Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen

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1 TDWI Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen Dr. Carsten Bange Geschäftsführer BARC Übersicht Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen 10:00-10:15 Einführung und Übersicht Carsten Bange 10:15-10:45 Speichertechnologien: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 10:45-11:30 Status Quo und Trends in Master Data Management Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 11:30-12:00 Pause 12:00-12:30 Potentiale der unterschiedlichen Datenintegrationstechniken und methoden Timm Grosser, Analyst BARC 12:30-13:00 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 13:00 13:15 Übergreifende Konzepte: Data Governance und IT Governance Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 2

2 Data Management Landkarte Data Governance Business Intelligence Cockpit Reporting Analysis Management Planning Consolidation Data Mining Collaborative Data Provisioning System & Process Monitoring Data Modeling Integration & Quality Data Integration Batch, Real-Time, Virtual(federation), Synchronization/Replication Data Quality Data Profiling Data Cleansing Master Data Consolidation Enrichment Administration Meta Data Mgt. Security 3 Übersicht Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen 10:00-10:15 Einführung und Übersicht Carsten Bange 10:15-10:45 Speichertechnologien: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 10:45-11:30 Status Quo und Trends in Master Data Management Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 11:30-12:00 Pause 12:00-12:30 Potentiale der unterschiedlichen Datenintegrationstechniken und methoden Timm Grosser, Analyst BARC 12:30-13:00 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 13:00 13:15 Übergreifende Konzepte: Data Governance und IT Governance Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 4

3 Speichertechnologien Speichertechnologien für Data Warehousing: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Historie Aktuelle Innovationen Ausblick Historie der etablierten Speichertechnologien Hierarchische h und Netzwerk Datenbanken (Objekt-)Relationale Datenbanken (rdbms) Von E.F. Codd erstmalig 1970 Entity Relationship Modelling (ERM) Multidimensionale Datenbanken (mdbms) E.F. Codd publizierte Regeln für Analysesysteme (OLAP) Heute nicht auf mdbms beschränkt, ROLAP vs. MOLAP Auch in Kombination > HOLAP Spezialisierte Datenspeicher Bspw. für Dokumente, XML, Geo-Daten, Bilder,

4 Vergleich rdbms und mdbms Relationale DBMS Stärken Stabilität und operationelle Verlässlichkeit Standardisierte API (SQL, ODBC/JDBC) Unterstützt heterogene Anforderungen Große Datenvolumen, hohe Anzahl konkurrierender Zugriffe Schwächen Komplexität, insbesondere Performance Tuning für Adhoc- Abfragen Mangelnde Unterstützung ng für Planung und Simulation Häufig fehlende MDX und XMLA API Multidimensionale DBMS Stärken Gute Performance für adhoc Abfragen auf kleine-mittlere Datenvolumen Administration häufig auch durch Fachanwender möglich Unterstützung komplexer Kalkulationen sowie Planung und Simulation Schwächen Große Datenvolumen, hohe Anzahl konkurrierender Zugriffe Hochverfügbarkeit Fokussierung auf OLAP Applikationen Fördert Datenredundanzen Speicherinnovationen für Data Warehousing (1/2) Data Warehouse Appliance Vorkonfigurierte HW und SW für den Einsatz für DWH Applikationen optimiert Zunehmend auch auf Basis von Standard HW Meist preisgünstig, meist einfacher zu verwalten als etablierte Angebote Siehe auch TDWI Track Data Warehouse Appliances am Dienstag 3. Juni ab 14:45 Uhr Im-Memory Datenhaltung I/O ist Performance-kritisch, Vermeidung daher kritischer Erfolgsfaktor Teilweise Nutzung von alternativen Suchmethoden SAP BI Accelerator

