imposult GmbH & Co KG - Datawarehouse

imposult GmbH & Co KG - Datawarehouse

Februar 2004

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Typische Datawarehouse Architektur

AnalytischeAnreicherung Data

Warehouse

DatenGewinnung

Operationale Systeme

Web Analyse

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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

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Reporting – Warum eigentlich

Gemeinsame Information im Unternehmen

Einfache Bedienbarkeit

ReportingGezielte Analysen(z.B.: Controlling)

Vereinheitlichte Strukturen und Wissen

Effizienzsteigerung

Zentrale Wartung

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Informationsfluss

Reporting

Info

Info

Info

Info

Info

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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

An

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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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zahllose 1Ca. 10 3-5

Anzahl übrigbleibender Tools

Filterstufe 1 Filterstufe 2 Filterstufe 3

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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