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Wichtige Überlegungen für den Aufbau eines Data Warehouse

Der Aufbau eines Data Warehouses stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Experten geben Antwort zu allgemeinen und kulturellen Überlegungen.

Welche Herausforderungen – technisch wie kulturell – müssen wir vor dem Aufbau eines Data Warehouses für unsere Organisation berücksichtigen?

Meine erste Frage dazu: Wie viel Zeit steht Ihnen zur Verfügung?

Zu den allgemeinen (nicht unbedingt technischen oder kulturellen, aber trotzdem sehr wichtigen) Problemstellungen in diesem Zusammenhang gehören unter anderem:

  • Welche Art von Analysen wollen die geschäftlichen Anwender machen?
  • Sammeln Sie bereits die entsprechenden Daten, die zur Unterstützung dieser Analysen benötigt werden?
  • Wo liegen diese Daten?
  • Wie sauber sind diese Daten?
  • Gibt es mehrere Quellen für ähnliche Daten?
  • Welche Struktur eignet sich am besten für den Kern des Data Warehouses (zum Beispiel dimensional oder relational)?

Zu den technischen Problemstellungen gehören unter anderem:

  • Wie viele Daten werden Sie über Ihr Netzwerk leiten und wird es damit zurechtkommen?
  • Wie viel Festplattenplatz wird benötigt?
  • Wie schnell muss das Disk-Storage sein?
  • Planen Sie die Verwendung von Solid-State-Drives (SSDs) für das Speichern heißer Daten (also von Informationen, auf die häufig zugegriffen wird)?
  • Welches Wissen zu Datenbank- und Daten-Management-Technologie ist in Ihrem Unternehmen bereits vorhanden?

Zu den kulturellen Problemstellungen gehören unter anderem:

  • Inwieweit unterscheiden sich die Daten-Definitionen zwischen den betrieblichen Systemen? Verschiedene Abteilungen und Geschäftseinheiten verwenden in ihren Systemen häufig eigene Definitionen für Begriffe wie „Kunde“, „Verkauf“ und „Auftrag“. Sie müssen demnach die Definitionen standardisieren und Präfixe, wie zum Beispiel „alle Verkäufe“, „aktuelle Verkäufe“, „kommerzielle Verkäufe“ etc. hinzufügen. Aber seien Sie gewarnt: Manager mögen es im Allgemeinen nicht, wenn etablierte Begrifflichkeiten geändert werden sollen.
  • Wie sieht der Prozess zur Erfassung der geschäftlichen Anforderungen aus? Ein paar Mitarbeiter werden nicht bereit sein, ihre Zeit für die Definition ihrer Anforderungen für das Data Warehouse zu opfern. Stattdessen werden sie erwarten, dass Sie über Fähigkeiten verfügen, um die Anforderungen für das Data Warehouse und Datenanalysen korrekt zu erahnen.

Klingt der letzte Punkt etwas zynisch, etwa in der Art, dass ich mich über die Dummheit anderer lustig mache, um meinen eigenen, messerscharfen Verstand in den Vordergrund zu rücken? Dann darf ich Ihnen versichern, dass ich das absolut nicht so meine. In der Vergangenheit habe ich mich selbst genauso verhalten, wenn es um die Definition von Jobs ging.

So habe ich zum Beispiel mal zu einem Bauarbeiter gesagt: Schauen Sie, ich will doch einfach nur einen Schuppen, ok? Es kann doch nicht so schwer sein, einen Schuppen zu bauen! Sie haben das doch schon Dutzende Male gemacht. Also geht der Bauarbeiter hin und baut einen, und ich sage: Wie kann es sein, dass Sie eine so kleine Tür eingebaut haben?!

Meine Erfahrungen im Zusammenhang mit dem Sammeln von IT-Anforderungen haben mich inzwischen (hoffentlich) etwas umgänglicher in der Zusammenarbeit mit zum Beispiel Bauarbeitern werden lassen. Ich gebe mir jetzt große Mühe, die erforderliche Zeit aufzubringen, um genau zu beschreiben, was ich möchte. Aber ich sehe diese Facette menschlichen Verhaltens als völlig normal an: Menschen (einschließlich mir selbst) lassen sich ungern festlegen. Sie wollen lieber, dass etwas geschaffen wird, das auf magische Weise ihren Anforderungen entspricht.

Alles in allem hat die obige Liste der Probleme allenfalls die Oberfläche des Ganzen angerissen – was aber immerhin den Eindruck vermitteln sollte, dass der Aufbau eines Data Warehouses schwierig und eine leidvolle Erfahrung sein kann. Er ist ein anspruchsvolles, aber trotzdem höchst spannendes Projekt.

Denn wenn das Data Warehouse korrekt funktioniert, dann ist es enorm nützlich, macht richtig Spaß und belohnt die Beteiligten sehr für ihre Arbeit. Die Tatsache, dass Sie nach kulturellen ebenso wie technischen Problemstellungen fragen, ist dabei sehr ermutigend. Nach meiner Erfahrung können technische Probleme nahezu immer gelöst werden; meiste sind es die kulturellen, an denen Data-Warehouse-Projekte scheitern.

Zum Abschluss gebe ich Ihnen noch einen letzten Punkt mit, über den Sie nachdenken sollten (in meinen Augen einen der wichtigsten): Politik. Damit meine ich, dass es vorkommen kann, dass Menschen im Hinblick auf ihr Handeln und ihre Motivation einfach lügen.

Es kann zum Beispiel sein, dass der Leiter des Rechnungswesens das Data Warehouse als Bedrohung empfindet. Ohne dieses steuert er selbst den Informationsfluss, der seiner Abteilung ausgeht, und das bedeutet Macht. Ein Data Warehouse bedroht diese Machtbasis. Es ist jedoch höchst unwahrscheinlich, dass eine solche Person in einer Sitzung aufsteht und dies offen zugibt. Stattdessen wird er sagen: Dieses Data Warehouse ist zu teuer. Oder noch schlimmer: Data Warehouse? Das ist eine phantastische Idee. Ich bin dabei! – und dann versucht er insgeheim in den nächsten Monaten alles, um das Projekt zu torpedieren.

Nehmen Sie sich also vor der politischen Dimension eines Data-Warehouse-Projekts in Acht. Schließlich ist ein Data Warehouse darauf ausgelegt, Informationen über die gesamte Organisation hinweg auszutauschen. Sobald es das auf eine halbwegs vernünftige Weise tut, wird man damit unweigerlich irgendjemandem auf die Füße treten.

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Artikel wurde zuletzt im Oktober 2011 aktualisiert

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