5 Speicherinnovationen für Data Warehousing (2/2) Streaming Quasi-real-time Analyse von flüchtigen Daten, deren Persistierung nicht oder nur partiell notwendig ist Beispiel Börsendaten Middleware ( Access ) Kapselung der Speicher-Technologie und der Zugriffs-API s Vereinfachung des Datenzugriffs aus Sicht der Frontends Konsolidierung von Speicher-unabhängigen Caching-Mechanismen Speicherinnovationen: Worin investieren Hersteller? Am Beispiel IBM DB2 for z/os, LUW Relationale Datenbank für OLTP und DWH Informix IDS Relationale Datenbank für OLTP Cubing Cube Views Metadaten für Datenbank und BI Werkzeuge Aggregatmanagement Für SQL und MDX Zugriffe MDX und Caching MDX API zu relationalen und multidimensionalen Datenquellen In-Memory Caching von Datenwürfel Cognos Portfolio Powercubes Multidimensionale Datenbank TM1 In-Memory OLAP Datenbank Cognos Now! Ehemals Celequest, Streaming- Technologie Solid Portfolio Relationale In-Memory Datenbank Zukünftig als SQL Database Cache für DB2 und Informix IDS DB2 Streaming Kooperation mit Mike Stonebreaker

6 Speicherinnovationen: Worin investieren Hersteller? Weitere Beispiele SAP BI Accelerator Oracle Möglicherweise i auch als BI Appliance BI Server Hyperion Essbase Times Ten Zugriffsdienste der Data Warehouse Architektur Collabo oration & Administra ation Serv ices Kapselung der Speicher- Technologie Vereinfachung des Analytical Datenzugriffs Konsolidierung von Speicherunabhängigen Performance Optimierung Cockpit (Caching, Reporting Aggregate) Analysis Planning Data Warehouse Integrated Enterprise Data Fact Tables Dimens. Tables Data Mart Data Mart Access In-Memory, Low Latency Data Integration Data mining EII Near-time sources, MDM, ECM, Office, CAD/CAM ta Service es Security an nd Metada

7 Zugriffsdienste am Beispiel Oracle BI Server Oracle BI Suite Enterprise Edition Interactive Dashboards Reporting & Publishing Ad-hoc Analysis Proactive Detection and Alerts Disconnected Analytics MS Office Plug-in Web Enterprise Business Model and Abstraction Layer Oracle BI Server Intelligent Caching Multidimensional Calculation and Integration Engine Intelligent Request Generation and Optimized Data Access OLTP & ODS Systems Data Warehouse Data Mart SAP, Oracle PeopleSoft, Siebel, Custom Apps Files Excel XML Business Process Zugriffsdienste am Beispiel IBM Cubing IBM InfoSphere Warehouse v9.5

8 Ausblick Speichertechnologien für DWH Spezialisierte Speichertechnologien Funktional sinnvoll, erhöhen aber Komplexität und TCO Zusammenwachsen zu Plattformen Ansatzweise bereits zu erkennen bei kommerziellen und Open Source Lösungen Reduzierung der Verwaltungskomplexität Technologie Fragen - Integration Backend vs. Frontend Zentralisierte, administrative Dienste Ausblick Speichertechnologien für DWH Data Warehouse Access In-Memory, Low Latency EII Integrated Enterprise Data Fact Tables Dimens. Tables Data Mart Data Mart Near-time sources, MDM, ECM, Office, CAD/CAM Zugriffsdienste übernehmen zentralisierte Aufgaben: Kapselung der Speicher-Technologie Vereinfachung des Datenzugriffs Standard APIs wie SQl, MDX, XQUERY Konsolidierung von Speicher-unabhängigen, administrative Metadaten Zugriffsschutz Zugriffs-Optimierung Caching, Aggregate

9 Übersicht Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen 10:00-10:15 Einführung und Übersicht Carsten Bange 10:15-10:45 Speichertechnologien: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 10:45-11:30 Status Quo und Trends in Master Data Management Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 11:30-12:00 Pause 12:00-12:30 Potentiale der unterschiedlichen Datenintegrationstechniken und methoden Timm Grosser, Analyst BARC 12:30-13:00 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 13:00 13:15 Übergreifende Konzepte: Data Governance und IT Governance Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 17 Data Management Landkarte Data Governance Business Intelligence Cockpit Reporting Analysis Management Planning Consolidation Data Mining Collaborative Data Provisioning System & Process Monitoring Data Modeling Integration & Quality Data Integration Batch, Real-Time, Virtual(federation), Synchronization/Replication Data Quality Data Profiling Data Cleansing Master Data Consolidation Enrichment Administration Meta Data Mgt. Security 18

