The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Herbst 2016 | Page 21

KPIs abgebildet, die von der Geschäftsleitung zur Messung der Unterneh-
mensperformance verwendet werden. Diese Workloads eignen sich häufig
sehr gut für das Cloud-EDW, weil sie planmäßig zu bestimmten Tageszeiten
ausgeführt werden und über ein einheitliches Dataset verfügen, das in jedem
Durchgang analysiert wird.
Kontinuierlich – Kontinuierliche Workloads werden routinemäßig von der
Geschäftsleitung ausgeführt, um Berichtsdaten zu sammeln und Kennzahlen
über CRM, Kundenzufriedenheit, Call-Center usw. auszuwerten und strategi-
schere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Variabel – Variable Workloads dienen dazu, Betriebs- und Finanzberichte nach
einem festgelegten Zeitplan zu erstellen, auch wenn nicht immer EDW-Res-
sourcen genutzt werden. Diese Workloads werden normalerweise ausgeführt,
um die Provisionen und Vertriebsgebiete für Vertriebsteams zu planen. Diese
Workloads sind im Cloud-EDW gut aufgehoben.
Geschäftsbereich – Diese Workloads sind üblicherweise mit Abteilungs-Data
Marts verbunden oder liefern dem Unternehmen fachbezogene Berichte. Sie
werden häufig als erste Workloads in das Cloud-EDW verlagert, weil die
Fachabteilungen weniger abhängig von der Unternehmens-IT sind und voll-
ständigen Zugang zu ihren Datasets haben.
Mithilfe dieser Kategorien können Sie die Anwendungsfälle und Workloads
ermitteln, von denen bei der Migration in das Cloud-EDW das geringste Risiko
und der geringste technische Aufwand ausgehen. Durch die Erstmigration
werden die Grundlagen gelegt, um später technisch aufwändigere und risiko-
reichere Anwendungsfälle migrieren zu können.
Migration einer EDW-Plattform in die Cloud – wich-
tige Faktoren für die Konzeption und Migration
Mithilfe dieser Faktoren stellen Sie sicher, dass die in die Cloud migrierten
EDW-Funktionen nahtlos mit den lokalen Workloads integriert sind und die
Umstellung mit minimalen Ausfallzeiten durchgeführt wird. Jede der folgen-
den Kategorien ist wichtig, um die Zielarchitektur eines Cloud-basierten EDWs
schnell umzusetzen und die Workloads sinnvoll zu priorisieren.
Datenmigration in die Cloud – Das Hin- und Herschieben von Daten zwischen
verschiedenen Orten kann sehr zeitraubend sein, insbesondere bei großen
Datenvolumen. Bei der Migration eines EDWs kommt es darauf an, die Datasets
und Volumes frühzeitig zu bestimmen, damit die Umlagerung über schnelle
Verbindungen erfolgen kann. Außerdem bedarf es eines präzisen Projektzeit-
plans für den zeitlichen Ablauf der Datenmigration.
Datenintegration und -zugriff – Für die Migration in die Cloud müssen
ELT-Prozesse und Datenflows über die lokale Implementierung hinaus erwei-
tert werden. ETL-Tools müssen daraufhin überprüft werden, ob sie in der
Cloud ausgeführt und unterstützt werden können und die erforderlichen
Funktionen für die Integration mit Cloud-nativen EDW-Technologien bieten.
Datenübertragungskosten – Die Kosten für die Datenübertragung von einem
Cloud-Anbieter zu einer lokalen Implementierung können schnell in die Höhe
schießen, wenn die Effizienz zu wünschen übrig lässt. Da Cloud-Anbieter
Gebühren auf ausgehende Daten erheben, müssen ETL-Prozesse und die
Datenmigration gemäß Best Practices erfolgen. Dazu gehört zum Beispiel, dass
jeweils nur geänderte Daten gesendet werden und dass die Daten vor dem Sen-
den so stark wie möglich komprimiert werden.
Herbst 2016 | THE DOPPLER | 19