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Vorteile und Herausforderungen der Modernisierung von Data Warehouse
So wichtig ein Data Warehouse auch sein mag, eine so massive Initiative zu ergreifen, bringt einige Herausforderungen mit sich. Von Datenqualitätsproblemen bis hin zur Leistungsoptimierung muss beim Aufbau eines Data Warehouse für Ihr wachsendes Unternehmen viel berücksichtigt werden.
Fügen Sie dazu die verschiedenen Schritte hinzu, die mit der Modernisierung des Data Warehouse verbunden sind, einschließlich der Erstellung von Strategien, um sicherzustellen, dass Ihr Data Warehouse die Anforderungen an Verfügbarkeit und Skalierbarkeit des Data Warehouse erfüllt, und schon haben Sie eine Menge zu tun.
In diesem Blogbeitrag informieren wir Sie über alle Vorteile und Probleme des Data Warehousing, damit Sie Ihr nächstes großes Projekt planen können.
Vorteile der Data Warehouse-Modernisierung im Vergleich zu Herausforderungen
Die meisten Unternehmen möchten heute ihr Data Warehouse in die Cloud verlagern, damit sie die Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit des Data Warehouse nutzen können, die diese Plattformen bieten. Da Unternehmen außerdem mit mehr Datenquellen als je zuvor zu tun haben, ist es wichtig sicherzustellen, dass Ihr Data Warehouse dynamisch genug ist, um mit den sich ändernden Anforderungen Ihres wachsenden Unternehmens Schritt zu halten.
Unternehmen möchten heute ihre Data Warehouses modernisieren, indem sie agile Methoden anwenden, die sich auf die Automatisierung mit minimalem manuellen Eingriff konzentrieren. Die Verwendung dieses Ansatzes fördert nicht nur die Nutzung des Data Warehouse für eine Vielzahl von Prozessen und Funktionen, sondern verbessert auch die Effizienz, indem weniger Datenmodelle von Grund auf neu erstellt und bereitgestellt werden müssen.
Die Modernisierungsbemühungen des Data Warehouse umfassen auch die verstärkte Abhängigkeit von flexiblen Architekturen und die Unterstützung einer Vielzahl von Datenquellen, sodass Unternehmen ihre Daten von mehreren Berührungspunkten aus integrieren können. Wie bei jedem Projekt ist es jedoch wichtig, die Vorteile und möglichen Probleme abzuwägen, um sicherzustellen, dass Sie auf alles vorbereitet sind, was bei Ihrem nächsten Data Warehousing-Projekt ansteht. Da jedes Unternehmen anders ist, hilft Ihnen ein gründlicher Blick auf diese Vorteile und Herausforderungen auch, eine gut durchdachte Architektur zu erstellen, um sicherzustellen, dass Sie die Vorteile eines modernen Data Warehouse voll ausschöpfen können.
Vorteile der Modernisierung von Data Warehouse
Die Modernisierung des Data Warehouse bietet Unternehmen die Flexibilität, die erforderlich ist, um zu skalieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden finden Sie einige Vorteile, anhand derer Sie erkennen können, wie ein modernes Data Warehouse in Ihr Unternehmen passt.
Unterstützt erweiterte Analytics-Anforderungen
Datenanalyse ist heute der Kern jedes wachsenden Geschäfts. Unternehmen müssen Erkenntnisse aus Daten extrahieren, die von verschiedenen Kontaktpunkten eingehen und in verschiedenen Formaten verfügbar sind. Mit einem modernen Data Warehouse können Sie diese eingehenden Daten nicht nur problemlos integrieren, sondern auch die richtigen Informationen und Erkenntnisse aus diesen Daten erhalten.
Da eingehende Daten in einem einzigen Repository zentralisiert sind, können Sie auch verschiedene Funktionen aufteilen und das Geschäft ganzheitlicher betrachten.
Angenommen, Sie verwenden derzeit zwei verschiedene Systeme. Eine für die Verwaltung Ihres internen Marketings und Vertriebs sowie die andere für das gesamte Finanzmanagement. Mithilfe eines modernen Data Warehouse können Sie die Daten aus allen drei Bereichen gleichzeitig anzeigen, um mehr Tiefe und Kontext für die Daten jedes Systems zu erhalten und Zugriff auf Erkenntnisse zu erhalten, die Ihnen helfen, diese zu verbessern Budgetierungsentscheidungen über mehrere Funktionen hinweg.
