Best Practices: BI mit Open-Source-Tools

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Viktoria Müller
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1 Best Practices: BI mit Open-Source-Tools Alf Hellmund - GIUA 2009 Seite 1

2 Agenda Einleitung Best Practices Fazit Vorstellung & Motivation Vorteile Architektur & Entwurf Datenmodellierung ETL Reporting Service Zusammenfassung Fragen? Seite 2

3 Wer sind wir? Was machen wir? Namenserklärung: decerno (Entscheidung) und opus (Fabrik) Beratung / Consulting mit Schwerpunkt im Bereich Datenbanken & DWH Produktentwicklung Erfahrung in über 30 Projekten in den Bereichen Analyse, Architektur, Datenversorgung, Entwicklung, Reporting und Re-Design Seite 3

Consulting mit Schwerpunkt im Bereich Datenbanken & DWH Produktentwicklung

4 Vorteile von BI mit Open-Source Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten Einfache Integration heterogener Datenquellen Verbesserung der Datenqualität Historische Betrachtung von Entwicklungen Verdichtung der Daten Ausgefeilte Analyse und Reporting möglich Keine Lizenzkosten, Planungssicherheit Eigene Weiterentwicklungen Geringer Schulungsaufwand Seite 4

Historische Betrachtung von Entwicklungen Verdichtung der Daten Ausgefeilte Analyse und Reporting

5 Agenda Einleitung Best Practices Fazit Vorstellung & Motivation Vorteile Architektur & Entwurf Datenmodellierung ETL Reporting Service Zusammenfassung Fragen? Seite 5

6 Architektur & Entwurf: Probleme Keine genauen oder übergroße Zielvorstellungen Fehlende Kommunikation zwischen Fachbereich und IT Mangelndes Verständnis für Abhängigkeiten Fehlende Dokumentation der Geschäftsprozesse Widersprüchliches Regelwerk Fehlende Motivation Fehlende Unterstützung durch die Geschäftsleitung Seite 6

Abhängigkeiten Fehlende Dokumentation der Geschäftsprozesse Widersprüchliches

7 Architektur & Entwurf: Lösungen Einbindung der Projektbetroffenen und Entscheider Gemeinsame Vorgehensweisen für Prozesse (Analyse, Entwicklung, Test, Betrieb) - trans pa rent (durchsichtig; durchschaubar) - ef fi zi ent (wirksam; wirtschaftlich) Evolutionäre Entwicklungszyklen möglich, da keine hohen Anfangsinvestitionen Scope offen halten Aufsplittung des Projektziels in Meilensteine Erstellung und Verwendung von Testkonzepten Lessons-Learned Open Office, OpenProj und DIA Seite 7

wirtschaftlich) Evolutionäre Entwicklungszyklen möglich, da keine hohen Anfangsinvestitionen Scope offen halten

8 Datenmodellierung Planung eines DWH in Schichten: - Daten-Stage (ggf. mit DQ) - Core-DWH als Star- bzw. Snowflake- Schema - OLAP-Cubes & Datamarts Nutzung von Case- & Abfrage-Tools: - Reverse Engineering - Leichte Wartbarkeit - Automatische Codegenerierung, Syntaxprüfung - Zusammenhänge der Tabellenstruktur sind übersichtlicher und dokumentiert - DB Browser, Datastream Pro Seite 8

Snowflake- Schema - OLAP-Cubes & Datamarts Nutzung von Case- & Abfrage-Tools: - Reverse

9 ETL Schnelle und effiziente Erzeugung der Prozesse durch JasperETL (Talend) oder Pentaho (Kettle) Sehr gute Modifizier- und Erweiterbarkeit durch Nutzung erprobter Transformationen Leichter Zugriff auf heterogene Quellen Umfangreiche Verbesserung der DQ Konzentration auf fachliche Anforderungen anstatt auf Bugfix von Codezeilen z.b. bei Historisierung Hohe Skalierbarkeit, Monitoring Vereinigung der Daten in einem Single Point of Truth Versionierung der Änderungen Aufbau komplexer Workflows Seite 9

der DQ Konzentration auf fachliche Anforderungen anstatt auf Bugfix von Codezeilen z.b.

10 Reporting Einfacher und schneller Entwurf von Reports mittels Generatoren (ireport, Pentaho Reporting) Direkter Excel-Zugriff mittels Datamarts Direkte Datenauswertung und analyse über Cubes Ad-Hoc-Reporting: Konzentration auf die Fachlichkeit Webbasierte Zugriff auf Reports und Dashboards Einfache Austauschbarkeit durch standardisiertes Datenmodell Seite 10

analyse über Cubes Ad-Hoc-Reporting: Konzentration auf die Fachlichkeit Webbasierte

11 Service Ein Projekt endet nicht mit der Produktivsetzung! Durch den Einsatz der BI-Werkzeuge Synergieeffekte im Betrieb und für die Weiterentwicklung nutzen Leichte Erweiterbarkeit und minimaler Testaufwand durch schnelles Eingrenzen der relevanten Bereiche Automatische Code-Generierung bei Änderungen vermeidet Fehler Vereinfachte Dokumentation auch nach einer Aktualisierung Planungssicherheit durch Open-Source Reduzierter Schulungsaufwand durch transparente Prozesse Seite 11

Erweiterbarkeit und minimaler Testaufwand durch schnelles Eingrenzen der relevanten Bereiche Automatische

12 Agenda Einleitung Best Practices Fazit Vorstellung & Motivation Vorteile Architektur & Entwurf Datenmodellierung ETL Reporting Service Zusammenfassung Fragen? Seite 12

13 Zusammenfassung Klärung der fachl. & techn. Aufgabenstellung vorab Case-Tools unterstützen bei Planung, Umsetzung, Dokumentation & Wartung DB-Modellierung-Tools Sehr ausgereifte Open-Source-Tools für ETL und Reporting verfügbar Eigene Modifikationen dank Quellcode möglich Unterstützung durch Hersteller und Community Keine Lizenz-, nur Entwicklungs- und Wartungskosten Seite 13

DB-Modellierung-Tools Sehr ausgereifte Open-Source-Tools für ETL und Reporting verfügbar

14 Haben sie Fragen? Seite 14

15 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Seite 15

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