Studie: Automatisierung als Chance bei der Data Warehouse Modernisierung

Quelle: BARC

27.11.2019

BARC veröffentlicht die weltweite Anwenderbefragung “Modernizing the Data Warehouse: Challenges and Benefits”. Die Studie beschäftigt sich damit, welche Ansätze Unternehmen verfolgen, um ihr Data Warehouse auf die nächste Stufe zu heben. Sie gibt Aufschluss über die eingesetzten Technologien, den erzielten Nutzen und die bisherigen Erfahrungen von Unternehmen, die ihr Data Warehouse gerade modernisieren.

Nachrüstung des Data Warehouse: Zeitaufwändige Entwicklungsprozesse erfordern Handlungsbedarf

Es ist der zentrale Ansatz der IT, lästige Prozesse durch Automatisierung effizienter zu gestalten. Daher liegt es nahe, dass Anwender versuchen sollten, ihre zeitaufwändigen Entwicklungsprozesse für das Data Warehouse durch Data-Warehouse/ETL-Automatisierung zu optimieren. Tatsächlich bieten diese Ansätze Vorteile. Dazu gehören vor allem die breite Nutzung des Data Warehouse und die Fähigkeit, eine größere Vielfalt an Daten zu verarbeiten, um erweiterte analytische Anforderungen zu erfüllen.

Mangelnde Agilität und Kompetenzen sowie Komplexität der Datenlandschaft schränken die Handlungsfähigkeit ein

Mangelnde Flexibilität in ihrer vor Ort Infrastruktur treibt Unternehmen in die Cloud. Im Durchschnitt nutzen  29 Prozent der Umfrageteilnehmer Cloud Services für ihr Data Warehouse. Investitionen in Infrastruktur und Technologie sind allerdings von begrenztem Nutzen. Datenlandschaften sind in der Regel zu komplex. Nur wenige Unternehmen haben Data Governance Frameworks mit Geschäfts- und IT-Beteiligung etabliert. So ist es nicht verwunderlich, dass ein Mangel an fachlichen und technischen Fähigkeiten als zentrale Herausforderung (38 Prozent) bei der Modernisierung von Data Warehouses angesehen wird.

Vorreiter profitieren von ihren Investitionen in eine flexible Daten- und Prozessarchitektur und agilen Daten-Services

Unternehmen mit einer höheren Reife der Datenlandschaft nutzen eher Cloud Services als andere. Sie bauen schlankere Datenarchitekturen auf der Grundlage zentraler Data Warehouses auf, die von analytischen Datenbanken unterstützt werden, und implementieren weniger Data Marts. Mikroservices und API-Management spielen eine größere Rolle in ihrer Landschaft. Ihre Zukunftsperspektiven konzentrieren sich immer häufiger auf Echtzeit-Analysen und Streaming sowie neue Datenquellen und Open Data. Damit können neue BI- und erweiterte Analyseanforderungen noch besser unterstützt werden.

Über ‘Modernizing the Data Warehouse: Challenges and Benefits’

‘Modernizing the Data Warehouse: Challenges and Benefits’ ist eine Anwenderbefragung, die auf einer weltweiten Umfrage unter 368 Personen mit einem beruflichen Schwerpunkt im Bereich Datenmanagement basiert.  Die Studie behandelt Ansätze zur Modernisierung des Data Warehouse, die Nutzung von Technologien und aktuelle Herausforderungen.

Zur Originalmeldung

Infografik Data Warehouse Modernization



Abbildung 1: Top fünf Antworten auf die Frage: “What are the biggest challenges your company faced in modernizing its data warehouse environment?” (n=380)