Die wichtigsten Fragen, die Sie bei der Bestimmung der Geschäftsanforderungen für Ihr Data Warehouse stellen sollten

Die wichtigsten Fragen, die Sie bei der Bestimmung der Geschäftsanforderungen für Ihr Data Warehouse stellen sollten
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Staff Writer Aug 9, 2023

Der Aufbau eines effizienten Data Warehouses erfordert ein tiefgehendes Verständnis der Geschäftsanforderungen Ihrer Organisation. Um diese Anforderungen zu ermitteln, ist es essenziell, die richtigen Fragen zu stellen. In diesem wissenschaftlichen Beitrag werden wir uns mit den zentralen Fragen auseinandersetzen, die zur Sicherstellung der Konformität Ihres Data Warehouses mit den Anforderungen Ihrer Organisation gestellt werden müssen. 

  1. Welche geschäftlichen Herausforderungen gilt es zu bewältigen? 

    Der initiale Schritt in der Bestimmung der geschäftlichen Anforderungen Ihrer Organisation besteht darin, die zentralen Herausforderungen zu identifizieren, die durch Ihre Datenbank adressiert werden sollen. Dieses Spektrum könnte diverse Aspekte abdecken, angefangen von der Optimierung der Verkaufsleistung bis hin zur Steigerung der Kundenzufriedenheit.

  2. Welche Daten sind erforderlich, um diese Problematiken zu adressieren?

    Nach der Identifizierung der betrieblichen Herausforderungen ist es als nächstes geboten zu eruieren, welche Daten zur Lösung dieser Problematiken vonnöten sind. Dies könnte Kundendaten, Verkaufsdaten, Finanzdaten sowie betriebliche Daten einschließen. 

  3. Wie werden Daten gegenwärtig gespeichert und administriert?

    Es ist von zentraler Bedeutung zu begreifen, wie die Daten momentan in Ihrer Institution gespeichert und administriert werden. Dies könnte die Identifikation verschiedener Systeme, Tabellenkalkulationen und Datenbanken, die als Lagerorte für die Daten dienen, beinhalten. Darüber hinaus wäre es nötig zu bestimmen, ob es sich umstrukturierte oder unstrukturierte Daten handelt

  4. Wie werden die Daten gegenwärtig genutzt? 

    Für den Aufbau eines effizienten Data Warehouses ist es notwendig, das gegenwärtige Nutzungsverhalten der Daten innerhalb Ihrer Organisation zu verstehen. Dies könnte die Identifikation der Nutzerinnen und Nutzer, die Häufigkeit ihrer Datennutzung sowie deren Analysemethoden umfassen. 

  5. Welche Anforderungen stellen Sie an die Berichterstattung und Analyse? 

    Um zu gewährleisten, dass Ihr Data Warehouse den Anforderungen Ihrer Organisation gerecht wird, ist es notwendig, Ihre spezifischen Bedürfnisse hinsichtlich Berichterstattung und Analyse zu identifizieren. Dies könnte die Definition der benötigten Arten von Berichten und Analysen umfassen, die Frequenz ihres Bedarfs sowie die Identifizierung derjenigen, die Zugriff auf diese benötigen.

  6. Welche Anforderungen stellen Sie an das Datenmanagement?

    Es ist entscheidend, die Anforderungen Ihrer Organisation an das Datenmanagement präzise zu definieren. Dies könnte Aspekte wie Datenqualität, Datenschutz und Datensicherheit einbeziehen. Es gilt, das notwendige Kontrollniveau über die Daten festzulegen, zu entscheiden, wer Zugang dazu hat und welche Schutzmechanismen implementiert werden müssen. 

Durch die Beantwortung dieser Schlüsselfragen können Sie die geschäftlichen Anforderungen identifizieren, die die Auswahl geeigneter Datenmodellierungstechniken und den Einsatz von Automatisierungstools zur Steigerung der Effizienz und des Wertes Ihres Data Warehouses bestimmen. Das Verstehen der spezifischen geschäftlichen Anforderungen Ihrer Organisation gewährleistet, dass Ihr Data Warehouse an Ihre Geschäftsbedürfnisse angepasst ist und eine wertvolle Ressource für Ihre Organisation darstellt. 

