Analyse

In einer heterogenen Systemlandschaft werden Daten in unterschiedlichen Datensenken gelagert. Dies können gut strukturierte Datenmodelle innerhalb üblicher RDBMS, ERP Systeme, aber auch Daten in Büroanwendungen, Branchensoftware oder Altsystemen sein.
Diese Daten sollen in ihrer Unternehmensrelevanz bewertet, analysiert, und konsolidiert werden. Eine wichtiges Nebenkriterium ist die Anforderung hoher Aktualität.
Die Daten werden ursächlich für Produktionsprozesse generiert und benötigt.
Beim Zugriff für analytische Zwecke müssen daher ggf. begrenzte Ressourcen wie Datenbankverbindungen oder die Netzwerkauslastung berücksichtigt werden.

Lösung

Folgende Schritte führen zu einer Lösung:

• Datensichtung und Bewertung
• Untersuchung der Fragestellungen an die Daten
• Evaluierung der Verwendung von analytischen Informationssystemen und Hilfsmitteln
• Überführung unternehmensrelevanter Daten in ein Data Warehouse (DWH) oder Data Mart
• Herstellung analytischer Datenmodelle (Cubes)
• Herstellung analytischer Präsentationssoftware (Reports)
• Automatisierung des Datentransfers (ETL) und der Historisierung unter Berücksichtigung knapper Ressourcen

Vor-/Nachteile

Mögliche Vorteile sind:

• Entscheidungen können zeitnah anhand aktueller Daten getroffen werden
• Vermutungen lassen sich datenbasiert verifizieren (oder falsifizieren)
• Entlastung der Produktionssysteme, da ad hoc Anfragen entfallen
• Es gibt Open Source Alternativen zu den kommerziellen Systemen

Mögliche Nachteile sind:

• Die sorgfältige Durchführung der o.g. Schritte kann fallweise arbeitsintensiv sein, es müssen i.d.R. Experten aus unterschiedlichen Fachdomänen (IT, Controlling...) hinzu gezogen werden
• Analytische Informationssysteme sind nicht unbedingt in der Standardversion eines RDBMS oder ERP-Systems enthalten (zusätzliche Kosten)