Eines der gro\u00dfen Themen meines Berufslebens ist die Auswertung von Datenbest\u00e4nden mit dem Ziel, daraus Informationen zur Analyse und zur Steuerung von Unternehmen zu gewinnen. Ein System, das man daf\u00fcr nutzt, nennt man Data Warehouse (DWH).<\/p>\n\n\n\n
In diesem Zusammenhang habe ich unterschiedliche Systeme und Verfahren zum Speichern, Aufbereiten, Auswerten und Pr\u00e4sentieren der ben\u00f6tigten Daten und Informationen kennengelernt. Jedes dieser Systeme hat seine Vor- und Nachteile. Manchmal ger\u00e4t man in eine Falle, die man sich selbst gestellt hat. Manchmal merkt man nach Wochen, in denen man eine bestimmte L\u00f6sung verfolgt hat, dass man besser ganz am Anfang eine andere Entscheidung getroffen h\u00e4tte.<\/p>\n\n\n\n
Es kommt also darauf an, dass man es schafft, auch sp\u00e4t in der Entwicklung, \u00c4nderungen offen gegen\u00fcberzustehen und diese dann auch mit vertretbarem Aufwand umsetzen zu k\u00f6nnen. Und – haben Sie es gemerkt? Das ist doch ziemlich genau das zweite der zw\u00f6lf Prinzipien Agiler Softwareentwicklung:<\/p>\n\n\n\n
\nHeisse Anforderungs\u00e4nderungen selbst sp\u00e4t
in der Entwicklung willkommen. Agile Prozesse nutzen Ver\u00e4nderungen
zum Wettbewerbsvorteil des Kunden.<\/p>\nhttps:\/\/agilemanifesto.org\/iso\/de\/principles.html<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\nWenn man ein DWH-Projekt beginnt, dann macht man sich Gedanken \u00fcber das Datenmodell, in dem man die Unternehmensinformationen ablegen will. Man sollte sich aber mindestens ebensoviele Gedanken dar\u00fcber machen, wie man es schafft, m\u00f6glichst unabh\u00e4ngig von den verwendeten Tools zu bleiben, damit man “Anforderungs\u00e4nderungen selbst sp\u00e4t in der Entwicklung willkommen hei\u00dfen” kann. <\/p>\n\n\n\n
Und schon steckt man in dem Dilemma, ob man genug Vertrauen in ein angebotenes Tool hat – dass man sich vorstellen kann, mit dem Tool alle Anforderungen umsetzen zu k\u00f6nnen und mit den in jedem Tool vorhandenen Restriktionen leben zu k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n
Entscheidet man sich f\u00fcr ein Tool, investiert daraufhin in die L\u00f6sung und st\u00f6\u00dft danach an Grenzen, die eine weitere Verwendung des Tools unm\u00f6glich machen, dann steht man erneut vor der Notwendigkeit, die Systemlandschaft zu ver\u00e4ndern und sie f\u00fcr die Nutzung eines anderen Tools anzupassen.<\/p>\n\n\n\n
In den n\u00e4chsten Monaten m\u00f6chte ich Ihnen einige Ideen vorstellen, die es Ihnen erm\u00f6glichen, den Aufbau und den Betrieb eines Data Warehouse erfolgreich durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Ich m\u00f6chte Ihnen dabei auch Tools vorstellen, mit deren Hilfe ein Data Warehouse mit geringem Aufwand erstellt werden kann. <\/p>\n\n\n\n
Aber zu erst m\u00f6chte ich versuchen, die Frage zu beantworten, warum es sinnvoll ist, ein Data Warehouse aufzubauen. <\/p>\n\n\n\n
Mehr dazu im n\u00e4chsten Beitrag “Reporting f\u00fcr kleinere Unternehmen”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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