Kompetenzen und abteilungsspezifische Betrachtungen für die Implementierung eines Self-Service-BI-Konzepts sowie eines DWH-Projekts. 

Neben den zuvor genannten Schlüsselfragen ist es von fundamentaler Bedeutung, die Kompetenzen und Fähigkeiten in Ihrer Organisation zu evaluieren, die sowohl die Förderung eines Self-Service-Ansatzes für Business Intelligence (BI) als auch die erfolgreiche Durchführung eines Datenlagerprojekts mithilfe moderner Modernisierungs- und Modellierungstechniken ermöglichen können. Erlauben Sie uns, einige Gedanken hinsichtlich dieser Fähigkeiten und den involvierten Abteilungen zu erörtern. 


Welche Fähigkeiten besitzt Ihre Organisation? 

Um eine fundierte Beurteilung darüber zu treffen, ob Ihre Organisation über die erforderlichen Kompetenzen für einen Self-Service-BI-Ansatz und ein DWH-Projekt verfügt, sind folgende Aspekte zu berücksichtigen: 

  • Datenanalyse und -visualisierung: Identifizieren Sie Einzelne oder Teams, die über Fachwissen in den Bereichen Datenanalyse, Visualisierung und der Anwendung von Berichterstellungswerkzeugen verfügen. Diese Fertigkeiten sind unabdingbar, um aussagekräftige Erkenntnisse und benutzerfreundliche Dashboards in einer Self-Service-Business-Intelligence-Umgebung zu generieren.

  • Datenmanagement und -Governance: Untersuchen Sie, ob Ihre Organisation Experten bereithält, die in der Lage sind, Aufgaben des Datenmanagements wie Datenintegration, Transformation und Datenqualitätskontrolle zu bewerkstelligen. Spezialisten für Datenverwaltung gewährleisten die Einhaltung von Richtlinien und Best Practices hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit.

  • Technische Expertise: Ermitteln Sie das technische Fachwissen innerhalb Ihrer Organisation, das Bereiche wie Datenbankverwaltung, Datenmodellierung, ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden) sowie die Kenntnis moderner Technologien und Architekturen zur Datenspeicherung einschließt.

  • Geschäftliche und fachspezifische Kenntnisse: Erforschen Sie, ob in Ihrer Organisation Personen vorhanden sind, die ein tiefgreifendes Verständnis der Geschäftsprozesse Ihrer Organisation und fachspezifisches Wissen aufweisen. Diese Kenntnisse sind von zentraler Bedeutung, um Geschäftsanforderungen effektiv in Datenmodelle und Berichte zu transformieren. 
     


Können Sie einen Self-Service-BI-Ansatz fahren? Aus welcher Abteilung heraus? 

Die Implementierung eines Self-Service-BI-Ansatzes erfordert eine Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilungen und Geschäftsanwendern. Beachten Sie folgendes:  

  • IT-Abteilung: Die IT-Abteilung spielt eine signifikante Rolle bei der Bereitstellung der erforderlichen Infrastruktur, Tools und technischen Unterstützung für Self-Service-Business Intelligence (BI). Sie sind für die Gewährleistung der Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung verantwortlich. IT-Fachleute können auch Schulungen und Anleitungen zum Datenzugriff und zur Anwendung bewährter Verfahren bereitstellen.

  • Geschäftsanwender und Analysten: Geschäftsanwender und Analysten aus verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Marketing, Finanzen und Betrieb sind entscheidende Akteure bei der Förderung eines Self-Service-BI-Ansatzes. Sie sollten mit benutzerfreundlichen Tools und Schulungen ausgestattet werden, um Daten zu erkunden, Berichte zu erstellen und relevante Erkenntnisse für Handlungsmaßnahmen zu gewinnen, ohne stark von der IT abhängig zu sein. 


Haben Sie die Fähigkeiten, ein DWH-Projekt zu leiten und die alte Architektur zu modernisieren? 