10 Master Data Management Die auslösenden Faktoren BI-Initiativen Initiativen von Excel zur Integration Langzeit Investition MDM-Lösung Migrationen Applikationswechsel Merger & Acquisition Produktmanagement Individual < > Standard Data Governance & Compliance Mission Critical Application Fach Experte < > IT Experte Business Process Management B2B B2C B2B2C Entscheidung < > Regeln Der Auslöser für MDM Integration durch Business Process Management User Dialog Service Prozess schritt Inputobjekte Output- objekte??????????????????? Da ata Sour rces & Targets Operative Prozesse: strukturierte Daten Dispositive Prozesse: aggregierte Daten Kollaborative Prozesse: vernetzte t Daten Konfliktlösung auf Schema Ebene Instanzen Ebene Technologie Ebene 20

11 Master Data Management Prozesse und deren Stammdaten Operative Prozesse: Strukturierte Stammdaten: 1:n, n:m Version Komposition Klasse Variante Relationale Sicht Im Fokus: Finanzdaten Organisationsdaten Produktdaten Dispositive Prozesse: Multidimensionale Sicht Aggregierte Stammdaten: n:1 Kollaborative Prozesse: Massive Redundanz Rd d der Stammdaten Objekte Globale <-> Lokale Sicht Vernetzte Stammdaten: n in m ( Komposition der Attribute ) Globale und lokale Attribute in den Stammdaten Objekten Bewegungsdaten der Klebstoff zwischen den Stammdaten 21 Master Data Management Beispiel für Strukturierte Stammdaten Financial References Kostenstelle, Kostenart, Mandant Business Hierarchies Ergebnisrechnung [Absatzmarktsegmentierung] Ergebnisbereich 1:n 1:n Kostenrechnung Kostenrechnungskreis Glossar: Logistik Gesellschaft 1:1 1:1 Bewertungsplan Kontenplan 1:n Rechnungs wesen 1:n Bewertungskreis Material m:n Geschäftsbereich Buchungskreis 1:n oder n:1 oder 1:n Profitcenter Werk n:1 Lagerort Verkaufsorganisation. Einkaufsorganisation

12 Operationales & Analytisches MDM Vom Einzelstammsatz zu den Verknüpfungen Operationales MDM Analytisches MDM Stammdaten- management Kun nden Liefer ranten Mitarb beiter Prod dukte Finan nzen & Orga nisation Hiera archien ytische täten Anal Entit Partner Daten Produkt Daten Daten- Verknüpfungen Data Governance & Compliance Anfragen, Freigaben, Prozesse, Audit, Risikomanagement 23 Master Data Management Einsatzszenarien und Werkzeugklassen Kollaborative Prozesse Datenkonsolidierung Datenverknüpfungen Daten- Freiheit tsgrade fü ür den Anwende er integration Komplexität in der Anwendung 24

13 Master Data Management Dimensionen für eine Architektur Operative / Analytische Applikationen Zentrale / Dezentrale Datenpflege (Create/Delete/Update) Applikations- / BPM- Prozesse Individual- / Standard- MDM-Lösung Konfigurieren / Programmieren Data Governance & Compliance MDM-Lösung Zentrale / Dezentrale Verteilung Synchrone / Asynchrone Verteilung Globale / Lokale Attribute Registry- / Repositoryspeicher Einzel- / Struktur- Daten Globaler / Lokaler Identifier Master Data Management Dimensionen für eine Implementierung Standards Best Practice Templates Architektur Einsatzszenarien Werkzeugklassen Master Data Management: eine multidimensionale i l Herausforderung Trend zu durchdachten und erprobten Standardlösungen 26

