zur Reife in vier Stufen

Konsistenz, die Integrität, Aktualisierung und Automatisierung sind einige der Schlüssel zu einem guten Lagerverwaltung. Das Ziel, das sich Unternehmen setzen sollten, sollte ein Reifegradmodell sein, ein Ansatz, der optimale Leistung gewährleistet, nicht nur das Datenhaltungssystem und seine Verwaltung, aber zusätzlich zu seiner Interaktion mit Business Intelligence und Ergebnissen. davon und erweiterte Analyse.

Zwischen den Ziele der Lagerverwaltung sind die folgenden:

• Bieten Sie effektiven Zugriff auf Unternehmensdaten und historische Daten für Analysen und Entscheidungsfindung.

• Stellen Sie eine konsistente und konsistente Darstellung von Daten im gesamten Unternehmen bereit, Ausweitung der Verwendung auf jede Ebene.

• Ermöglichen Sie eine echte Usability-Umgebung für Abfrageanwendungen, Analysen und Berichte.

• Gewährleistung der Datensicherheit.

Um es zu machen, es gilt, technologische und organisatorische Grenzen zu überwinden; Entwerfen Sie eine Strategie und seien Sie sich über die geschäftlichen Prioritäten klar, für die eine einwandfreie Kenntnis der internen Prozesse unabdingbar ist.

Bildnachweis: „Das Hintergrundglühen steht für Hightech und Abstrakt“ von Stuart Miles

Reifegradmodell für die Lagerverwaltung

Die Schlüssel zu einem ausgereiften Modell von Data Warehouse-Verwaltung haben mit der Optimierung der folgenden zu tun 4 Aspekte:

1. Die Architektur

• Es sollte die Dienste von Data Warehousing und Business Intelligence zentral, Gruppierung des zentralen Data Warehouse und anderer Datenquellen und -quellen über eine Standardschnittstelle.

• Geschäftsregeln müssen integriert werden, die vorher richtig definiert und umgesetzt werden müssen.

• Sie müssen das Metadatenmanagement verstehen, indem Sie ein zentrales Repository mit integrierten Metadaten erstellen, standardisiert und aktualisiert.

• Es muss in die Sicherheitsanforderungen des Unternehmens integriert werden.

• Es ist zwingend erforderlich, dass Sie sowohl mit unstrukturierten Datenquellen als auch mit Webdatenquellen umgehen können.

• Sie benötigen eine bestimmte Software und Hardware, um die Leistung optimal zu nutzen.

• Im Idealfall, sollte in der Lage sein, Echtzeit-Updates bereitzustellen.

2. Datenmodellierung

• Muss standardisierte Datenmodellierungstools für das Design und die Pflege von Metadaten verwenden.

• Muss die automatische Synchronisation aller Datenmodelle sicherstellen.

• Die Gestaltung der Logikebenen muss gewährleistet sein, physikalisch und konzeptionell in allen Datenmodellen.

• Modellierungsstandards sollten auf die gesamte Organisation ausgeweitet werden, sowie deren Dokumentation.

• Die Granularität sollte bei allem, was mit der Lagerverwaltung.

3. ETL

• Generierung kompletter Extraktionsprozesse, Metadaten-Transformation und -Laden.

• Echtzeit-ETL-Funktionen.

• Tägliche Automatisierung.

• Spezifische Datenqualitätstools.

• Automatisches Neustart- und Wiederherstellungssystem.

• Einfache Überwachungsfunktionen, fortgeschritten und in Echtzeit.

• Möglichkeit, Metadaten aller Art zu verwalten.

4. Business-Intelligence-Anwendungen

• Echtzeit- und Closed-Loop-BI-Anwendungen.

• Verfügbarkeit eines Tools für Haupt-BI und eines weiteren für spezifische BI-Anwendungen.

• Lagerverwaltung geschäftsprozessorientiert.

• Maximale Aktualisierung.

• Vollständige Metadatenintegration mit BI-Anwendungen.

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