Archiv der Kategorie: BI-Management

Lambda-Architektur

Letzte Woche bin ich über einen Artikel von Marius Sortier zum Thema Lambda-Architektur „gestolpert“. Er bietet einen kurzen wie guten Einstieg ins Thema und stellt im Anschluss auch die Kappa-Architektur vor – z.B. als Lösungsansatz für das Problem der redundanten Implementierung von Geschäftsregeln . Hier der Link

Ein Artikel von Tom Breur rekapituliert den klassischen Disput zwischen Bill Inmon und Ralph Kimball, stellt die typischen Probleme eines dimensionalen Warehouses vor, streift kurz Data Vault als wesentliche Erneuerung des Core Warehouses und stellt die sogenannte Lamda-Architektur als einen neuen Lösungsansatz im Data Warehouse Kontext vor. Hier der Link.

Und dieser Artikel von Uli Bethke beschreibt nochmals übersichtlich die Grundsätze der Lambda-Architektur und vergleicht diese mit dem Data-Vault-Paradigma. Frappierende Ähnlichkeiten … und ein paar markante Unterschiede. Der Autor nennt als Beispiele den „Speed-Layer“ und empfiehlt bei Einsatz einer Lambda-Architektur für jedes einzelne Attribut einen Satellite zu modellieren (analog Anchor Modeling). Ferner rät er davon ab, „End-Dates“ zu modellieren, falls für das Core-Warehouse ein non-RDBMS eingesetzt wird. Hier der Link.

Management von Kundenstammdaten

Für die richtige Customer Experience
Schlanke Prozesse im Management von Kundenstammdaten

20.06.2014
von Wolfgang Martin, computerwoche

Viele Unternehmen arbeiten momentan mit Hochdruck daran, die Beziehung zu ihren Kunden zu verbessern. Wichtige Grundlage dafür bilden schlanke Prozesse im Management von Kundenstammdaten.

Der Kunde hat die Macht. Er kann heute einfach, schnell, jederzeit und überall auf Preise und Information zu Produkten und Dienstleistungen aller Marktspieler zugreifen. Das Wissen der Kunden breitet sich in sozialen Netzen und verwandten Kanälen mit der Geschwindigkeit des Lichts aus. Marken und Image von Unternehmen sind nicht mehr in der Hand der Unternehmen, sondern Spielball von Meinungen im weltweiten Netz.
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Data Governance im Data Warehouse

Die Daten im Griff behalten

27.05.2014
von Wolfgang Kobek
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Wer aus Geschäftsdaten die richtigen Schlüsse zieht, ist der Konkurrenz eine Nasenlänge voraus und steuert sein Unternehmen effizienter. In Zeiten von Big Data ist dies jedoch nicht trivial, schließlich müssen Informationen unternehmensweit konsistent und vor allem in der nötigen Qualität vorliegen.

Das ist ohne ein explizites Daten-Management, die so genannte Data Governance, kaum möglich. Weil das in vielen Unternehmen noch fehlt, werden immer noch vorrangig Bauchentscheidungen getroffen oder einzelne Datensätze herangezogen, um eigene Entscheidungen zu rechtfertigen.
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