14 Master Data Management Praxisbeispiel Gesundheitswesen 27 Master Data Management Praxisbeispiel Versicherungen

15 Master Data Management Praxisbeispiel Fertigungsindustrie Externes Internes Analyse Internes Operative Internes Reporting Reporting BPM Reporting Steuerung Reporting Konzern- Finanzund weitere Konsolidierung KPIs je Firma Data Warehouse A Vertriebs daten Data Warehouse B Abwicklungs daten Data Warehouse C Inhalte Intervalle Excel SAP CRM ERP 1 ERP 2 SAP Stammdaten (SD,MM, PP) SAP (FI/CO) Vertrieb Auftragsabwicklung Finanz Master Data Management Praxisbeispiel Telekom-Provider Interconnect Revenue Lackage: B2B2B2 2C Settlement Process Data Exchange Data Reconciliation Data Settlement Complexity More Products & Number of Customers New Rating Models Unbundled Rating Number Portability Content Content Value Chain Content Provider Portal ISP Operator Customer Billing Process 30

16 Master Data Management Dimensionen der Herausforderungen Initiativen versus Projekte Auslöser Kritikalität Philosophie versus Technik Reifegrad Nutzer Data Governance & Compliance MDM-Lösung Was wäre, Wenn nicht Reifegrad Anbieter Wechselwirkungen Einflussfaktoren Master Data Management Dimensionen für ein Vorgehensmodell Unternehmenspolitik Menschen Technologie Branche Master Data Management: eine multidimensionale Herausforderung Trend zu MDM-Initiativen als Vorstufen zu Kompetenzzentren, wo Fachbereiche [Data Stewardship & Policy] und IT-Bereich [Technologie] zusammenarbeiten 32

17 Übersicht Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen 10:00-10:15 Einführung und Übersicht Carsten Bange 10:15-10:45 Speichertechnologien: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 10:45-11:30 Status Quo und Trends in Master Data Management Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 11:30-12:00 Pause 12:00-12:30 Potentiale der unterschiedlichen Datenintegrationstechniken und methoden Timm Grosser, Analyst BARC 12:30-13:00 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 13:00 13:15 Übergreifende Konzepte: Data Governance und IT Governance Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 33 Übersicht Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen 10:00-10:15 Einführung und Übersicht Carsten Bange 10:15-10:45 Speichertechnologien: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 10:45-11:30 Status Quo und Trends in Master Data Management Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 11:30-12:00 Pause 12:00-12:30 Potentiale der unterschiedlichen Datenintegrationstechniken und methoden Timm Grosser, Analyst BARC 12:30-13:00 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 13:00 13:15 Übergreifende Konzepte: Data Governance und IT Governance Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 34

18 Data Management Landkarte Data Governance Business Intelligence Cockpit Reporting Analysis Management Planning Consolidation Data Mining Collaborative Data Provisioning System & Process Monitoring Data Modeling Integration & Quality Data Integration Batch, Real-Time, Virtual(federation), Synchronization/Replication Data Quality Data Profiling Data Cleansing Master Data Consolidation Enrichment Administration Meta Data Mgt. Security 35 Der Markt für Datenintegrationswerkzeuge Spezialist Anbieter liefert keine Datenbank oder BI-Frontend Suite-Anbieter Anbieter hat auch Datenbank und/oder BI-Frontends im Portfolio Open Source Spezialisten oder Suite-Anbieter

19 Datenintegrationsplattformen: funktionale Bestandteile Messaging, (auch EAI) Föderation (Enterprise Information Integration) Datentransformation (ETL, ELT) Datenqualität (Profiling, Cleansing) Data Mining Datenmodellierung Metadatenmanagement Master Data Management 37 Architekturen der Datenintegration Direktverbindung EAI ETL Point-to-Point t P i t Bus Hub-and-Spoke Staging Hub Real-Time Near-Time Batch Verzögerung (Lag Time) Direkte Übertragung Mapping Komplexe Transformationen Transformationen Datenvolumen/Job Datensatz Nachricht Dateien 38

