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Datawarehouse

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Eduard Drexler
Business Development
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Sphinx Managed Services

Von einem Datawarehouse wird maximale Flexibilität abverlangt - es muss sich regelmässig an geänderte Geschäftsanforderungen anpassen können und eine professionelle und performante Abfrageumgebung für ihre Fachbereiche bieten. Sphinx IT Consulting setzt bei DWH-Projekten daher auf das klassische Lifecycle-Framework, welches durch Spezialisten kontinuierlich weiterentwickelt wird und somit stets am neuesten Entwicklungsstand ist.

Entscheidender Erfolgsfaktor in einer dynamischen DWH-Umgebung ist das Sicherstellen dynamischer, transparenter und effizienter Entwicklungszyklen. Dies setzt voraus, dass alle Prozesse zeitlich exakt aufeinander abgestimmt sind und der Informationsfluss optimiert ist. Der Sphinx Lifecycle-Ansatz garantiert die dafür notwendige Transparenz und liefert somit optimale Ergebnisse.

Sphinx DWH Lifecycle Framework

Data Management

Die Datenverwaltung regelt die Benutzerrechte, Qualitäts- und Integritätsprüfungen sowie die Konsistenz der geladenen Daten.


Metadata Management

Metadaten beschreiben die Elemente und Zusammenhänge in einem Datawarehouse. Aussagekräftige Kommentare und Beschreibungen zum Geschäftsfeld selbst und allen Objekten des Datawarehouse helfen Anwendern, rasch die richtigen Daten für ihre Anforderungen zu finden. Darüber hinaus muss das Monitoring aller DWH-Prozesse, Logging und Error-Handling unterstützt werden. Alle diese Informationen müssen an zentraler Stelle publiziert und auswertbar sein.

Businessrequirements

DWH-Projekte entstehen typischerweise aus konkreten Geschäftsanforderungen. Diese vollständig zu verstehen, ist einer der Schlüsselfaktoren, um eine effiziente Umsetzung in ein Design zu ermöglichen.

Architecture

Datawarehouse-Umgebungen unterscheiden sich in ihren Anforderungen massiv von klassischen Online-Systemen. Es gilt, ein Architekturkonzept unter Berücksichtigung von aktuellen Standards zu erstellen und die Anforderungen (Vision) zu definieren. Die zahlreich vorhandenen Technologien und Produkte sind anhand der Anforderungen zu evaluieren, auszuwählen und zu installieren.

Dimensional Modelling, Physical Design, Data Staging Development

  • Dimensional Modelling - Modellierung von Dimensionen
    Im nächsten Arbeitsschritt werden die wichtigsten Geschäftsprozesse auf Dimensionen abgebildet und in ein detailliertes dimensionales Datenmodell überführt. Das daraus resultierende logische Datenmodell ist mit einem Bauplan für das Datawarehouse vergleichbar.
     
  • Physical Design - Erstellung des physischen Datenbankdesigns
    Ausgehend vom logischen Modell wird dieses in zugriffsoptimale physikalische Strukturen überführt. Diese Phase inkludiert die Einrichtung der Datenbankumgebung, die Definition von Benennungsstandards sowie Strategien zur Indizierung bzw. Partitionierung. 
     
  • Data Staging Development - Datenbereitstellung
    Im Rahmen des Datenbereitsstellungsprozesses (dem "Data Staging") erfolgt das Design und die Entwicklung der Übertragung von Geschäftsdaten aus den Online-Systemen mittels Extraktion, Transformation und Laden (ETL-Prozess) in das Datenwarehouse-Umfeld.

Front-End Application Design

Hier erfolgt die Entwicklung der Benutzerschnittstellen, um die konkreten Auswertungsanforderungen aus den Geschäftsbereichen zu erfüllen. Der Zugang erfolgt über Auswertungstools, die entweder vorgefertigte Reports enthalten oder die Möglichkeit bieten, ad-hoc Anfragen an die Datenbasis des Datawarehouse zu stellen.

Deployment

Dieser DWH-Bereich beschäftigt sich mit der Verteilung von Technologien, Daten und Applikationen auf den diversen Systemumgebungen. Hier werden die zahlreichen Bausteine einer Datawarehouse-Landschaft zu einem funktionierenden Ganzen zusammengefügt.

Maintenance and Growth

Eine im Produktionsbetrieb befindliche DWH-Umgebung muss laufend betreut und überwacht werden. Regelmässige Meetings mit den Endbenutzern sollen sicherstellen, dass aktuelle Geschäftsanforderungen stets erfüllt werden können.