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Datengetriebene Geschäftsregel

Definition Geschäftsregel

Man unterscheidet zwischen zwei Arten von Geschäftsregeln. Zum einen die harten- und zum anderen die weichen Geschäftsregeln. Die harten Geschäftsregeln verändern nicht den Inhalt der Daten, sondern lediglich die Datenstruktur (z.B. das Datenformat oder den Typ), damit mit den Daten weitergearbeitet werden kann. Die weichen Geschäftsregeln hingegen implementieren die Geschäftslogik und verändern die Daten (z.B. werden Rechnungen zur Ermittlung von Kennzahlen durchgeführt). Zusammengefasst entstehen aus den Rohdaten der Quellsystemen mit der Anwendung von Geschäftsregeln, Informationen (siehe folgende Abbildung).1)

Rohdaten werden zu Informationen2)

Managed Self-Service Business Intelligence

Da das „Aufbereiten“ von Informationen durch die IT-Abteilung für das Treffen von schnellen Entscheidungen (z.B. von der Management-Abteilung) zu lange dauert, sollte es laut D. Linstedt möglich sein, dass die sogenannten „Power-User“ (Mitarbeiter, die sehr oft Daten aus dem Data Warehouse und die daraus resultierenden Informationen benötigen) ihre eigenen Informationen aus den Rohdaten entnehmen und die erzielten Analyseergebnisse in das Enterprise Data Warehouse (EDW) in eine Tabelle zurückschreiben können (write-back). „Casual User“ hingegen nutzen eher die schon gewonnenen Informationen aus den aufbereiteten Information Marts. Dabei kann der Anwender zur Visualisierung gewohnte Software wie z.B. Excel oder QlikView nutzen, womit agiles arbeiten gewährleistet ist.3) Dies hat aber zur Folge, dass die „Power-User“ auf die kompletten Rohdaten zugreifen müssen, was in erster Linie in Konflikt mit der Datensicherheit steht (die Regeln der Zugriffsberechtigungen müssten gelockert werden). Um eine Analyse aus diesen Daten zu ermöglichen sind nach dem Ansatz von Data Vault 2.0 die Rohdaten mit „Business-Keys“ ausgestattet. Dies ermöglicht nicht nur Analysen mit direktem Zugriff auf allen Daten, sondern auch eine Historisierung dieser, womit die Auditfähigkeit gegeben ist.4)

Änderung der Data Warehouse Architektur

Die Daten im EDW (nach Data Vault 2.0) nicht mehr in „normalen“ Tabellen gespeichert, sondern in Hubs (Die Haupttabelle mit dem Primarschlüssel und Metadaten), Links (verknüpfen mindestens zwei Hubs) und Satellites (enthalten die Attribute von einem Hub oder Link).5)

Änderung der Geschäftsregeln

Durch die eigenständigen Analysen aus den Rohdaten, werden die weichen Geschäftsregeln hinter das EDW gestellt. Dies hat zum Vorteil, dass Änderungen von komplexen weichen Geschäftsregeln erst hinter dem EDW zu behandeln sind. Somit bleiben durch den Data Vault 2.0-Ansatz ständige Änderungen im EDW aus und es werden Ressourcen in Form von Zeit und Geld gespart.6)

Zusammenfassung / Fazit

Der Begriff Agilität spielt in der heutigen Zeit eine wichtige Rolle. Die Welt wird schneller und man muss darauf achten, dass man sich immer auf dem aktuellen Stand befindet, vor allem was Informationen angeht. Doch die immer größer werdenden Datenmengen (Big Data) machen ein agiles Vorgehen immer schwieriger. Bevor ein Anwender von der IT-Abteilung die angeforderten Berichte und Analysen bekommt, haben sich Situationen wahrscheinliche schon wieder ausschlaggebend geändert, sodass die Ergebnisse unbrauchbar sind. Des Weiteren müssen in der klassischen Data Warehouse Architektur (z.B. nach Kimball oder Inmon) bei Veränderungen der Geschäftslogik zu viele Stellen im Data Warehouse „angefasst“ werden, um sie der aktuellen Situation anzupassen. Durch Managed Self-Service BI ermöglicht man den Endanwendern, ihre Analysen und Berichte selbst zu gestalten und ihre Ergebnisse z.B. als Planzahlen in einer separaten Tabelle im EDW abzulegen. Die IT wird damit entlastet und kann sich anderen Aufgaben widmen. Dieses Modell nach dem Data-Vault 2.0-Ansatz hat den Vorteil, dass die Geschäftsregeln (vor allem die weichen) erst hinter dem EDW zum Einsatz kommen (hierarchisch gesehen).7)

1)
Vgl. Inmon, W.H. / Linstedt, D. (2015): Data Architecture: A Primer for the Data Scientist, S.152
2)
Eigene Darstellung mit Microsoft Visio 2013
3) , 4)
Vgl. Inmon, W.H. / Linstedt, D. (2015): Data Architecture: A Primer for the Data Scientist, S.152f, sowie Olschimke, M (2015): Part 3: Managed Self-Service Business Intelligence
5)
Vgl. TDWI-Poster – Data Vault Modeling, zitiert nach Linstedt, D. (2011): Super Charge your Data Warehouse, sowie Hultgren, H. (2012): Modeling the Agile Data Warehouse with Data Vault
6)
Vgl. Olschimke, M (2015): Part 3: Managed Self-Service Business Intelligence, sowie TDWI-Poster – Data Vault Modeling, zitiert nach Linstedt, D. (2011): Super Charge your Data Warehouse, sowie Hultgren, H. (2012): Modeling the Agile Data Warehouse with Data Vault
7)
Vgl. Olschimke, M (2015): Part 3: Managed Self-Service Business Intelligence
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konzepte/datengetriebene-regel.txt · Zuletzt geändert: 2015/03/28 14:39 (Externe Bearbeitung)