Mit der Modernisierung des Data Warehouse können Sie auch Daten aus anderen Funktionen aufnehmen und sehen, wie der Erfolg bestimmter Abteilungen auf dem anderer basiert. Diese einzige Quelle der Wahrheit erleichtert es Ihnen auch, Fehler zu identifizieren, auszusortieren und Entscheidungen zu treffen, die im besten Interesse Ihres Unternehmens sind.
Bietet hohe Geschwindigkeit und Leistung
Im heutigen Wettbewerbsumfeld können sich die kleinsten Verzögerungen für Unternehmen als äußerst kostspielig erweisen. Unternehmen müssen heute schnell handeln, um sicherzustellen, dass sie keine Kunden an ihre Konkurrenten verlieren - und dies ist nicht möglich ohne ein zentrales System, mit dem Sie auf alle Ihre Daten an einem Ort zugreifen können.
Da Agilität weiterhin zu einer Anforderung für mehr Unternehmen als je zuvor wird, kann die Notwendigkeit einer einzigen Quelle der Wahrheit, die eine schnelle Entscheidungsfindung fördert, nicht genug betont werden. Mit einem gut ausgestatteten Data Warehouse, das Ihnen zur Verfügung steht, müssen Sie sich wahrscheinlich nie um die Zugänglichkeit von Daten kümmern, da Sie Ihre Daten in Berichts- und Visualisierungstools von Drittanbietern wie z PowerBI Dadurch erhalten Sie eine konsolidierte Ansicht Ihrer Daten und Prozesse.
Durch die Modernisierung des Data Warehouse wird sichergestellt, dass Ihre Daten immer verfügbar sind und auf sie zugegriffen werden kann, ohne die Produktivität und Effizienz Ihres wachsenden Unternehmens zu beeinträchtigen. Moderne Data Warehouses unterstützen auch große Datenmengen und geben Ihnen ein vollständiges Bild Ihres Unternehmens und seines Standorts.
Senkt die Kosten
Ein gut ausgestattetes Data Warehouse im Herzen Ihrer Business Intelligence-Infrastruktur hilft Ihnen dabei, die Kosten für den Kauf mehrerer Datenintegrationstools zum Aufbrechen von Datensilos zu senken. Da moderne Data Warehouses für die Zugänglichkeit durch Endbenutzer ausgelegt sind, müssen Sie keine zusätzlichen Ressourcen einstellen, um Daten abzufragen, Berichte zu erstellen und Analysen durchzuführen. Wenn Sie ein modernes Data Warehouse in Ihrem Arsenal haben, können Sie auch Wartungskosten sparen, die mit der Identifizierung von Daten verbunden sind, die während des ETL-Prozesses verloren gegangen sind, oder Daten von schlechter Qualität, die aufgrund fehlender Validierungen während der Zuordnung von Quelle zu Data Warehouse unbrauchbar sind.
Dank der hohen Sicherheits- und Datenqualitätsprüfungsfunktionen können Sie durch die Modernisierung des Data Warehouse auch die Kosten für verlorene Daten oder Daten senken, die aufgrund schlechter Qualität unbrauchbar werden.
Beweglichkeit und Elastizität
Wachsende Unternehmen experimentieren heute mit unterschiedlichen Ansätzen zur Datenmodellierung, um ihren sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Durch die Modernisierung des Data Warehouse und die Verwendung einer sich weiterentwickelnden Infrastruktur können diese Unternehmen agiler werden und auf eine zunehmende Anzahl von Datenquellen zugreifen, ohne sich um Integrations- und Kompatibilitätsprobleme kümmern zu müssen.
Die Modernisierung des Data Warehouse rationalisiert außerdem den Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und erhöht so die Flexibilität Ihres Unternehmens. Darüber hinaus müssen Sie bei Verwendung eines modernen Data Warehouse, das auf dem agilen Ansatz basiert, nicht jedes Mal, wenn Sie Daten integrieren möchten, Datenmodelle und ETL-Abläufe manuell von Grund auf neu erstellen. Mit der agilen Datenmodellierung können Sie Ihre Modelle in wenigen Minuten aktualisieren und erneut bereitstellen und Ihre Datenarchitektur kontinuierlich weiterentwickeln.
