Anwenderbericht Data Warehouse

DWH-Automatisierung bei den Amazonen-Werken

| Autor / Redakteur: Holger Combach / Ulrike Ostler

Die Amazonen-Werke haben ihr Data Warehouse mit der Hilfe von b.telligent vollständig neu aufgesetzt.
Die Amazonen-Werke haben ihr Data Warehouse mit der Hilfe von b.telligent vollständig neu aufgesetzt. (Bild: gemeinfrei, DJI-Agras / Pixabay)

Die Amazonen-Werke H. Dreyer GmbH & Co. KG ist ein Landmaschinenhersteller aus Norddeutschland. Der familiengeführte Spezialist für Düngerstreuer, Sämaschinen, Bodenbearbeitungsgeräte und Pflanzenschutzspritzen hat zudem leistungsstarke Geräte zur Park- und Grünflächenpflege sowie für den Winterdienst im Angebot. Die Maschinen werden in Norddeutschland, Leipzig, Frankreich, Russland und Ungarn gefertigt. Hinzu kommen zahlreiche Vertriebsstandorte in West- und Osteuropa sowie Asien und Nordamerika.

Die fortschreitende Expansion der Amazonen-Werke sorgt für ständigen Anpassungsbedarf bei den IT-Systemen. Die Business Intelligence (BI)-Landschaft musste mit diesen Änderungen Schritt halten, die dezentrale Organisation der Amazonen-IT sorgte dabei für eine weitere Komplexitätsstufe. Die Integration der ständig steigenden Zahl von heterogenen Datenquellen war mit einem klassischen Data Warehouse (DWH)-Ansatz praktisch nicht mehr zu bewältigen.

Die Amazonen-Werke mussten erkennen, dass in einer solchen Situation bestenfalls der Status quo gehalten werden kann. Sie riefen daher ein Projekt zum Redesign des Data Warehouse ins Leben, mit dem Ziel, zukünftig die Berichtslandschaft in einer echten Partnerschaft zwischen IT und Fachbereichen gemeinsam weiter entwickeln zu können.

Insellösungen verursachten enorme Datenaufbereitungskosten

Die Amazonen-Werke verfügten über ein historisch gewachsenes und recht fehleranfälliges „One-Shot“- DWH. Die Dokumentation des Systems war veraltet, Datenflüsse und Logiken waren somit nicht transparent und auch nur schwer oder mit enormem Aufwand nachvollziehbar. Dies machte die Durchführung von Impact-Analysen für beabsichtigte Änderungen nahezu unmöglich. Als Folge etablierten sich Insellösungen in den Fachbereichen auf Basis von Microsoft Access und Excel, die das DWH zu einem Rohdatenlieferanten degradierten. Da diese Insellösungen teils direkt Daten aus operativen Quellsystemen heranzogen, wurden diese außerdem unnötig stark belastet. Die Pflege der verschiedenen Insellösungen verursachte in Summe enorme Datenaufbereitungskosten, da zentrale Integrationslogiken unabhängig voneinander mehrfach redundant realisiert wurden.

Die Amazonen-Werke haben ihr Data Warehouse mit der Hilfe von b.telligent vollständig neu aufgesetzt. Dabei setzten beide Partner von Beginn an auf eine Automatisierungsstrategie, die mit WhereScape RED und WhereScape 3D umgesetzt wurde. WhereScape gilt als Pionier und Entwicklungsführer auf dem Gebiet der DWH-Automatisierungstools. Um die reibungslose Erweiterbarkeit des entstehenden Enterprise Data Warehouse weiter zu unterstützen, entschied man sich für ein Design nach den Grundsätzen des https://de.wikipedia.org/wiki/Data_Vault Data Vault 2.0.

