Data Warehouse aufbauen: Ihre Systeme in einem Daten­modell

Anlass

Wann braucht ein mittelständisches Unternehmen ein Data Warehouse?

Sie brauchen ein Data Warehouse, sobald eine wiederkehrende Auswertung Daten aus mehr als einem System verlangt und Ihr Team diese Daten heute von Hand zusammenführt. Vorher reicht oft ein Bericht direkt aus dem ERP.

Der Absatzbericht je Produktgruppe braucht zum Beispiel Aufträge aus dem ERP, Angebote aus dem CRM und Rechnungen aus der Buchhaltung. Das Controlling baut dafür jeden Monat eine Excel-Datei, die nur eine Person versteht.

In solchen Fällen löst ein Data Warehouse das Zusammenführen einmal und dauerhaft, mit einem Datenmodell, das die Beziehungen zwischen Kunden, Aufträgen und Artikeln festhält. datadice erschließt zuerst die Quellen, die Ihr Vorhaben braucht; weitere kommen dazu, wenn ein neues Vorhaben sie verlangt.

Für Ihre IT-Leitung

Welche Plattform nutzt datadice und passt sie zu unseren Standards?

datadice richtet sich nach den Plattformen, die bei Ihnen gesetzt sind; bei Thomann ist das Google Cloud mit BigQuery. Die Architektur legen wir fest, nachdem Ihre IT erklärt hat, welche Cloud, welche Datenbanken und welche Berechtigungssysteme gelten.

Für Thomann hat datadice auf Google Cloud gebaut: Das Data Warehouse läuft in BigQuery, die Datenstrecken sind mit Dataform dokumentiert und versioniert, die Dashboards laufen in Looker Studio. Für Ihr Vorhaben entscheiden Ihr Datenschutz, Ihr Betriebsmodell und die Frage, wer die Plattform später pflegt.

Vor dem Bau liegen eine Architekturskizze, die Liste der Quellanbindungen und ein Rechtekonzept vor. Ändert sich ein Quellsystem, lassen sich die betroffenen Anbindungen gezielt finden, weil jede Datenstrecke dokumentiert ist.

Abgrenzung

Data Warehouse, Data Lake oder Excel?

Ein Data Warehouse speichert aufbereitete, strukturierte Daten nach einem festen Modell und eignet sich für Berichte und Kennzahlen. Ein Data Lake speichert Rohdaten in vielen Formaten und lohnt sich, wenn große Mengen unstrukturierter Daten anfallen.

Excel bleibt das richtige Werkzeug für einmalige Analysen; eine monatliche Auswertung mit mehreren Quellen hängt dort an der Person, die die Datei pflegt.

Für Ihre Finanzleitung

Welche Kosten entstehen nach dem Aufbau?

Nach dem Aufbau entstehen Plattformkosten und Pflegeaufwand. Beides stimmt datadice vor dem Start mit Ihnen ab, getrennt von den Kosten für den Aufbau.

Bei Cloud-Diensten wie BigQuery richten sich die laufenden Plattformkosten nach Speicher und Abfragen, also nach Datenmenge und Nutzung. Dazu kommen die Pflege der Definitionen und Anpassungen, wenn sich ein Quellsystem ändert.

Welche Aufgaben Ihr Team selbst übernimmt und was datadice im Betrieb leistet, legen wir vorher fest. Ihre Finanzleitung bekommt damit eine Übersicht aus einmaligen Kosten, laufenden Kosten und interner Mitarbeit.