Das 1&1 Datawarehouse -Von Massendaten zu Prozesskennzahlen

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1 Das 1&1 Datawarehouse -Von Massendaten zu Prozesskennzahlen

2 Inhalt Das Unternehmen 1&1 Internet AG Ausgangssituation Projektziel Lösung Das 1&1 Datawarehouse 2

3 Zu meiner Person Volker Müller-Strunk Dipl. Informatiker 42 Jahre, verheiratet, zwei Kinder Studium der Medizinischen Informatik in Heilbronn und Heidelberg Seit 8 Jahren bei der 1&1Internet AG in Montabaur. Seit 4 Jahren Abteilungsleiter IT-Projekte. 3

4 Das Unternehmen 1&1 1&1 gehört zur United Internet - Gruppe 1&1 ist spezialisiert auf die Entwicklung von leistungsfähigen Internet-Applikationen. Standorte: D Montabaur Karlsruhe München Zweibrücken UK: London Ca Mitarbeiter an 8 Standorten F: Sarregemuines USA: Slough Philippinnen: Cebou 4

5 Marken und Produkte WebHosting Server Mail Domains ADSL Access 5

6 Firmeneckdaten Etwa 3 Mio. aktive Kundenverträge 1,1 Mio. Access 1,6 Mio. Webhosting 0,3 Mio. Information Management Umsatz Q1 2004: 84,3 Mio. Euro 6

7 Mengenverhältnisse Customer Contacts records per month records per day Auftragseingang (inkl. Provisionsaufträge, Gutschriften etc.) Rechnungen Rechnungspositionen CDRs (Call Detail Records)

8 Ausgangssituation I Excelbasierte Auswertungen mit Zugriff via ODBC auf DataMarts in unterschiedlichen Datenbanken auf den Servern der dazugehörigen operativen Systeme und keine Möglichkeit diese Informationen zu verknüpfen. ( Join ) ETL ODBC RDBMS RDBMS Operative Systeme 8

9 Ausgangssituation II Steigende Laufzeiten aufgrund stetig steigendem Datenvolumen Kaum noch Zeit für Korrekturen Verbesserte Auswertungen werden gemieden, weil Laufzeitverlängerung nicht akzeptabel ist Keine unternehmensweite, genormte Definition von Kennzahlen Darstellungsmöglichkeiten und Navigation in den Auswertungen und Reports beschränkt 9

10 Projektziel 1. Performanteres Laden und Aggregieren 2. Integration statistikrelevanter Daten aus unterschiedlichen operativen Systemen in einer Datenbank 3. Flexiblere Exploration der Daten durch Anwender 4. Standardisierung von Unternehmenskennzahlen (Dokumentation!) 5. Vereinheitlichtes Monitoring risikobehafteter Prozesse 10

11 Projektaufbau Module: Dokumentation Datenbank OLAP Authentifizierungs system ETL Frontend 11

12 genereller Aufbau 12

13 Datenbank Sybase IQ Performancegewinn ist überzeugend (Faktor 10 -?) hardwareunabhängig Datenkompression senkt den Hardwarebedarf ebenfalls Offene Abfragesprache SQL Zu Projektbeginn kein Konkurrenzprodukt 13

14 Besonderheiten von Sybase IQ Spaltenorientierte Speicherung Pagegröße 64K kardinalitätsangepasste Indexvarianten + Sehr hohe Performance beim Laden und Schreiben großer Datenmengen resultieren in einer geringen I/O-Rate. (pages/insert) - Spaltenorientierte Speicherung zwingt zum Batchinput, da bei Einzelsatz-Inserts oder Updates immer mindestens so viele Pages geschrieben werden, wie Spalten in der Tabelle vorhanden sind. 14

15 ETL Verzicht auf die Verwendung eines ETL-Tools Eigenentwicklung eines Steuerungsmoduls zum Ausführen der Berechnungsläufe Basis sind IQ-basierte Stored Procedures ermittelt automatisiert die zur Berechnung anstehenden Bereiche in der Datenbank Die Möglichkeiten der Datenmanipulation aus SQL heraus sind ausreichend Größtes Problem sind nicht die Tools & Technologien, sondern die operativen Daten. 15

16 Steuerungsmodul 16

17 Status Anzahl Faktentabellen: ca. 100 Anzahl Dimensionstabellen: > 100 Datenbankgröße: 644GB Hardware: 2 x Intel Xeon 3,2 GHz (hyperthreaded, 533 MHz Frontside-Bus, 2 MB Level-3-Cache), 4 GB RAM, Festplatten: RAID 10 16*250 GB (2 TB nutzbar) für Datenbank, ein gleiches für Backup OS: Windows 2003 Server 17

18 Integrierte Module Rechnungen (Abgrenzung, Umsätze ) Vertrag (Bestände, Tarifwechsel, Churnrates) Nutzung (Datenvolumen, Sessiondauer,SMS- Verbräuche, Onlinetraffic) Bestellungen (Responseanalyse, Monatsentwicklung) CustomerCare (Calltracking, Abteilungsübersichten, Problemstatistiken) Prozesskennzahlen (Gutschriftenvergabe im CC, Fraud-Detektion, Fibu- Einspielungen) 18

19 Aufbau 1&1 Datawarehouse Cubes SQL Query Query WebServices instantolap HTML.csv.xls datawarehouse_m83 (Sybase IQ) ETL SPAM NAE Schlupa SAP/ Weblog- RMCA Files 19

20 Prozesskennzahlen 20

21 Zielerreichung 1. Performance Das Datawarehouse erreicht ein vielfaches an Performance. Aber das Wachstum der Daten, sowie die Verfeinerung der Auswertungen stellen immer wieder neue Herausforderungen. 2. Integration Mittlerweile werden aus allen operativen Systemen der 1&1 Daten in das Datawarehouse importiert und verknüpft. 3. Flexiblere Exploration Durch die Präsentation im Browser Verlinkung der Statistiken werden dem Anwender sehr flexible Möglichkeiten zu drillen durch die Daten geboten 4. Standardisierung Erste Kennzahlen sind über alle Auswertungen einheitlich definiert und umgesetzt 5. Prozessmonitoring Die Entwicklung des Prozesskennzahlenprojektes wurde erfolgreich abgeschlossen 21

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