Potenzielle Probleme bei der Data Warehouse-Modernisierung
Es gibt zwar viele Vorteile von Cloud Data Warehouse Um Lösungen zu finden, ist es ebenso wichtig, auch die andere Seite des Bildes zu sehen. Die Modernisierung des Data Warehouse bringt einige Herausforderungen mit sich, die einige Unternehmen möglicherweise dazu veranlassen, ihren modernen Datenverwaltungsplan zu überdenken.
Hier sind einige der größten Herausforderungen bei der Modernisierung von Data Warehouse:
Mangel an Regierungsführung
Gesetze und Vorschriften zum Datenschutz sind seit einigen Jahren ein heißes Thema in der Datenwelt. Unternehmen müssen heute strenge Governance-Regeln einhalten, die sich auf alle Bereiche auswirken können, von der Art und Weise, wie Verbraucherdaten behandelt werden, bis hin zu dem Ort, an dem sie gespeichert werden.
Im Idealfall sollte ein Data Warehouse Daten von allen möglichen Endpunkten und Funktionen enthalten, um sicherzustellen, dass keine Lücken im System vorhanden sind. Unternehmen befinden sich jedoch möglicherweise in einer schwierigen Situation, wenn sie fälschlicherweise Governance- oder Compliance-Anforderungen übersehen.
Glücklicherweise lösen moderne Data Warehouses diese Probleme, indem sie eine Abstraktionsschicht einführen, die als Schutzschild zwischen Quellsystemen und Endbenutzern fungiert und es Unternehmen ermöglicht, mehrere Data Marts zu entwerfen, die je nach den Anforderungen spezifische Daten liefern, und die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen werden während des Berichtsprozesses erfüllt.
Access Control
Das Definieren einer Struktur für die Zugriffskontrolle ist beim Umgang mit Data Warehouses äußerst wichtig. In den meisten Fällen können Unternehmen nicht unterscheiden und entscheiden, welche Abteilungen oder Mitarbeiter unbedingt Zugriff auf das Data Warehouse haben müssen. Wenn Ressourcen nicht ausgeglichen werden und Berechtigungen nicht effizient erteilt werden, wird das System unnötig belastet, was zu Engpässen führt, die hätten vermieden werden können. Das Fehlen einer geeigneten Struktur für die Zugriffskontrolle kann auch dazu führen, dass nicht autorisierte Benutzer auf vertrauliche Quellsysteme zugreifen können, was sich als nachteilig für das Unternehmen erweisen kann.
Fehlen einer effizienten Datenstrategie
Die Erstellung einer durchdachten Datenstrategie ist beim Aufbau oder der Modernisierung eines Data Warehouse unerlässlich. Ohne eine Datenstrategie wird es nicht nur für verschiedene Teams schwierig sein, sich auf das neue Data Warehouse einzustellen, sondern das Fehlen eines geeigneten Plans wird auch die Realisierung der vollen Vorteile eines Data Warehouse behindern. Hierfür ist eine Zusammenarbeit zwischen den Stakeholdern erforderlich, weshalb Entwicklung, Design und Planung Teil eines kontinuierlichen Prozesses sein müssen.
Unterstützte Cloud Data Warehouse-Software
Wie bereits erwähnt, ist es wichtig, Daten aus verschiedenen Quellen in Ihr Data Warehouse zu importieren, um eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Geschäftsabläufe und -prozesse zu erhalten. Aus diesem Grund müssen alle wichtigen modernen Datenverwaltungs- und Warehousing-Lösungen die Integration von gängigen Cloud-Plattformen, -Anwendungen und -Datenbanken wie Redshift, Snowflake, Oracle und MS Azure unterstützen.
Indem Sie die einzelnen Funktionen und Fähigkeiten dieser Datenquellen nutzen und integrieren, können Sie die Effizienz Ihrer Geschäftsprozesse verbessern und den Nutzen maximieren.
Die Unterstützung einer großen Anzahl unterschiedlicher Quellen kann sich auch in Multi-Cloud-Umgebungen als äußerst vorteilhaft erweisen, in denen ein Unternehmen möglicherweise Daten auf mehreren verschiedenen Cloud-Plattformen gespeichert hat und möglicherweise durch die Konsolidierung von Daten aus diesen Quellen Erkenntnisse gewinnen muss. In einer solchen Situation kann sich die Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Flexibilität von Cloud-Datenbankanbietern wie Amazon Redshift und Snowflake als nützlich erweisen. Sie können die Visualisierung verbessern und tiefer in Ihre Prozesse eintauchen, indem Sie die Visualisierung mit einem Tool wie PowerBI verbessern.
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