20 Methoden der Datenintegration Extraktion, Transformation, Laden Ziel: Datenintegration Zyklische Integration großer Datenmengen Umfangreiche Transformation ETL-Engines & Repositories EII Föderation Ziel: Föderation von Datenquellen Erstellung von Views (Metadaten) und Abfrage auf Anforderung Strukturierte u. unstrukturierte Daten EII Server für Query-Handling ETL EAI Enterprise Application Integration Ziel: Geschäftsprozessintegration Real-/Near-Time Verbindung operativer & dispositiver Systeme Formattransformation von Nachrichten Messaging-Middleware Middl & Broker 39 Föderation Portal Cockpit Reporting Analyse EII-Server hält nur Informationen (Metadaten) t über Datenquellen und Zugriffsrechte Föderierte Sicht im EII-Server A B a b C D c d E F e f G H g h Auf Anforderung werden die Quellsysteme abgefragt g und das Ergebnis zusammengesetzt und weitergeleitet. Datenquelle 1 Datenquelle 2 1 A B 2 C D 3 E F 4 G H 1 a b 2 c d 3 e f 4 g h

21 Ansätze für Datenintegration 3 prinzipielle Ansätze für Datenintegration: Code Generatoren ( 1st generation ) ETL-Engines ( 2nd generation ) Datenbank-Engines (ELT) Hauptunterschiede liegen in der Verteilung der Verarbeitungslast und den eingesetzten Werkzeugen Kombinationen der Ansätze sind notwendig und üblich (z.b. Kombination von Mainframe, SAP und SQL-Datenbank Extraktion/Integration). Zwischen ETL und ELT häufig Architekturentscheidung notwendig, Code Generatoren in vielen Werkzeugen enthalten. 41 Integration von Methoden zur Datenqualität Methoden der Datenqualität Integration von DQ-Methoden in den Datenintegrationsprozess durch direkten Aufruf eines externen Programms oder über Webservices durch Einbettung der DQ-Funktionaliät in Transformationskomponenten

22 Vom ETL-Werkzeug zur Datenintegrationsplattformen Methodenkonvergenz ETL/ELT (Extraktion, Transformation, Laden): zyklische Überführung und Anpassung großer Datenmengen EAI (Enterprise Application Integration): ti Systemübergreifende Prozessausführung durch direkte Übertragung kleiner Datenmengen Föderation: Logische Sicht auf Datenquellen zur Abfrage, Einbeziehung unstrukturierter Daten Unterstützung verschiedener Ansätze zur Umsetzung von Datenintegration Breiteres Funktionsangebot durch Integration von Methoden zur Verbesserung und Überwachung der Datenqualität Ergebnisse aus den BARC Software Evaluationen für Data Warehousing und Datenintegration Performance und Skalierbarkeit weiterhin Thema in jedem Release Entwicklung zur SOA: Integrationsservices für Stamm-, Meta und Bewegungsdaten in strukturierte und unstrukturierte Form Verbesserungen im Metadatenmanagement (Administration, Auswertung und Austausch) Datenmodellierung wird von wenigen Anbietern unterstützt Einbeziehung neuer Datenquellen wie RFID-Daten und Erweiterung der Standardkonnektoren für Applikationen und Datenbanken Transformationen werden von allen Werkzeugen gut bis sehr gut unterstützt

23 Übersicht Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen 10:00-10:15 Einführung und Übersicht Carsten Bange 10:15-10:45 Speichertechnologien: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 10:45-11:30 Status Quo und Trends in Master Data Management Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 11:30-12:00 Pause 12:00-12:30 Potentiale der unterschiedlichen Datenintegrationstechniken und methoden Timm Grosser, Analyst BARC 12:30-13:00 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 13:00 13:15 Übergreifende Konzepte: Data Governance und IT Governance Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 45 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Praktikable Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement (MEDM) Status Quo Ziele des MEDM Welche Metadaten gibt es überhaupt, wie sind sie gespeichert Prozesse des MEDM (Entwicklung vs. Betrieb) Lösungsansätze und Herausforderungen

