Data Warehouse – ein Thema, das in den letzten Jahren an Popularität gewonnen hat. Unternehmen werden von ihren Geschäftspartner und dem Gesetzgeber zunehmend gezwungen, immer mehr Daten vorzuhalten und zu veröffentlichen. Themen wie Basel II, SOX, Risikomanagement, Abgeltungsteuer oder ein positives Unternehmensrating sind die Antreiber der heutigen Data Warehouse Projekte.
Erfolgreiche Data Warehouse Projekte zeichnen sich durch ein strukturiertes methodisches Vorgehen aus. Die in den mehr als 16 Jahren durchgeführten Data Warehouse Projekte wurden nach dem unten abgebildeten „8 Phasen Modell“ durchgeführt. Dabei Stand die Data Warehouse Strategie im Focus des Projektes.
Strategie – Die Data Warehouse Strategie sollte als ein Teil der Unternehmens IT Strategie verstanden werden. Ergänzend zur Unternehmens IT Stratgie wird hier der Fokus auf das Data Warehouse (DWH) gelegt. Auf einem sehr hohen Level wird zu den Themen Datenmanagement, ETL-Management, Dateninhalte, Architektur, Software und Hardware u.s.w. Stellung genommen. Die Strategie bildet den Rahmen für jegliche DWH Aktivitäten. Gerne erstelle ich mit Ihnen ihre Data Warehouse Strategie.
Definition Phase – In der Definitionsphase wird detailliert das Data Warehouse in seinen Einzelheiten beschrieben. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Phase ist die Definition der Anwender (Business) Anforderungen. Sie sind mit den Anwendern zu diskutieren und sehr ausführlich zu beschreiben. Gerne wird die Definitionsphase mit in die Konzeptionsphase integriert. Anwenderanforderungen werden dann ins „Business Concept“ verlagert. Dies bedeutet, das die detaillierten fachlichen Anforderungen nicht mehr mit aufgenommen werden.
Analyse Phase – In der Analysephase sollten die Datenquellen sowie zum Beispiel abzulösende Systeme detailliert analysiert und dokumentiert werden. Ebenso alle Neuanforderungen und bestehende Anforderungen an die abzulösenden Systeme. Sollte die Software Frage (Tools) noch nicht geklärt sein, bietet es sich an, in dieser Phase eine Tool Auswahl durchzuführen.
Konzeptions Phase – Alle Anforderungen und bestehenden Dokumentationen sollten nun in die Konzepte für das neue bzw. zu modifizierende Data Warehouse einfließen. Es entstehen klassische Konzepte wie zum Beispiel das Benutzer-, ETL-, Back-Up-, Datenmanagement-, Architektur- ,Historisierungs-, Aggregations- oder Datenexport Konzept. Dies sind nur einige Konzepte, die die Basis für das Design, die Realisierung und den Test bilden. Es besteht auch die Möglichkeit Themen in einem Gesamtkonzept zusammen zu fassen wie zum Beispiel ein technisches Konzept mit den Themen Architektur, Back-Up und Historisierung. Die Anzahl der Konzepte sowie die Themengebiete orientieren sich an das Projekt. Machbarkeitsstudien (Feasibility Study) sowie Prototypen sollten zum Ende der Konzeptionsphase erstellt werden.
Design Phase – In dieser Phase wird das Datenmodell inklusive Hierarchien und Aggregate erstellt und das dafür zu Grunde liegende Modell (Relational, Star, Snowflake oder Galaxy) ausgewählt. Im Bereich der Architektur sollte ein Hardware- und Software Design erstellt werden. Weitere Design Dokumente wie zum Beispiel Zugriff- oder das Design diverser Prozesse ist mit dem Projektauftrag abzustimmen.
Realisierung Phase – Basis für die Realisierung bilden die Phasen Analyse, Konzeption und Design. Die Qualität der Dokumentation dieser Phase hat einen direkten Einfluss auf die Realisierung. Gibt es Lücken in der Dokumentation der vorangegangen Phasen, ist mit einem erhöhten Aufwand in der Realisierung zu rechnen. Der Aufwand ergibt sich durch das nachträgliche Klären von offenen Punkten, Überarbeitung schon umgesetzter Programme oder eine komplette Neuprogrammierung. Um den Aufwand für Nacharbeiten auf ein Minimum zu reduzieren, sollte der Projektmanager kleine Entwicklungseinheiten mit anschließender Präsentation der Ergebnisse planen.
Test Phase – Wie in jedem anderem Entwicklungsprojekt geht man auch beim Data Warehouse Projekt von einem vier stufigen Testprozess aus. Entwickler Test ( Unit Test), sobald dieser abgeschlossen ist, können die Ergebnisse dem Anwender das erste Mal präsentiert werden (siehe Abschnitt Realisierung). Im anschließenden System Test, werden alle Funktionen und deren Zusammenspiel innerhalb des DWH’s getestet. Der Integrationstest (ebefalls noch ein technischer Test), stellt sicher. das das DWH mit seinen Schnittstellen (Datenquellen, Datenexport und sonstige Systemabhängigkeiten) innerhalb der IT Infrastruktur ordnungsgemäß arbeitet. Die Stufe 4 – User Acceptance Test (UAT), bezieht sich auf die Inhalte (Daten) im DWH. Es wird auf Vollständigkeit und Fehlerfreiheit der Daten von den Anwendern getestet. Der UAT beinhaltet in der Regel zum Abschluss noch ein sogenannten „System Acceptance Test“, der die Freigabe für die Produktion dokumentiert.
Produktion Phase – Zur Übergabe in die Produktion sind diverse Vorbereitungen notwendig. Es ein Deployment Plan zu erstellen, der unter anderem den Installationsprozess beschreibt, Kontaktpersonen inklusive Eskalationslevel benennt und auch ein Roll Back Szenario aufzeigt. Es ist ein Gesamtverantwortlicher für die Installation zu benennen, bei dem alle Informationen zusammen laufen. In der Regel wird das System nach der Installation in der Produktion nochmals einem kleinen Anwenderkreis zur Überprüfung bereitgestellt . Erst nach dem erfolgreichen Test erhält das System die offizielle Produktionsfreigabe und kann nun von allen Anwendern genutzt werden.