Vom Single Point of Truth zur Single Version of the Facts. Data Warehousing zu Beginn des BigData-Zeitalters. inspire IT - Frankfurt

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1 Vom Single Point of Truth zur Single Version of the Facts Data Warehousing zu Beginn des BigData-Zeitalters inspire IT - Frankfurt Fahmi Ouled-Ali Kabel Deutschland Marian Strüby OPITZ CONSULTING

2 Inhalt Vorstellung Kabel Deutschland Produkte und zentrale Technik Probleme vor dem Projekt Technologien und Konzepte im Projekt S / 2

3 Kabel Deutschland Übersicht I Größte Kabelnetzbetreiber in Deutschland 15,2 Millionen anschließbare Haushalte 8,3 Millionen angeschlossene Haushalte Top 3 Städte: Berlin, Hamburg und München Produkte: Hochauflösendes (HD) und digitales (SD) sowie analoges Fernsehen, Video-on-Demand, Angebote rund um digitale Videorekorder, Pay-TV, Breitband-Internet (bis zu 200 Mbit/s), WLAN-Dienste und Telefon über das TV-Kabel an Vertrieb von Mobilfunkdienst S / 3

4 Kabel Deutschland Übersicht II MDAX notierte Unternehmen betreibt Kabelnetze in 13 Bundesländern Mitarbeiter (Stand 31. März 2014 ) Sitz ist in Unterföhring bei München Umsatz von rund Mio Euro im Geschäftsjahr 2013/14 Das bereinigte EBITDA lag bei rund 910 Mio. Euro +5.5% zum Vorjahr S / 4

5 Kabel Deutschland - Produkte S / 5

6 Zentrale Technik - Datenhaltung Phone Traffic Mgmt WebDB RepDB Traffic Data Profile Management WIFI TV Traffic Reports Voice Quality Reports SBP / SOA DB CTODB / TODB Splunk Provisioning (SBP) Reporting DHCP cdns BAC! S / 6

7 Probleme vor dem Projekt / Historie I Ein Enterprise Data Warehouse, EDWH, ist in Business Intelligence Centre zwar vorhanden, doch dauern Durchläufe, von Anforderung bis zur Lieferung, zu lang. Die gesamte Netzinfrastrukturdaten laufen im Bereich Technology Schnelle Zugriff auf Traffic-Datenbanken im selben Bereich Schnelles Verstehen der fachlichen Inhalte der Daten im selben Bereich Zunächst wurde eine Cubeware/MS-SQL-basierte BI-Lösung implementiert Ziel: Analyse des Traffic vor allem Bandbreiten im Internet, WLAN, DTV etc S / 7

8 Probleme vor dem Projekt / Historie II Hauptprobleme sind Skalierungsprobleme: Massive Traffic Daten (paar Milliarden / Tag) 48 Stunden Aufbewahrungszeit der Rohdaten Lange ETL-Laufzeiten (über 12 Stunden Importzeit), die zu Rückstau führen Speicherkapazität, Netzwerkverbindung Fertig aufbereitete Datamarts/Cubes verschiedener Themen konnten für weitere Analysen schlecht zusammengeführt werden S / 8

9 Wie ist das Projekt gestartet Erster Kontakt auf der letzjährigen inspireit Noch vor der Eröffnung erwähnte Kabel Deutschland im lockeren Plausch mit uns die aktuellen Herausforderungen Folgetermin nach 3 Wochen Durchführung eines PoC (Okt./Nov. 2014) Projektstart (Jan. 2015) S / 9

10 Projekt - Big Picture Fachbereich / Produktmanagement Infrastruktur, Tools Exadata Oracle GoldenGate Oracle Data Integrator Oracle Business Intelligence Gemischte Teams Agile / hybride Vorgehensweise Gezielte Schulungen Gegenseitiger Konw-How-Transfer Anforderungen, Zusammenarbeit, Erfahrungen Datenmodellierung Quellsystem, Datenmenge, Datenstruktur Mehrschichten DWH Data Vault 2.0 Templates / Automatisierung Test Framework Controller-Log-Daten Traffic-Daten (Internet / WLAN) Provisioning-Daten S / 10

11 Abkehr vom Single Point of Truth Komplexe ETL- Prozesse Sequentiell Data Marts Core Stage History 3NF Modellierung Modell wird angepasst Migrationsaufwand Geschäftsregeln Cleansed Data Single Point of Truth Generierte ETL- Prozesse Parallel Information Marts Business Data Vault Raw Data Vault Stage History DV Modellierung Business Integration Soft Business Rules History DV Modellierung Modell wird erweitert Kein Migrationsaufwand Hard Business Rules / No bad data Raw Integration der Quellsystems Sources Sources Single Version of the Fact S / 11

12 Fazit / Empfehlungen Iterative Vorgehensweise Architektur, Modellierung Features, Releases Einbindung der Fachbereiche Vertrauen in das System aufbauen Anforderungen just-in-time verfeinern Akzeptanz erhöhen Team-Mentalität zwichen OC und Kabel Deutschland

13 Fragen?

14 Vielen Dank

15 Backup

16 Data Vault 2.0 und Big Data Hashen der Business Keys Hashes der Business Keys Sources Big Data Infrastructure Paralleles Beladen Data Warehouse Rückverfolgbarkeit S / 16

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