24 Metadaten Management: Status Quo Metadaten Management (MEDM) gehört mit Datenmodellierung und Security als übergreifende Funktion zu den Management Metadaten Management (MEDM) gilt in der Praxis als unerreichbar und teuer Strategische, proaktive Wege werden deswegen häufig gar nicht erst begonnen MEDM wird jedoch faktisch betrieben b Werkzeuge mit überlappenden Metadaten werden im Verbund betrieben Beispiel i dimensionales i Datenmodell, BI Tool und DBMS Fehlender, strategischer Ansatz rächt sich in der Praxis Erhöhte Aufwende Mangelnde Qualität Technisches oder konzeptionelles Problem? Metadaten Management: Ziele Übergreifende, fachliche und technische Sicht auf alle Metadaten der DWH und BI Architektur Business Glossary > Geschäftliche Nomenklatur Welches Informationsangebot ist vorhanden? Dokumentation Auswertung Versionierung Lifecycle Management Impact Analysis: Was ist zu tun, wenn sich an einer Stelle etwas ändert (z.b. Datenstruktur in der Datenquelle)? Data Lineage: Wo kommen die Daten her, wie werden sie verarbeitet und verwendet? Austausch und Synchronisation Gleiche Metadaten werden mehrfach verwendet und sind redundant gespeichert Austausch zwischen verschiedene Werkzeuge Möglichst Automatisiert Reduzierung der Pflege Aufwende

25 Metadaten Management: Welche Metadaten gibt es? Semantische, logische und physische Datenmodelle Quellsystem Staging Area Data Warehouse Data Marts (Cubes) Anwendungen Individuelle Datenbestände (opt.) Datenvolumen und Wachstumsraten Historisierungs- /Archivierungsregeln zu Daten Transformationen und Ableitungen In einer und zwischen verschiedenen Datenebene(n) Automatisierung der Abläufe (Scheduling) Reporting-/Analyse-Regeln Historisierung der Abläufe, deren Ergebnisse und Durchlaufzeiten der Nutzung und der Abfragezeiten Zugriffsberechtigungen User, Gruppen und Rollen Definitionen Referenzarchitektur und Werkzeuge: Wo werden Metadaten gespeichert? Collabo oration & Administra ation Serv ices Cockpit Data Warehouse Integrated Enterprise Data Fact Tables Dimens. Tables Reporting Data Mart Data Mart Analytical Analysis Access In-Memory, Low Latency Planning Data Integration Ersteller und Inhalt von Analysen Definition von neuen Kennzahlen Häufigkeit des Zugriffs Data mining ta Service es Letzter Update eines Standardberichts Ressourcen Monitoring (Online/Batch) Accounting und Auditing Informationen EII Security an nd Metada Überblick über die verfügbaren Daten Namenskonventionen Near-time sources, Datenmodelle Abgeleitete, MDM, berechnete Informationen ECM, Summen, Aggregationen Office, CAD/CAM Struktur und Profil der Datenquellen Datenqualitätsbewertung Transformationen Anreicherungen

26 MEDM und Werkzeugintegration Jedes Werkzeug generiert und speichert eigene Metadaten Teilweise strukturiert in einem Repository, teilweise unstrukturiert in Protokoll-Dateien abgelegt, Mischformen Werkzeugübergreifende Überlappungsbereiche hinsichtlich der benötigten Metadaten Große Überlappungen in den Metadateninhalten hinsichtlich Datenhaushalt Weniger große Überlappungen hinsichtlich Funktionalität und Datenverwendung für einzelne Anwendungsbereiche Unterschiedliche Anforderungen an das MEDM Entwicklungsprozess Metadaten im SEP weiter reichen im Sinne des Forward-Engineering Betriebsprozess Laufendes Monitoring sowie end-to-end Analysen im Sinne Change- Managements Beispiele für Metadaten-Flüsse Entwicklungsprozess-Sicht, bspw. Datenmodelle Datenintegrations-Regeln Betriebsprozess-Sicht, bspw. Datenvolumen Nutzungs-Statistiken Daten Reports Beispiel: Hub & Spoke Datenarchitektur Quell- Systeme Staging Area Normalisierte, relationale Daten (atomare Daten) Zugriff durch Anwender und Applikationen Abh. Data Marts (meist aggr. Daten)

