
Automatisierte Data-Warehouse-Lösungen schaffen Abhilfe und ermöglichen schnellere Nutzung von Analysen zu modernem Datenmanagement
WhereScape, Anbieter von Software für Data-Warehousing-Automatisierung, hat gemeinsam mit TDWI (Transforming Data With Intelligence) eine Studie veröffentlicht, die Unternehmen bei der Beschleunigung ihrer Data-Warehouse-Entwicklung unterstützen soll, um die Anforderungen für neue, aussagekräftige Datensätze erfüllen zu können. Der Report untersucht, welche Skalierungs-Methoden den Data-Warehouse-Experten zur Verfügung stehen, damit diese die wachsende Zahl von Datenlösungen nicht nur managen, sondern auch in Rekordzeit bereitstellen können.
Der TDWI „Accelerating Data Warehouse Development“ Pulse Report zeigt auf, unter welchem Druck Datenanalysten heute ständig neue Datensätze und Erkenntnisse entwickeln müssen – bei immer kürzeren Zeitvorgaben für die Entwicklung. Laut Report lassen sich die steigenden Anforderungen nur erfüllen, wenn Automatisierung und Benutzerfreundlichkeit für Entwicklertools und Data-Warehouse (DWH)-Datenplattformen signifikant verstärkt werden.
Die wichtigsten Ergebnisse der Studie im Überblick:
- Die Mehrheit der Befragten (70 %) stimmt zu, dass Agilität im Sinne von Geschwindigkeit, Produktivität, Flexibilität und Innovation notwendig ist.
- Die große Mehrheit der Umfrageteilnehmer hält eine beschleunigte Entwicklung von Data-Warehouses für wichtig. Tatsächlich ist sie für fast zwei Drittel (62 %) sogar für äußerst wichtig.
- Data-Warehouse-Experten wünschen sich, dass Qualitätsprobleme bei ihren Daten automatisch erkannt und behoben werden (64 %). Außerdem wünschen sie sich eine automatisierte Datenvalidierung und -verifizierung (51 %).
- DWH-Entwickler würden zukünftig gerne mit intelligenten Assistenten arbeiten, die die Entwickler anleiten (19 %), gegebenenfalls auf der Basis von KI- oder ML gestützter Tools.
- 33 % der Befragten sind der Meinung, dass der Einsatz von Automatisierungstools vergleichsweise günstig zu Personal- und Beraterkosten ist.
Tools, die moderne Datenentwicklungsmethoden maßgeblich unterstützen, sollten im Fokus von Best Practice stehen. Das sind vor allem agile, schlanke, virtuelle und ähnliche Methoden, die sich in Rapid-Prototyping-Umgebungen als schnell, flexibel und effizient bewährt haben. Die Studie hebt ebenfalls die Bedeutung eines qualifizierten Data-Warehouse-Teams hervor, das die geeigneten Methoden kenne, um eine Data-Warehouse-Entwicklung zu beschleunigen. Tools seien wichtig, aber Teamkompetenz sei genauso entscheidend für eine erfolgreiche und schnelle Entwicklung von Data-Warehouse-Lösungen.
Bei der Entwicklung eines Best-Practice-Ansatzes für die beschleunigte Entwicklung von Data-Warehouse-Lösungen sollten Unternehmen jedoch berücksichtigen, dass die DWH-Entwicklung mit einer Welt Schritt halten sollte, die sich ständig und in rasendem Tempo verändere. Natürlich sollten DWH weiterhin bestehende Geschäftsziele durch Reporting auf der Basis von Dashboards unterstützen. Eine moderne DWH-Entwicklung muss aber auch erweiterte Analysen, Big Data und Echtzeit-Operationen für ihre Anwendungen evaluieren.
Um schnelle, beschleunigte DWH-Lösungen umsetzen zu können, werden also schnellere DWH-Methoden und automatisierte DWH-Tools benötigt. Die Modernisierung von Entwicklermethoden und ein klarer Fokus auf Automatisierung sind notwendig, um die breite Flut der Daten zu unterstützen. Ermöglicht wird das durch eine DWH-Software, die Automatisierung und Agilität unterstützt.
Rob Mellor, Vice President und General Manager EMEA von WhereScape kommentiert die Studie folgendermaßen: „Data-Warehouse-Experten müssen mehr Datenlösungen in kürzerer Zeit entwickeln als je zuvor. Für die Entwicklung dieser Best Practices muss man ihnen geeignete Tools, Ressourcen und Anleitungen zur Verfügung stellen. Nur so können sie Daten effektiv bereitstellen und gleichzeitig dem Druck standhalten, den eine immer schnellere Entwicklung mit sich bringt. Unternehmen, die diese Ziele erfolgreich umzusetzen, werden besser in der Lage sein, effektiv Entscheidungen zu treffen, ihre Effizienz zu maximieren und somit ihren Wettbewerbsvorteil steigern.“
Den kompletten Report „Accelerating Data Warehouse Development“ können Sie hier herunterladen.
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