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imposult GmbH & Co KG - Datawarehouse
imposult GmbH & Co KG - Datawarehouse
Februar 2004
Seite 211.04.23
Typische Datawarehouse Architektur
AnalytischeAnreicherung Data
Warehouse
DatenGewinnung
Operationale Systeme
Web Analyse
Seite 311.04.23
WarehouseWarehouseQuellenQuellen ResultateResultate
ETL -ToolETL -Tool
KundenKunden
WarehouseWarehouseTabellenTabellen
ProdukteProdukte
FinanzenFinanzen
ProzesseProzesse
ETLETLProzessProzess
Data Mart(s)Data Mart(s)Flat File
Andere externe Daten
DB’s
OLAPOLAP
OLAP Cubes
Enterprise Warehouse: Architektur
ETLETLProzessProzess
ReportingReporting
Seite 411.04.23
Reporting – Warum eigentlich
Gemeinsame Information im Unternehmen
Einfache Bedienbarkeit
ReportingGezielte Analysen(z.B.: Controlling)
Vereinheitlichte Strukturen und Wissen
Effizienzsteigerung
Zentrale Wartung
Seite 511.04.23
Informationsfluss
Reporting
Info
Info
Info
Info
Info
Seite 611.04.23
Tool auswählen und dann dieAnforderungen dem Tool
anpassen
Projektzyklus allgemein
• Ziele definierenwas wollen wir
Anforderungen
Prozesse
• Interne Einigkeitalle sollen dahinter stehen
Vorbereitung
• Auswählen des Tools nach den Anforderungen des Unternehmens
• Es gibt immer mehrere Anbieterd.h. mehrere Alternativen
• Changemanagement beachten
Toolauswahl
• Changemanagement
• Einrichtung HelpDesk
• Schulung
• Feedbackrunden
• Releaseplanung
Nacharbeit
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Richtige Vorgehensweisezur Toolfindung
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Workshops Anforderungskatalog
Konsolidieren der Anforderungen in Gruppen
Fragenkatalog an die Toolanbieter erstellen
Fragenkatalog an die Toolanbieter aussenden
In Frage kommende Tools erheben
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Filtern
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zahllose 1Ca. 10 3-5
Anzahl übrigbleibender Tools
Filterstufe 1 Filterstufe 2 Filterstufe 3
Seite 811.04.23
Vorgehen Toolanbieter einschränken
Software- und Hardwarearchit ektur
Anforderungs-katalog
2. Filterstufe
Workshopsund
Inferviews
3. Filterstufe
Bebauungsplan
Architekturskizze
Vorgaben
der
Ab teilung
Reicht Ergebnisse weiter
Liefert Information
1. Filterstufe
Allgemeine fachlicheSzenarien in dem System
Funktionen einesGenerischen Systems
(fachlich und technisch)
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Positionierung und Merkmale
• Hersteller- und Produktunabhängigkeit
• Kontinuität in der Beratung
• Vielzahl an Projekten aus verschiedenen Branchen
• Vereinigung von IT-, Prozess-, Organisations- und Unternehmens-Know-How
• Gesamthafte Projektbetreuung
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Referenzbeispiel
Österreichische KontrollbankDas Thema Datawarehouse und die Einführung von CRM auf Basis von SAP-CRM
Aufgaben: Projektleitung, Koordination von Fremdanbietern, Analyse, Realisierung, Planung,
Anforderungserhebung, Realisierung BW, Changemanagement, Riskmanagement, Qualitätssicherung, Bedarfsanalyse, Entwicklung eines Sollkonzepts, Modellierung von Prozessen
Technologie:Datawarehouse auf Oracle, ARIS, SAP CRM
Projektzeitraum:18 Monate Teamgröße:15
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Referenzbeispiel
BaumaxEs wurde bei der Firma Baumax ein Proof of Concept durchgeführt. Microsoft trat an
uns heran, um Konzeption und Realisierung zu übernehmen. Wir haben – denken wir – das Optimum aus dem SQL-Server und seinem OLAP-Tool herausgeholt. Wir setzten dort bereits die neue Solution für DWH von MS ein, die durch unser Projekt noch in seiner endgültigen Version beeinflusst wurde und mittlerweile released ist.
Aufgabe:Konzeption, Realisierung Technologie:SQL-Server 2000, BEX-Solution, OLAP 2000 Projektzeitraum:2 Monate – Ongoing Teamgröße:3
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Referenzbeispiel
SPAR DeutschlandDies war das größte bis zu dem Zeitpunkt in Europa entwickelte OLAP Projekt auf
Basis Microsoft SQL Server 7.0. Es mussten 300 Mio. Datensätze von einer DB2 in ein Datawarehouse eingeladen werden. Dann wurden verschiedenste OLAP-Würfel mit Hilfe von Microsoft als Server und Cognos PowerPlay als Frontend entwickelt und zur Verfügung gestellt. Mit 23 Dimensionen, in denen sich historische und aktuelle Sichten vermischten, wurden dann Reports entwickelt und im Intranet zur Verfügung gestellt.
Aufgabe:Konzeption, Realisierung, Projektmanagement Technologie:MS-SQL Server 7.0, Cognos PowerPlay, DB2 Projektzeitraum:6 Monate Teamgröße:12
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Referenzbeispiel
T-Mobile
Im Bereich des IT-Controllings galt es, auf Basis Oracle OLAP-Technologien nutzbar zu machen. Die Entscheidung fiel auf Oracle-Express mit dem Frontend Oracle-Financial Analyser. Zahlreiche eigens durch den Mobilbetreiber entwickelte Algorithmen galt es in dieser Programmierumgebung abzubilden. Zuerst mussten die Beladeprozeduren geschrieben werden, was mit großem Testaufwand erfolgreich durchgeführt werden konnte. Schlussendlich wurde das Tool entsprechend mit Reports ausgestattet und noch ein letztes Mal getuned. Nach diversen Lasttests und einem Prototypen ging die Lösung in Produktion.
Aufgabe:Projektbegleitung, Analyse, Realisierung
Technologie:Oracle, Oracle Financial Analyser, Oracle Express
Projektzeitraum:7 Monate
Teamgröße:7