27 Metadaten im Entwicklungsprozess: Datenmodellinformationen (Werkzeugsicht) Datenmodellierung Data Warehouse Datenmodell (ERM) Datenmodellierung Data Mart Datenmodell (meist dimensional) DBMS DDL (Tables, Indexes, ) Datenintegration DWH Zieltabellen DBMS DDL (Tables, Indexes) Dimensionale Metadaten Datenintegration DM Zieltabellen Business Intelligence Data Mart Datenmodell, Dimensionale Metadaten Metadaten im SEP weiter reichen im Sinne des Forward-Engineering Metadaten im Betriebsprozess: Laufzeit-Informationen (Werkzeugsicht) Scheduler DWH: Zentral oder Tool-spezifisch, Statistiken Scheduler DM: Zentral oder Tool-spezifisch, Statistiken Scheduler Reports: Zentral oder Tool-spezifisch, Statistiken Datenintegration für DWH, Statistiken Datenintegration für Data Marts, Statistiken Business Intelligence Data Mart Datenmodell, Dimensionale Metadaten, Statistiken DBMS DDL (Table, Indexes, ) Statistiken DBMS DDL (Tables, Indexes, ) Dimensionale Metadaten Statistiken Weitere Speicherungen? Laufendes Monitoring sowie end-to-end Analysen im Sinne des Change-Management

28 MEDM und Werkzeugintegration: Anforderungen Aus Sicht des Entwicklungsprozesses Metadatenaustausch für das Forward-Engineering Definition der Pflege-Master Sicherstellung der Integrität im Zeitverlauf Aus Sicht des Betriebsprozesses Konsolidierung vom Metadaten für eine end-to-end Sicht Mögliche Lösungsansätze Einheitliches Repository Master Repository Virtuelles Repository MEDM und Werkzeugintegration: Aspekte des Entwicklungsprozesses Klärung von Prozesse und Werkzeugverwendung g Wer, zu welchem Zeitpunkt, in welcher Reihenfolge, mit welchem Werkzeug Forward-Engineering Abdeckungsgrad Meta-Attribute Im Metamodell Verfügbare Schnittstellen (Import/Export) Mischformen sind wahrscheinlich Erreichbare Automatisierung Out-of-the-Box vs. Skripting Grenzen der Lizenzierung Integrität vor allem auch organisatorisch sicherstellen Zuständigkeiten Konventionen DBMS DDL (Tables, Indexes, ) Datenmodellierung Data Warehouse Datenmodell (ERM) Datenintegration DWH Zieltabellen DBMS DDL (Tables, Indexes) Dimensionale Metadaten Datenmodellierung Data Mart Datenmodell (meist dimensional) Datenintegration DM Zieltabellen Business Intelligence Data Mart Datenmodell, Dimensionale Metadaten

29 MEDM und Werkzeugintegration: Aspekte des Betriebsprozesses Konsolidierung verschiedenster Metadaten Backward-Engineering Einheitliches Repository Bei sehr wenigen, in sich geschlossenen Lösungen Potential der marktführenden Generalisten derzeit unklar Virtuelles Repository Tatsächliche Speicherformen prägt die Lösungsmöglichkeiten (Komplexität und Kosten) Master Repository Welche Komponente birgt entsprechendes Potenzial? Metamodell Offenheit Change-Management und Versionierung Auswertung Scheduler DWH: Zentral oder Tool-spezifisch, Statistiken Datenintegration für DWH, Statistiken DBMS DDL (Table, Indexes, ) ) Statistiken Scheduler DM: Zentral oder Tool-spezifisch, Statistiken Datenintegration für Data Marts, Statistiken DBMS DDL (Tables, Indexes, ) Dimensionale i Metadaten t Statistiken Scheduler Reports: Zentral oder Tool-spezifisch, Statistiken Business Intelligence Data Mart Datenmodell, Dimensionale Metadaten, Statistiken Weitere Speicherungen? i h? Resümee MEDM Keine Suche nach der ELWMS sie wird (vorerst) unerfüllt bleiben Marktführenden Generalisten beobachten Klarheit, welche Ziele mit welcher Priorität erreicht werden sollen Klarheit über Fähigkeiten und Schnittstellen der involvierten Werkzeuge Kein alleiniger Verlass auf theoretische Zusagen der Hersteller Mit anderen Anwendern sprechen Sorgfältige Auswahl der möglichen Master Weniger gute Eignung von allgemeinen Repositories Gute Chancen bei DI-/DWH-Plattformen Prototyping durchführen Gesunder Pragmatismus

