Vor- und Nachteile der Modernisierung von Data Warehouses

Die Erhebungen mit dem Titel „Modernizing the Data Warehouse: Challenges and Benefits“ beschäftigt sich damit, welche Ansätze Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Data Warehouses verfolgen. Dabei werden Technologien, Nutzen und bisherige Erfahrungen näher beleuchtet. Dabei zeigen sich Vorteile, wie etwa eine breitere Nutzung des Data Warehouses, verbesserte Datenverarbeitungsmöglichkeiten und damit auch die Fähigkeit, erweiterte analytische Anforderungen zu erfüllen. Die Effizienzsteigerung spielt allerdings nur am Rande eine Rolle.

Mangelnde Flexibilität bremst

Ist die Infrastruktur vor Ort zu unflexibel, weichen Unternehmen oft in die Cloud aus – im Schnitt nutzen 29 Prozent der befragten Firmen derartige Services für ihr Data Warehouse. Aufgrund der Komplexität der vorhandenen Datenlandschaften sind Data-Governance-Frameworks mit Geschäfts- und IT-Beteiligung nur bei wenigen Unternehmen im Einsatz. Als zentrale Herausforderung einer Modernisierung wird daher folgerichtig vor allem der Mangel an fachlichen und technischen Fähigkeiten gesehen. Unternehmen mit einer höheren Reife der Datenlandschaft nutzen eher Cloud Services als andere. Sie setzen auf schlankere Datenarchitekturen auf Basis zentraler Data Warehouses in Kombination mit analytischen Datenbanken und implementieren weniger Data Marts. Zudem spielen Microservices und das API-Management eine wichtige Rolle. In Zukunft werden sich derartig aufgestellte Unternehmen zunehmend auf Echtzeitanalysen, Streaming sowie neue Datenquellen und Open Data konzentrieren, um kommenden Anforderungen gewachsen zu sein.

Autor: Martin Hensel

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