© Marcus Pilz 2016 [0700]
1 Ziele des Projektes Revisionssicherheit des Datenpools insbesondere für operative BI-Prozesse herbeiführen Nutzerakzeptanz durch bessere Datenqualität verbessern Überwachungsprozesse automatisieren pro-aktive Warnungen ausgeben, um bspw. erhöhtes Datenvolumen, abweichende Liefertermine oder verlängerte Laufzeiten vor dem Fehlerfall zu signalisieren 2 vorgefundene Situation Circa 600 nächtliche ETL-Jobs stellten Daten eines zentralen Datenpools zur Verfügung. Die Veränderungen der Liefersysteme wurden nur teilweise kommuniziert, dies führte zu Fehlern im zentralen Datenpool. Fehlerfälle wurden generell reaktiv bearbeitet (z. B. Konvertierungs- oder Laufzeitprobleme). Oder sie fielen erst Anwendern durch fehlerhafte Kennzahlen auf. Dies verursachte erhöhte manuelle Aufwände in Fachabteilungen und IT für Recherche und Korrektur. Reduziertes Vetrauen in die Qualität der Daten und letztendlich der Berichte waren die Folge .
3 Umsetzung Aufgrund des großen Volumens wurden in großem Umfang Generatoren erstellt: In einem ersten Schritt wurden sämtliche Lieferjobs, -Programme und –Eingabestrecken automatisch in eine Steuerungsdatenbank integriert. Diese Datenbank wurde mit der Job-Automation und der Organisationsstruktur des Unternehmens abgeglichen. Hieraus wurden Liefervereinbarungen generiert und automatisiert an die Lieferanten versandt. Über Eingabemasken konnte der Lieferant Änderungen an den Liefervereinbarungen vornehmen oder diese akzeptieren. Aufgrund des Anwendungsdesigns konnte der Versand der Liefervereinbarungen zyklisch (bspw. jährlich) wiederholt werden. Im zweiten Schritt wurde eine asynchrone Kontrolle eingeführt. In dieser Kontrolle wurden zum Beispiel Wertebereiche für die Anzahl von Datensätzen oder Joblaufzeiten automatisch prognostiziert. Ggfs. wurden entsprechende Warnungen an die Administration versandt. Im dritten Schritt wurden zentrale Routinen erstellt, die zur Laufzeit Prüfungen gegen die im zweiten Schritt erzeugten Sollwerte durchführten. Ggfs. erfolgten Fehlermeldungen und –Dateisperrungen. Darüber hinaus wurde den Anwendern über ein Web-Portal die Möglichkeit gegeben, sich den Status „ihrer“ ETL-Jobs abzurufen . 4 Erfolg Der wichtigste Projekterfolg war die Abnahme der Qualitätsroutinen durch die Revision, die zu einer Monite geführt hatten. Insgesamt wurde mit einem relativ geringen Aufwand eine Qualitätsverbesserung vom Liefersystem bis hin zum Report / operational BI erzielt .

Datenqualität für operatives Geschäft mit einem Volumen von mehreren Milliarden Euro

verbessert [E045]

© Marcus Pilz 2016 Impressum
1 Ziele des Projektes Revisionssicherheit des Datenpools insbesondere für operative BI-Prozesse herbeiführen Nutzerakzeptanz durch bessere Datenqualität verbessern Überwachungsprozesse automatisieren pro-aktive Warnungen ausgeben, um bspw. erhöhtes Datenvolumen, abweichende Liefertermine oder verlängerte Laufzeiten vor dem Fehlerfall zu signalisieren 2 vorgefundene Situation Circa 600 nächtliche ETL-Jobs stellten Daten eines zentralen Datenpools zur Verfügung. Die Veränderungen der Liefersysteme wurden nur teilweise kommuniziert, dies führte zu Fehlern im zentralen Datenpool. Fehlerfälle wurden generell reaktiv bearbeitet (z. B. Konvertierungs- oder Laufzeitprobleme). Oder sie fielen erst Anwendern durch fehlerhafte Kennzahlen auf. Dies verursachte erhöhte manuelle Aufwände in Fachabteilungen und IT für Recherche und Korrektur. Reduziertes Vetrauen in die Qualität der Daten und letztendlich der Berichte waren die Folge .

Datenqualität für operatives Geschäft

mit einem Volumen von mehreren

Milliarden Euro verbessert [E045]

3 Umsetzung Aufgrund des großen Volumens wurden in großem Umfang Generatoren erstellt: In einem ersten Schritt wurden sämtliche Lieferjobs, -Programme und –Eingabestrecken automatisch in eine Steuerungsdatenbank integriert. Diese Datenbank wurde mit der Job- Automation und der Organisationsstruktur des Unternehmens abgeglichen. Hieraus wurden Liefervereinbarungen generiert und automatisiert an die Lieferanten versandt. Über Eingabemasken konnte der Lieferant Änderungen an den Liefervereinbarungen vornehmen oder diese akzeptieren. Aufgrund des Anwendungsdesigns konnte der Versand der Liefervereinbarungen zyklisch (bspw. jährlich) wiederholt werden. Im zweiten Schritt wurde eine asynchrone Kontrolle eingeführt. In dieser Kontrolle wurden zum Beispiel Wertebereiche für die Anzahl von Datensätzen oder Joblaufzeiten automatisch prognostiziert. Ggfs. wurden entsprechende Warnungen an die Administration versandt. Im dritten Schritt wurden zentrale Routinen erstellt, die zur Laufzeit Prüfungen gegen die im zweiten Schritt erzeugten Sollwerte durchführten. Ggfs. erfolgten Fehlermeldungen und –Dateisperrungen. Darüber hinaus wurde den Anwendern über ein Web-Portal die Möglichkeit gegeben, sich den Status „ihrer“ ETL-Jobs abzurufen . 4 Erfolg Der wichtigste Projekterfolg war die Abnahme der Qualitätsroutinen durch die Revision, die zu einer Monite geführt hatten. Insgesamt wurde mit einem relativ geringen Aufwand eine Qualitätsverbesserung vom Liefersystem bis hin zum Report / operational BI erzielt .
PILZ
BUSINESS INTELLIGENCE
“MITREISSEND, KOMPETENT UND NEUTRAL - SO HABEN SIE IHRE ZUHÖRER UND UNS BEGEISTERT.”   SOHEIL SAFADEH, IIR