Ein Data Warehouse bedeutet einen nicht unerheblichen Aufwand. Es muss zusätzliche Hardware beschafft werden, für die Software müssen entsprechende Lizenzen vorhanden sein und ein entsprechendes Warehouse kostet Manpower für Entwicklung, Wartung und Betrieb. Also warum das Ganze?
Am Markt operierende, größere Unternehmen werden nicht nach dem Bauchgefühl oder der Nase des CEO geführt. Ohne jetzt auf ein großes Wissen in BWL zurückgreifen zu können: Entscheidungsgrundlagen müssen ausgearbeitet werden, wichtigster Gesichtspunkt dürfte im Bereich des aktuellen Status des Geschäfts liegen. Das reicht vom Produktcontrolling bis hin zur Kassenlage. Ich komme selbst aus dem Bereich Controlling, habe die ersten 20 Jahre dort verbracht. Allerdings weist die Elektrizitätswirtschaft der damaligen Zeit einige Besonderheiten auf, die teilweise heute noch vorhanden sind:
- Es bestand ein Gebietsmonopol, was an Produkten abgesetzt worden ist war eher eine technische Frage
- Der Strompreis musste von der Aufsichtsbehörde genehmigt werden, es bestand also kein Druck durch den Markt
- Elektrizität ist nicht Lagerfähig, besitzt keinen Zwischenhandel, der etwas einlager kann.
die auch als Rechtfertigung gegenüber den Eigentümern standhalten müssen.
Perspektivwechsel, andere Sicht als auf einem transaktionalen System
Reduktion der Datenmenge
Aufbau von Zeitreihen
Unternehmen sind häufig in unterschiedliche, rechtlich eigenständige Unternehmensteile mit eigener Rechnungslegung und eigener Datenverarbeitung gegliedert. Diese Gliederung kann sowohl vertikal über Regionalgesellschaften erfolgen als auch horizontal z. B. durch Ausgliederung eigenständiger Vertriebswege. Jedes dieser Unternehmensteile ist zunächst sein eigener operativer Kosmos. Um dieses Dilemma zu beheben kann ein Data Warehouse Daten global zusammenführen und eine globale Datenbasis für analytische Fragestellungen schaffen.
Der Aspekt SPoT reicht von der Integration der Daten bis hin zur analogen Darstellung der Prozesse.
Ich weiß nicht, ob die Integration von Daten nicht einen eigenen Punkt darstellt. Hierunter fallen sowohl die einheitliche Darstellung von Angaben (Bsp. Geschlecht als m/f/d, männich – weiblich, 0 – 1) als auch die verwendeten metrischen Systeme (imperial, metrisch) darunter. In einer einheitlichen Systemumgebung solle dieses eine untergeordnette Rolle spielen, da hier meist einheitliche Grundlagen vorhanden sind.
Wichtiger ist die Harmonisierung von Werten und Prozessen. Dazu fällt mir zunächst das Währungsproblem ein. Die Transaktionale Währung kann von der Reportingwährung abweichen. Wie sieht es mit dem verwendeten metrischen System aus, im Mexikanisch – Kanadischem Grenzgebiet werden Imperiale Werte verwendet, im zivilisiertem Teil des Planeten herrscht das Metrische System vor.
Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
All in One – Lösungen sind ab einer Unternehmensgröße nicht mehr möglich. Kann ich einen Handwerksbetrieb noch über eine Software-Suite abwickeln, wird das bei größenen Unternehmen kritisch. Da können Unternehmensteile rechtlich abgetrennt werden. Sei es, weil die räumliche Ausbreitung dieses erfordert, z. B. durch unterschiedliche Rechnungslegung. Sei es weil bestimmte Geschäftsformen, z. B. Online vs. klassicher Handel, eigene Strategien am Markt benötigen. Ist hier nicht Thema, sondern Ausgangslage für ein DW.
Integration und Harmonisierung
Kein Thema bei einem Greenfield Unternehmen. Alles Jungfräulich, alles kann geplant und für jedes Systen gelten gleiche Definitionen. Problematisch wird es, wenn Konzerne zusammengekauft werden. Hier treffen oft unterschiedliche Philosopien aufeinander, Vorgänge werden unterschiedlich im System abgebildet. Die Elektrizitätsversorgung ist eine Branche mit hoher Regulierung, die eine Software-Suite wie das SAP IS-U, heute SAP Utilities ermöglicht. Aber selbst hier sind unterschiedliche Abbildungen der Prozesse möglich, die bei einer Fusion zu Problemen führen können.
Das interesse innerhalb von ERP – Systemen erstreckt sich üblicherweise auf den aktuellen Geschäftsprozess und die Rechnungslegung. Eventuell noch auf die Planung. Es gibt in diesem Bereich Aufbewahrungsfristen, die aber nicht zwingend beinhalten, dass diese Daten auch permanent online sind (Archivierung).
Für ein Reporting werden aber desöfteren Zeitreihen auch auf historische Daten benötigt. Sei es zur Anlyse, sei es zur Selbstdarstellung. Data Warehouses ermöglichen es, historische Daten unabhängig vom operativen Geschäft vorzuhalten.