{"id":2396,"date":"2018-01-16T11:34:43","date_gmt":"2018-01-16T10:34:43","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.pikon.de\/?p=2396"},"modified":"2021-04-10T19:30:25","modified_gmt":"2021-04-10T17:30:25","slug":"datawarehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pikon.com\/de\/blog\/datawarehouse\/","title":{"rendered":"Die Rolle des Data Warehouse in der Zukunft"},"content":{"rendered":"\t\t
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\u201eMit einem S\/4HANA-System wird unser Data Warehouse in Zukunft obsolet.\u201c<\/em> \u2013 Diese oder \u00e4hnliche Aussagen h\u00f6re ich in Unternehmen in der letzten Zeit immer wieder. Zum Teil wird diese Behauptung vom Walldorfer-Softwarehaus sogar selbst in den Raum geworfen. Aus meiner Sicht ist diese Aussage sehr pauschal. Unternehmen stellen sich daher nat\u00fcrlich nun die Frage, ob sie davon betroffen sind und was dies im konkreten Fall f\u00fcr sie bedeutet. Im folgenden Beitrag will ich diesem Aspekt auf den Grund gehen.<\/p>\n

Lassen Sie uns zu Beginn auf eine kurze Reise in die Vergangenheit gehen. Warum wurde es irgendwann \u00fcberhaupt notwendig Unternehmensdaten, beispielsweise aus einem ERP-System<\/a>, zu extrahieren und in einem separaten System \u2013 einem DataWarehouse<\/a> \u2013 redundant zu speichern?<\/p>\n

Es gab den Wunsch, Unternehmensdaten zu harmonisieren und zu konsolidieren, um diese letztendlich unternehmensweit miteinander vergleichbar zu machen und somit einen zentralen Ort im Unternehmen zu erhalten, in dem man sich auf die \u201eZahlen, Daten, Fakten\u201c verlassen konnte (\u201eSingle Version of Truth\u201c). Gleichzeitig sollte ein einfacher und performanter Zugriff, mit Hilfe standardisierter Datenmodellen und einer gemeinsamen Semantik, auf aktuelle und historische Daten gegeben sein.<\/p>\n

Diese Anforderungen gelten gr\u00f6\u00dftenteils noch heute. Es sind jedoch viele weitere hinzugekommen. Zu nennen w\u00e4re hier sicherlich das stetig steigende Datenvolumen, was vor dem Hintergrund, dass immer gr\u00f6\u00dfere Datenbereiche miteinander verkn\u00fcpft und m\u00f6glichst agil ausgewertet werden sollen, zu einer Herausforderung wird. Die in den letzten Jahren gestiegene Diversit\u00e4t von Daten und Datentypen erfordert einfache M\u00f6glichkeiten zur Harmonisierung, um diese \u00fcber Grenzen hinweg auswertbar zu machen. Und nicht zuletzt die steigende Zahl unterschiedlichster Datenquellen erfordert neue technische Ans\u00e4tze, um das damit verbundene Potential dieser bislang ungenutzten Daten zu erkennen und auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n

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Und welches System kann mit all diesen Herausforderungen idealerweise und origin\u00e4r umgehen?  \u2013 ein Data Warehouse!<\/p>\n

Was sollte ein modernes Data Warehouse-System heutzutage leisten k\u00f6nnen?<\/strong><\/h2>\n

Dieser Frage muss man sich aus zwei Perspektiven n\u00e4hern \u2013 zum einen aus der Sicht der Fachseite und zum anderen aus der Sicht der IT-Kollegen.<\/p>\n

Heutige Anforderungen der Fachseite:<\/p>\n