ERFOLGSFAKTOR DATA WAREHOUSE: DATENBEREITSTELLUNG LEICHT GEMACHT

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HERAUSFORDERUNG

Neues Data Warehouse für die Produktion ohne manuelle Programmierung.

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LÖSUNG

Nutzung des Smart Data Automation-Tools biGENIUS.

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NUTZEN

Flexible Auswertung grosser Datenmengen ohne Störung der operativen Applikationen.

ÜBER DEN KUNDEN

Ein grosser Kraftfahrzeughersteller mit Sitz in Deutschland.

DAS SAGT DER KUNDE ÜBER UNS

“Durch den Einsatz von biGENIUS sind wir nun in der Lage, neue Datenquellen innerhalb kürzester Zeit an unsere Data-Warehouse-Produktion anzubinden und so die Wünsche unserer Kunden nach neuen Daten schnell und kostengünstig zu erfüllen. Darüber hinaus wird uns biGENIUS bei unserer digitalen Transformation und auf unserem Weg in die Cloud massgeblich unterstützen.”

FACHREFERENT INDUSTRIE 4.0 IN DER ABTEILUNG IT-PRODUKTION

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HERAUSFORDERUNG

Mitarbeiter*innen sind ständig auf Daten aus internen Systemen angewiesen. So müssen sie beispielsweise Informationen zu Produktionsaufträgen, Qualitätsmesswerten und Materialbereitstellungen abfragen können. Ob diese Informationen allerdings aufschlussreich und verständlich sind, hängt wesentlich davon ab, wie die Daten aufbereitet und bereitgestellt werden. Ungenügende Datenaktualität kann zu Fehlern führen, wenn Mitarbeiter*innen nicht über die Daten zeitnah verfügen, die sie zur korrekten Erfüllung ihrer Aufgaben benötigen. Auch bei Business-Intelligence-Lösungen sind aktuelle Daten eine Voraussetzung, dass Entscheidungen auf der richtigen Informationsgrundlage getroffen werden können. Es hängt in einem Unternehmen also vieles von der Datenbereitstellung ab - von der Effizienz über die Fehleranfälligkeit bis zur Planungsgrundlage für Entscheidungsträger*innen.

Ein Automobilhersteller hat sich deshalb mit neuen Technologien befasst, wie seine Daten mit geringem Aufwand so aufbereitet und bereitgestellt werden können, dass sie zur richtigen Zeit, in der richtigen Qualität und der passenden Form überall dort bereitgestellt werden, wo sie gebraucht werden. Dazu sollten die Mitarbeiter*innen in der Produktion möglichst einfach und schnell auf die für relevanten Informationen zugreifen können. Das Self-Service-BI-Werkzeug (QLIK) direkt an die operativen Datenquellen der Produktions-Applikationen anzubinden, kam nicht in Frage. Somit entschloss sich der Automobilhersteller dazu, ein neues Data Warehouse eigens für die Produktion aufzubauen, das als Datenquelle für das BI-Werkzeug dient. Zur Implementierung des Data Warehouse entschied man sich für einen Microsoft SQL-Server als kostengünstige und innerhalb der IT-Abteilung bewährte Plattform. Um eine kosten- und zeitintensive sowie fehleranfällige manuelle Programmierung zu vermeiden, machte sich der Automobilhersteller auf die Suche nach Alternativen.

LÖSUNG

Fündig wurde man beim langjährigen Partner Trivadis, der mit biGENIUS ein eigenes Data-Warehouse-Automation-Tool entwickelt hat. Das Smart Data Automation Tool biGENIUS ist in der Lage, das gesamte Data Warehouse von der Anbindung der Datenquellen (operative Applikationen) bis zur Datenbereitsellung für das Reporting vollautomatisch zu generieren. Das Werkzeug generiert im SQL-Server Übernahmetabellen (Staging Area Schicht) zu den angebundenen Datenquellen, Übernahmeprozeduren um die Daten aus den Quellsystemen abzuholen, aufzubereiten, im SQL-Server zu speichern (ODS- und Core-Schicht) und dem BI-Tool bereitzustellen (Mart-Schicht). Auf diese Weise können die kopierten Daten über die Dashboards des BI-Tools visualisiert werden. Durch die vom biGENIUS-Generator erzeugten Prozeduren laufen diese Datenkopier- und Datenaufbereitungs-Vorgänge in sog. Execution Plans automatisch ab und garantieren dadurch immer die Datenaktualität und Datenqualität gemäss definierter Vorgaben je Datenobjekt. Über ein Monitoring können Störungen in der Datenversorgung rechtzeitig erkannt und behoben werden.

 

Damit die notwendigen Daten im Data Warehouse rechtzeitig bereitgestellt werden können, arbeiten die biGENIUS-Anwender*innen eng mit den einzelnen Fachbereichen des Automobilherstellers zusammen. Neue Datenquellen oder neue Datenobjekte werden zunächst in der Entwicklungsumgebung und danach in der Testumgebung angebunden. Nach Abnahme durch den Fachbereich werden die Änderungen dann in der Produktivumgebung eingespielt und die periodischen Ladejobs eingerichtet. Auf diese Weise konnten bisher alle Datenanforderungen der beteiligten Fachbereiche schrittweise erfüllt werden. Neben der Auswahl und Generierung der Schnittstellen für die relevanten Daten für die einzelnen Bereiche, war dabei auch die Frequenz entscheidend, in der diese Daten aktualisiert, bereitgestellt und abgerufen werden können. Die Ladejobs werden je nach Bedarf eingeplant; wo sinnvoll und erwünscht sogar im Minutentakt. Diese kurzzyklischen Datenaktualisierungen nutzt der Automobilhersteller aktuell in der Logistik, wo auf großen Bildschirmen an der Decke offene Transportaufträge eines bestimmten Bereichs angezeigt werden.

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NUTZEN

Auch grosse Datenmengen können durch das Data Warehouse schnell ausgewertet werden, ohne dabei operative Applikationen zu stören. Für die Fachbereiche bedeutet dies, dass ihnen aufbereitete Datenkopien automatisiert und in einem für ihre Analysen erforderlichen Aktualisierungsrhythmus zur Verfügung stehen. Auf dieser Basis sind sie in der Lage, schneller und gezielter Entscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten. Dies spiegelt sich laut dem Automobilhersteller in einer höheren Kundenzufriedenheit wider.

Durch die einfache Anbindung der Datenquellen an das Data Warehouse und die Datenvisualisierung im QLIK-Dashboard wurde für die Mitarbeiter*innen eine zusätzliche und flexible Auswertung ihrer Daten ermöglicht. Sie können nun interaktiv und mit wenigen Klicks alle relevanten Informationen übersichtlich dargestellt abrufen, nach gewissen Kriterien selektieren und sind mit biGENIUS selbst in der Lage, im Data Warehouse neue Datenquellen zu modellieren und mit QLIK auszuwerten.

TECHNOLOGIE & PRODUKTE

  • biGENIUS
  • SQL Server
  • QLIK

INDUSTRIE

Automobil