Integration neue Quellsysteme innerhalb weniger Stunden

In der ersten Projektphase investierten Roland Amtmann, Manager DWH/BI der Amazonen-Werke, und die Berater von b.telligent bewusst in die Implementierung eines Regelwerkes zur automatischen Generierung von Staging Area und Raw Vault. Amtmann hebt den unschätzbaren Geschwindigkeitsvorteil dieses in WhereScape 3D implementierten Regelwerkes hervor: „Heute integrieren wir neue Quellsysteme innerhalb weniger Stunden in den Raw Vault. Wir generieren alle benötigten Tabellenstrukturen und Ladeprozesse mit wenigen Klicks aus den WhereScape-Tools.“ Dies ermöglichte beispielsweise die Integration der Systeme in einen neuen Produktionsstandort, der während der Projektlaufzeit erworben wurde, ohne den Fertigstellungstermin zu gefährden oder das Projektbudget nennenswert zu belasten.

Der Codegenerator von WhereScape RED, gepaart mit anpassbaren Templates, sorgte im weiteren Projektverlauf für eine einheitlich hohe Codequalität. Dadurch konnten die Aufwände für Tests ebenso deutlich reduziert werden wie die Aufwände für die Fehlerbehebung. Dazu trugen auch die aktuell generierbare Dokumentation und das grafisch aufbereitete End-to-End Data Lineage bei. Diese beiden Vorteile der DWH-Automatisierung werden aber vor allem in den folgenden Projektphasen von unschätzbarem Wert sein, wenn es darum geht, die bestehenden Insellösungen zusammenzuführen und in das neue Enterprise Data Warehouse zu integrieren.

Verlässlichere Daten für das Controlling

Die Vereinfachungen und Geschwindigkeitsvorteile im Entwicklungsprozess zeigten sich bereits beim Projekt „Multi-Company-Szenario“. Im Rahmen dieses Projektes wurden die bisher getrennt geführten ERP-Systeme der beiden großen Standorte Gaste und Hude zu einem zentralen System mit entsprechender Mandantenlogik zusammengeführt. Die hierfür nötigen Anpassungen im alten Data Warehouse durchzuführen, hätte sicher mehrere Monate Aufwand bedeutet. Durch WhereScape und einem Automatisierungskonzept war diese Umstellung im neuen Enterprise Data Warehouse innerhalb weniger Tage vollzogen. Die Modellierung des DWH nach Data Vault ermöglichte zusätzlich eine massive Parallelisierung und Vereinfachung der Ladeprozesse.

Realisiertes Redesign - als Basis zur Ablösung der Legacy Systeme und Optimierung der internen Datenbewirtschaftungsprozesse
Realisiertes Redesign - als Basis zur Ablösung der Legacy Systeme und Optimierung der internen Datenbewirtschaftungsprozesse (Bild: b.telligent)

„Die neue DWH-Struktur macht die Daten für das Controlling verlässlicher und besser nutzbar. Früher mussten wir uns um die aufwendige Datenaufbereitung weitgehend selbst kümmern, zukünftig liefert uns das DWH die Daten bereits in der benötigten Form. Das spart uns enorm viel Zeit, die wir nun auf tiefergehende Analysen verwenden können“, so Christoph Kahnt, Fachanwender aus dem Controlling-Bereich.

Fazit:

Das gemeinsame Projektteam der Amazonen-Werke und b.telligent hat mit Hilfe der WhereScape-Software eine stabile Grundlage für zukunftsorientiertes Data Warehousing geschaffen. Auf dieser Basis können nun die fachlichen Anforderungen der Stakeholder in Form von transparenter, leicht nachvollziehbarer und jederzeit aktuell dokumentierter Fachlogik umgesetzt werden.

Die Wertschätzung des neuen Enterprise Data Warehouse (EDW) im gesamten Unternehmen wird nicht zuletzt durch die jüngste Investition in eine leistungsfähige Hochverfügbarkeitsinfrastruktur deutlich. Die Nutzer möchten zu keiner Zeit mehr auf die Zahlen des zentralen EDW verzichten müssen.

Über den Autor

Holger Combach ist Senior Berater mit den Schwerpunkten Data Warehousing, Architektur und Anforderungsanalyse und berät seit 2014 Kunden aus verschiedenen Branchen wie z.B. Banken, Telekommunikation und Medien. Seine Projekterfahrung umfasst dabei den kompletten Wertschöpfungsprozess von der Analyse, Planung, Konzeption und Umsetzung von branchenübergreifenden Projektvorhaben mit Fokus auf Prozess- und Anforderungsanalyse und Automatisierung.

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