Datawarehouse Architekturen. Einheitliche Unternehmenssicht

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1 Datawarehouse Architekturen Einheitliche Unternehmenssicht

2 Was ist Datawarehousing? Welches sind die Key Words? Was bedeuten sie? DATA PROFILING STAGING AREA OWB ETL OMB*PLUS SAS DI DATA WAREHOUSE DATA QUALITY DATA CLEANSING IN-MEMORY OLAP SCD DIMENSION FACT DATA MART DIMENSIONALE MODELLIERUNG AGGREGATION KPI BIG DATA 2

3 Was ist ein Datawarehouse? Eine konsolidierte Sammlung von Daten aus verschieden Quellsystemen. Es bildet die Datenbasis für Analysen und ist damit die Kernkomponenten sämtlicher Business Intelligence Anwendungen wie Reporting, Dashboards, Adhoc- Auswertungen usw. Datawarehouse Relationaler Datamart Operational Source System Staging Area Cleansing Area Core DWH Presentation Layer Operational Source System OLAP Würfel Files SAS File 3

4 ETL-Tools ETL-Tools bieten graphische Modellierung von Daten- & Prozessflüssen. 4

5 Der Service Datawarehouse Architekturen ermöglicht die konsolidierte Sicht über das gesamte Unternehmen. Die Anforderungen an ein Datawarehouse werden immer komplexer. Daten müssen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme extrahiert werden und in hoher Qualität und kürzester Zeit den Anwendern zur Verfügung stehen. Es gilt, eine konsolidierte Sicht auf das gesamte Unternehmen zu schaffen. Auswertungen sollen schnelle und genaue Ergebnisse bringen. Grundvoraussetzung für solch eine Lösung ist die richtige Architektur, die geeignete Methodik und die dafür passende Technologie. 5

6 Serviceleistungen Von der Extraktion der Daten aus den Quellsystemen, bis zur Erstellung spezieller fachlicher Datamarts Quelldaten intern Integrations- und Standardisierungs-Layer DWH Personen Sach, Leben Datamarts Customer Intelligence Business Intelligence Anwendungssysteme Analyse, Reporting und Prognose Bestand, RW, Legacy, Vertrag Unfall, Kranken Vertriebssteuerung Vertriebssteuerung Customer Intelligence Bank Planung Kapitalanlagen Controlling Reporting Schaden Ad-hoc Analyse Inkasso, Exkasso Vertrieb Betrugsabwehr Data Mining Mobile BI logisches und physikalisches spartenübergreifend harmonisiertes VU- Gesamt-Datenmodell Asset Mgmt. hochperformantes, qualitätsgesichertes und historisiertes DWH Marktdaten, Geodaten, Partner, Makler, 6

7 Nutzen für den Kunden Konsolidierte und qualitativ hochwertige Daten sind die Basis unternehmerischer Entscheidungen Unternehmensweiter Single Point of Truth für Auswertungen und Kennzahlen Hohe Datenqualität durch Best Practice Vorgehen Kurze Ladezeiten und schnelle Ladezyklen durch optimale Performance Passgenaue Darstellung für BI Tools Geringe Projektlaufzeiten durch mfvorgehensmodell Seite 7

8 Vorgehensmodell Hohe methodische und technologische Kompetenz sichern eine erfolgreiche Umsetzung. Explore Design Implement Measure/ Optimize Unternehmensweites Datenmodell Business Processes KPIs Schnittstellen Data Quality Rules Data Profiling DWH-Architektur Dimensionale Modellierung Auswahl Datenbank Relational zeilenorientiert Relational spaltenorientiert OLAP In-memory Auswahl ETL-Tool ETL-Prozesse Data Quality Systemarchitektur Physikalisches Datenbankdesign Datenbank Infrastruktur Datenmodell ETL-Prozesse Data Quality Checks Data Cleansing Applicatoin Performance Tuning für Ladeprozesse und Abfragen Messung Data Quality Einführung Data Quality Checks & Cleansing ETL-Tool & DB-Migration Erweiterung & Redesign 8

9 Success Story Das stark wachsende Enterprise DWH wird erweitert und hinsichtlich neuer Anforderungen optimiert Kunde: Versicherung Ausgangssituation/Herausforderung Aus dem neu eingeführten operativen System mussten die Daten für diverser Reporting-Lösungen bereitgestellt werden. Host-basierte Reports und Sparten-DWHs sollten abgelöst werden. Erfolg & Kundennutzen Dadurch, dass immer mehr Sparten in das neue operative System migriert werden, steigt das Datenvolumen, und auch die Fachlichkeit erweitert sich. Das DWH und die ETL- Prozesse werden ständig dahingehend optimiert, dass sie diese steigenden Anforderungen bewältigen. Vorgehen Datawarehouse-Architektur Ladesteuerung und ETL-Prozesse Ständige Optimierung bestehender ETL-Logik 18 Fachobjekte, 200 Tabellen, >7.000 Attribute, 5 Milliarden Datensätze, 2 TB Daten, 1TB Indizes Oracle 10gR2, OWB 10gR2, PL/SQL 9

10 Success Story Eine einheitliche Unternehmenssicht wurde geschaffen und Host-Auswertung durch moderne Dashboards ersetzt Kunde: Versandhandel Erfolg & Kundennutzen Ausgangssituation/Herausforderung Ein Enterprise DWH war nicht vorhanden, Auswertung wurden direkt auf dem Host durchgeführt oder nach Datenabzug in SAS. Eine einheitliche Sicht fehlte. Eine unternehmensweite Sicht, insbesondere auf den Kunden wurde geschaffen. Diese ist Basis für Online- Bonitätsprüfungen. Ablösung von Host-Auswertung sowie SAP BW durch moderne Dashboards und Berichte Vorgehen Übernahme der technischen Projektleitung Schaffung eines Unternehmensdatenmodells Ermittlung der benötigten KPIs Design DWH Architektur und ETL Prozesse Umsetzung, Test und Go Live Coaching der internen Projektmitarbeiter Einführung Oracle DB 11.2, OWB 11.2, OBIEE 11 10

11 Success Story Mit der Migration auf eine Oracle Exadata wurden 60% der monatlichen Betriebskosten eingespart Kunde: Versicherung Erfolg & Kundennutzen Ausgangssituation/Herausforderung Das bestehende DWH für das Vertriebscontrolling kämpfte mit wachsenden Datenmengen und steigenden Nutzerzahlen: Anwender nutzen das DWH und rufen täglich mehr als Reports auf. Es wurde nicht nur die Performance drastisch gesteigert, sondern auch die monatlichen Betriebskosten wurden um 60% gesenkt. Vorgehen Hardwareevaluation: Oracle Exadata PoC Migration Oracle 10gR2 nach Exadata (Oracle 11gR2) Performance-Optimierung Schulung und Coaching der internen Mitarbeiter Oracle DB 11gR2, OWB 11gR2 (OMB*Plus, Experts), SAS

12 Danke! metafinanz Informationssysteme GmbH Leopoldstraße 146 D München Phone: Fax:

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