Ein Data Warehouse kann kein unternehmensweites Datenmodell erstellen und braucht es für eine erfolgreiche Umsetzung. Ein klassisches Dilemma der BI und mit einer der Gründe für den knallharten Pragmatismus, den es braucht, um erfolgreich ein Data Warehouse aufzubauen.
Schöner – im Sinne von schneller und kostengünstiger – wäre es, wenn das DWH sich hier in ein unternehmensweites Datenmanagement integrieren könnte. Leider gibt es keine Blaupause für ein Datenmanagement. Die DAMA hat am meisten definiert, doch dort sind nur best practices beschrieben, nicht, wie sich diese in eine effiziente Reihenfolge zu einem echten Datenmanagementprozess bündeln lassen.
Gleichzeitig gibt es viele Ressentiments gegenüber der Datenmodellierung. Und eine Menge neuer Ansätze, um die Beschreibung der enthaltenen oder gewünschten Informationen zu beschreiben: data catalogs, enterprise knowldege graphs, data governance tools. …
Eigentlich gilt es doch nur den Informationsbedarf zu beschreiben, zwischen den Beteiligten abzustimmen , in den Systemen umzusetzen und die Datenbewegungen zwischen den Systemen zu dokumentieren. Dieser Vortrag widmet sich diesen 4 Schritten, deren Herausforderungen und vor allem Lösungen bzw. Lösungsansätze.