30 Übersicht Strategisches Informationsmanagement: Status Quo und aktuelle Entwicklungen 10:00-10:15 Einführung und Übersicht Carsten Bange 10:15-10:45 Speichertechnologien: Herausforderungen und neue Lösungsansätze für bessere Performance und Skalierbarkeit Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 10:45-11:30 Status Quo und Trends in Master Data Management Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 11:30-12:00 Pause 12:00-12:30 Potentiale der unterschiedlichen Datenintegrationstechniken und methoden Timm Grosser, Analyst BARC 12:30-13:00 Methoden und Techniken für das übergreifende Metadatenmanagement Jacqueline Bloemen, Senior Analyst BARC 13:00 13:15 Übergreifende Konzepte: Data Governance und IT Governance Dr. Siegmund Priglinger, Senior Analyst BARC 59 Data Governance Definition und Einordnung Data Management ist die Planung, Steuerung und Kontrolle der gesamte Datenstrategie und architektur eines Unternehmens zur Verwaltung der Informationsbestände und Steuerung der internen und externen Informationsflüsse. Data Governance legt Prozesse, Fähigkeiten, Führungsart und IT- Ressourcen fest, die erforderlich sind, um die Informations- Ressourcen des Unternehmens erfolgreich einsetzen zu können. Data Governance umfaßt das gesamte Data Management und ist wesentlicher Teil der IT Governance. Leitidee The Right Data at the Right Place at the Right Time Initiativen in Business Intelligence und Data Warehousing führen notwendigerweise zu Data Governance

31 Von SOA zu Data Governance Geschäftsdaten als Teil von SOA Ausgangspunkt jeden Frameworks, das die Anforderungen aus Geschäftssicht mit den Möglichkeiten der Informationstechnologie in einer Service-orientierten Welt verbindet, ist das Dreieck Geschäftsprozesse Geschäftsdaten Geschäftsmethoden/ -regeln Data Governance umfasst alle Supportaktivitäten, die sich um die Geschäftsdaten t kümmern. Data Governance ist notwendige Voraussetzung für SOA. Von SOA zu Data Governance die Daten- Der Prozess triggert die Daten. Prozesse Methoden / Daten- Daten-Silos Die Daten triggern den Prozess.

32 Data Management Landkarte Data Governance Business Intelligence Cockpit Reporting Analysis Management Planning Consolidation Data Mining Collaborative Data Provisioning System & Process Monitoring Data Modeling Integration & Quality Data Integration Batch, Real-Time, Virtual(federation), Synchronization/Replication Data Quality Data Profiling Data Cleansing Master Data Consolidation Enrichment Administration Meta Data Mgt. Security 63 Das Data Governance Competence Center von BI und SOA zu Data Governance End User Process Consultant Process Owner App.Management Key User Basis Betrieb Fachbereich DG CC IT Infrastruktur Das BI CC wandelt sich zu einem DG CC. Wichtige Themen für das DG CC Entwicklung von Strategien und Prioritäten rund um DG. Zentrale Stelle für alle datenbezogenen Aktivitäten im Unternehmen. Institutionalisierung der Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereich. Verbesserung des Know-How-Austausches und Abstimmung über Dateninhalte (übergreifend genutzte Strukturen und Datenmodelle) unter den Fachbereichen. Definition von Leitlinien für unterschiedliche Themen wie Technologie, Werkzeugeinsatz, Datenintegration, Datenqualität, Security, Das DG CC benötigt ein Framework.

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