Die relevanten Layer für eine erfolgreiche BI (Business Intelligence)

Überblick - Business Intelligence Layer Architektur

Business Intelligence Schichtenarchitektur Überblick

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Data Warehouse Layer Architektur

Für eine erfolgreiche BI (Business Intelligence) muß man über den Tellerrand der Methode bzw. dem Konzept Data Warehouse (DWH) schauen. Das Data Warehouse Konzept basiert in der klassichen Literatur auf einer 5-Schichten Architektur:

 
  1. Datenquellen
  2. Enterprise Warehouse (EWH) bzw. Zentrales Data Warehouse (ZDWH)
    - Staging Area
    - Integration Layer
    - Business Layer
  3. Analyseschicht bzw. Data Mart Schicht
  4. Präsentationsschicht

Die Bewirtschaftung der Daten von den Quellsystemen in das Data Warehouse und zwischen den Schichten im Data Warehouse erfolgt mit Hilfe von ETL-Tools (Extract Transform Load). Häufig wird dieses ETL auch als eigene DWH-Schicht dargestellt.

 
DWH Data Warehouse Schichtenarchitektur
     Abbildung: Schichtenarchitektur Data Warehouse
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Diese 5 Schichten sind reine technischen Schichten. Während Billing-Systeme 'Rechnungen produzieren' oder CRM-Systeme 'Kundendaten erfassen' oder 'Vertragsverlängerungen durchführen' verarbeiten DWH's nur Daten und produzieren Reports. Aber mit welchen Inhalten? Ohne Inhalte, Sinn und Zweck dienen DWH's nur dem Selbstzweck und sind ein teures Spielzeug der Unternehmen. Die Erweiterung der DWH-Technologien bezüglich dem Unternehmensnutzen ist die "Business Intelligence".

Kernelemente der Business Intelligence

Folgende Kernelemente charakterisieren die Business Intelligence, als Erweiterung des Data Warehouse (DWH):

  • Wissen: Aus Daten werden Informationen und aus Informationen wird Wissen generiert.
  • Metadaten Quellsysteme: Es werden nur Daten aus Quellsystemen verwendet deren Kontext (Datenentstehung, Semantik) bekannt ist.
  • Metadaten DWH: Alle Verarbeitungsschritte der Daten müssen nachvollziehbar sein.
  • Steuerung: Das generierte Wissen muss zur Verbesserung der Unternehmenssteuerung beitragen, d.h. die Ergebnisse müssen Erkenntnisse zur Verbesserung der operativen Prozesse beinhalten.

Kernaussage Business Intelligence: Der Kontext der Daten aus den Operativen Prozessen muss beim generierten Wissen vorhanden sein, damit das generierte Wissen einen Rückschluß auf die Verbesserung der operativen Prozesse zuläßt.

Dispositve Prozesse der Business Intelligence

Das Konzept bzw. die Methode 'Business Intelligence' schließt diese fachliche Lücke. Die drei BI Steuerungsebenen (strategische, taktische und operative Ebene) der BI (Business Intelligence) geben dem Ganzen den notwendigen fachlichen Inhalt, Sinn und Zweck. Diese drei Steuerungsebenen können auch subsummiert werden als die 'Dispostiven Prozesse' zur Unternehmenssteuerung. Sie werden durch folgenden BI Methoden bedient.

  • Reporting
  • Planung
  • Analyse
  • Steuerung

Die Operativen Prozesse - Quelle der Fachlichkeit der Business Intelligence

Desweiteren müssen auch die Datenquellen verfachlicht werden. Das Data Warehouse - Konzept sieht vor, dass Quelldaten in das DWH kopiert werden und aus diesen Daten Informationen und Wissen erzeugt werden. Damit aber die Quelldaten Ihre Fachlichkeit beim Kopieren ins DWH nicht verlieren, muß der Operative Prozeß der Entstehung dieser Daten berücksichtigt werden. Ohne dieses Wissen bzw. diesen Kontext über den Operativen Prozeß verlieren die Daten an Qualität und Wert, eines der größten Probleme der DWH's bzw. eine der größten Herausforderungen der Business Intelligence.

Metadatenmanagement

Die Klammer über alle Schichten vom 'Operativen Prozeß' bis zum 'Dispositiven Prozeß' bildet das übergreifende Metadatenmanagement. Das Metadatenmanagement schließt die Lücke über fehlendes Wissen zur Entstehung der Quelldaten in den Operativen Prozessen. Weiterhin dokumentiert das Metadatenmanagement die Verarbeitungslogiken von den Quelldaten zu Informationen und zu Wissen. Einer der größten Nutzen des Metadatenmanagements ist die Transparenz zu den Inhalten (Angebot der IT-Systeme) der Business Intelligence. Dies ist eine Grundvoraussetzung für eine Wiederverwendbarkeit von existierenden Verarbeitungen und die Konsistenz der Kennzahlen / Dimensionen (Datenqualität, Single Point of Truth).

Eine beispielhafte Gesamtarchitektur der Business Intelligence


Abbildung: Layer Architektur der Business Intelligence

Die fachliche Layer Architektur der Business Intelligence kann man somit in 9 horizontale Layer

  1. Operativer Prozeß
  2. Transaktionale Layer
  3. ETL / EAI Layer
  4. Staging Area
  5. Integration Layer
  6. Business Layer
  7. Data Mart Layer
  8. Präsentation Layer
  9. Dispositiver Prozeß

und einen vertikalen Layer aufteilen:

    10. Metadatenmanagement

Diese BI-Layer werden im Folgenden detailliert vorgestellt.