Die Auswahl der richtigen Datenmodellierungstechnik und das dabei verwendete Datenmodell ist für den Erfolg Ihres Data Warehouse sehr wichtig. Da es so viele verschiedene Ansätze gibt, kann es schwierig sein, herauszufinden, welcher für die Anforderungen Ihres Unternehmens am besten geeignet ist. In diesem Blogbeitrag erwähnen wir einige Best Practices für die Auswahl einer Datenmodellierungstechnik für Ihr Data Warehouse.
Der erste Schritt bei der Auswahl einer Datenmodellierungstechnik besteht darin, die Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens zu identifizieren die eine Auswirkung auf Ihr Datenmodell haben können. Dies können komplexe Analyse- und Reportinganforderungen des Managements sein oder aber auch moderne Analysestrategien die Ihre Berater Ihnen im Zuge der Implementierung nahelegen. Auch Frontendanbieter bieten eine Reihe von Analysemodellen die bei der Anwendung jedoch entsprechende Datensets benötigen die oft nur ein Data Warehouse oder Data Lakehouse bereitstellen kann.
Wenn Sie dies alles identifiziert haben, können Sie die die Modellierungstechnik und das Konzept für ein Datenmodell auswählen, welches Ihrem Unternehmen einen Mehrwert anbietet.
Für die Wahl des geeigneten Datenmodells und der Datenmodellierungstechnik ist ein tiefgreifendes Verständnis über Ihre Datenquellen notwendig. Sie müssen die Qualität, Struktur und Komplexität Ihrer Datenquellen bewerten, um die geeignete Datenmodellierungstechnik und Vorgehensweise auszuwählen. Wenn Sie Ihre Datenquellen verstehen, können Sie eine Technik wählen, die den individuellen Datenanforderungen Ihres Unternehmens gerecht wird.
Darunter verstehen wir die Datenbanktechnologie, die Analytics Plattform und die Frontendtechnologie. Technologien kommen in die Auswahl, die Ihre Quelldaten bestmöglich verarbeiten können und rasch und effizient ein Data Warehouse und eine analytische Ebene aufbauen können und die entsprechende Modellierungstechnik unterstützen. Diese Werkzeuge sollten Ihre Business Anforderungen abdecken können und von Ihren Mitarbeitern mit den entsprechenden Skills einfach zu bedienen sein. Hierzu gibt es eine Vielzahl von Kriterien die zu berücksichtigen sind. In weiteren Blog Artikeln von AC werden Sie weitere Informationen dazu finden (Kriterienkatalog),
Wählen Sie eine Datenmodellierungstechnik, die sich an große Datenmengenänderungen anpassen lässt, skalierbar ist und allen erhöhten Verarbeitungsanforderungen gerecht wird. Stellen Sie sicher, dass die Technik mit Ihrem Geschäftswachstum skaliert werden kann, und berücksichtigen Sie auch die Leistung. Die ideale Technik ermöglicht eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung und -abfrage, ermöglicht einfache Quellenänderungen und erleichtert die Integration neuer Quellen in bestehende Datenmodelle. Dies ist insbesondere beim Umgang mit heterogenen Quellsystemen wichtig, die unter anderem öfters wechseln können (Wenn neue Unternehmen hinzukommen, Systemwechsel).
Eine Datenintegrationsstrategie ist ein entscheidender Gesichtspunkt bei der Wahl Ihres Datenspeichers, Ihres Datenmodells und hat ebenso Auswirkungen auf die Auswahl einer Modellierungstechnik. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Datenintegrationsstrategie, Historisierungskonzepte sowie Change Data Capture (CDC) Konzepte unterstützt. Darüber hinaus ist es wichtig, die Datenintegrationsanforderungen Ihrer nachgelagerten Systeme, wie etwa Business-Intelligence-Tools und Analyseplattformen, zu berücksichtigen, um einen nahtlosen Datenfluss und Kompatibilität sicherzustellen.
Daten sind unterschiedlicher Natur und es können unterschiedliche Datenmodellierungstechniken verwendet werden, unabhängig von der Datenbanktechnologie und Analytics Plattform, die Sie einsetzen. Es ist wichtig, eine Technik zu wählen, die auf die spezifischen Eigenschaften Ihrer Daten abgestimmt ist. Wenn Sie überwiegend über unstrukturierte Daten verfügen, müssen Sie herausfinden, wie Sie diese Daten mithilfe eines individuellen Programms am besten in eine strukturierte Form umwandeln können. (Beim Umgang mit überwiegend unstrukturierten Daten ist es wichtig, die beste Methode zur Umwandlung in strukturierte Daten zu ermitteln. Es stehen viele Tools zur Verfügung, oder Sie können zu diesem Zweck Ihren eigenen Code entwickeln.)
Es ist wichtig, die in Ihrem Unternehmen verfügbaren Fähigkeiten und Fertigkeiten zu berücksichtigen. Bewerten Sie das Fachwissen Ihrer Teammitglieder in Bereichen wie Datenanalyse, Datenmanagement (DWH), Datenbankverwaltung und Datenintegration. Stellen Sie fest, ob Sie über Personen verfügen, die über die erforderliche technische Kompetenz, Branchenkenntnisse und Vertrautheit mit modernen Datenmodellierungsansätzen verfügen. Berücksichtigen Sie außerdem die Verfügbarkeit von Ressourcen für Maintenance und Support sowie den potenziellen Bedarf an externen Schulungen oder Einstellungen, um etwaige Qualifikationslücken zu schließen. Die Wahl einer Technik, die zu den Fähigkeiten und Fertigkeiten Ihres Teams passt, gewährleistet eine erfolgreiche Implementierung und fortlaufende Verwaltung Ihres Data Warehouse.
Die Pflege eines Data Warehouse kann eine erhebliche Investition sein. Bei der Auswahl einer Datenmodellierungstechnik müssen Sie die Kosten für Entwicklung, Maintenance und Lizenzierung berücksichtigen. Darüber hinaus müssen Sie den Umfang des vom Anbieter oder der Open-Source-Community verfügbaren Supports berücksichtigen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl der richtigen Datenmodellierungstechnik für den Aufbau eines effektiven Data Warehouse sehr wichtig ist. Wenn Sie diese Best Practices befolgen, können Sie eine Technik auswählen, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht, Ihren individuellen Datenanforderungen gerecht wird und einen Mehrwert für Ihr Unternehmen bietet. Durch den Einsatz von Datenautomatisierungstools wie AnalyticsCreator werden die Geschwindigkeit, Agilität und Anpassungsfähigkeit Ihres Data Warehouse erhöht.