Bei der Leitung eines DWH-Projekts und der Modernisierung der bestehenden Architektur sollten Sie die folgenden Fähigkeiten und Abteilungen berücksichtigen: 

  • Data Warehouse Experten: Stellen Sie fest, ob Sie Personen mit Fachwissen im Bereich Data Warehousing haben, einschließlich Kenntnissen von Datenmodellierungstechniken, ETL-Prozessen und Vertrautheit mit modernen Data Warehousing Architekturen wie Cloud-basierten Lösungen oder Data Lakes.
  • Datenbankadministratoren: Datenbankadministratoren spielen eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und Optimierung der Leistung des Data Warehouses. Sie sollten die Fähigkeiten haben, um große Datensätze zu verwalten, die Datenintegrität zu wahren und eine effiziente Datenabfrage zu gewährleisten.
  • Daten-Ingenieure: Daten-Ingenieure sind verantwortlich für die Gestaltung und Implementierung der Datenpipelines, die Daten extrahieren, transformieren und in das Data Warehouse laden. Sie sollten Fähigkeiten in Programmierung, Skripterstellung und dem Umgang mit Datenintegrationswerkzeugen besitzen.
  • Zusammenarbeit über Abteilungen hinweg: Eine erfolgreiche Modernisierung des Data Warehouses erfordert oft die Zusammenarbeit zwischen IT, Geschäftsanwendern und anderen relevanten Abteilungen. Eine starke Kommunikation und Koordination unter diesen Stakeholdern sind notwendig, um die aktuelle Architektur zu verstehen, Schmerzpunkte zu identifizieren und eine neue Architektur zu entwerfen, die mit den Geschäftsanforderungen übereinstimmt. 

Durch die Bewertung der Fähigkeiten innerhalb Ihrer Organisation und die Einbeziehung der relevanten Abteilungen können Sie feststellen, ob Sie die benötigten Fähigkeiten haben, um einen Self-Service-BI-Ansatz voranzutreiben und ein DWH-Projekt mit Modernisierungs- und modernen Modellierungsansätzen durchzuführen

 

Die wichtigsten Erkenntnisse 

Die Bestimmung der geschäftlichen Anforderungen Ihrer Organisation ist ein kritischer Schritt beim Aufbau eines effektiven Data Warehouses. Durch das Stellen der richtigen Fragen können Sie sicherstellen, dass Ihr Data Warehouse den Bedürfnissen Ihrer Organisation gerecht wird und Wert für Ihr Unternehmen liefert. 

Die Bewertung der Fähigkeiten innerhalb Ihrer Organisation ist essenziell, um einen selbstgesteuerten BI-Ansatz voranzutreiben und ein Data Warehouse-Projekt erfolgreich durchzuführen. Bewerten Sie die Expertise in Datenanalyse und -visualisierung, Datenmanagement und -kontrolle, technischer Kompetenz und Geschäfts- und Domänenwissen. 

Die Implementierung eines selbstgesteuerten BI-Ansatzes erfordert die Zusammenarbeit zwischen der IT-Abteilung und den Geschäftsanwendern. IT-Fachleute stellen die notwendige Infrastruktur, Werkzeuge und Unterstützung zur Verfügung, während Geschäftsanwender und Analysten die Datenexploration, Berichterstellung und nutzbare Erkenntnisse vorantreiben. 

Die Leitung eines DWH-Projekts und die Modernisierung der bestehenden Architektur erfordert spezielle Fähigkeiten und Abteilungen. Experten für Data Warehouses, Datenbankadministratoren und Dateningenieure spielen vitale Rollen, und eine Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen ist notwendig für eine erfolgreiche Modernisierung. 

Wir empfehlen dringend den Einsatz von Datenautomatisierungstools, wie AnalyticsCreator, um Abläufe zu optimieren und dem Personal die Zeit zur schnellen Identifizierung und Behebung von Problemen, zum Gewinnen von Erkenntnissen über Datenverwendungsmuster und zum Erfüllen von Datenkontrollanforderungen zu ermöglichen. Diese Tools können wertvolle Vermögenswerte zur Verbesserung Ihres Data Warehouses und zur Verbesserung Ihrer datengesteuerten Entscheidungen sein. 

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