierung durch persistierte Tabellen unterstützt oder ersetzt werden. Dadurch können schnell verschiedene Designs ausprobiert werden ohne viele Tabellen laufend neu strukturieren zu müssen. Die Umstellung von Virtualisierung auf persistierte Tabellen ist konfigurierbar.

Managed Self Service Business Intelligence
Vorraussetzungen für self service BI sind fachbereichsorientierte BI & Analytics Tools, einfacher Zugriff auf Daten und ein Self Service Bereich.