Zusammenfassung des Projekts:

In einem bedeutenden Projekt zur Zentralisierung des Datenzugriffs für ein multinationales Unternehmen mit weit verstreuten Hauptsitzen in ganz Europa leitete ich die Entwicklung eines Enterprise Data Warehouse (EDW). Ziel war es, ein einziges Repository für alle Datenanalysen zu schaffen, das den verschiedenen Unternehmensstandorten und ihren lokalen IT-Abteilungen einen einheitlichen Zugang bietet. Das für dieses Projekt gewählte Technologiepaket umfasste Microsoft SQL Server für die Datenbankverwaltung und SQL Server Integration Services (SSIS) für die Integrations- und Transformationsaufgaben, die das neue Data Warehouse mit dem bestehenden SAP R3 ERP-System verbinden.

Ausführung:

Anforderungsanalyse und Strategieentwicklung: In der ersten Phase wurden die Anforderungen akribisch erfasst. Um sicherzustellen, dass das Data-Warehouse-Konzept den unterschiedlichen Anforderungen des gesamten Unternehmens gerecht wird, wurden Treffen mit den wichtigsten Interessenvertretern der einzelnen europäischen Zentralen abgehalten. Wir entwickelten ein strategisches Konzept, das festlegte, wie die Daten aus SAP R3 in das Data Warehouse einfließen sollten, um Datenintegrität, -konsistenz und -zugänglichkeit zu gewährleisten.

Entwurf und Architektur: Nachdem die Entwürfe genehmigt waren, begann die Entwurfsphase. Die Architektur wurde auf die Unterstützung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen zugeschnitten, wobei der Schwerpunkt auf Skalierbarkeit und Leistung lag, um den internationalen Aktivitäten gerecht zu werden. Das DataWarehouse Schema wurde sorgfältig entworfen, um den globalen Geschäftsprozess widerzuspiegeln und sicherzustellen, dass Daten aus verschiedenen ERP-Modulen nahtlos integriert werden können.

Entwicklung mit MS SQL Server und SSIS: Unter Verwendung von MS SQL Server baute ich die Data-Warehouse-Infrastruktur auf und richtete einen sicheren und optimierten Speicher ein, der das Rückgrat der Datenanalyse des Unternehmens bilden sollte. SSIS spielte eine entscheidende Rolle im Entwicklungsprozess als primäres Werkzeug zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Daten aus SAP R3 in das Data Warehouse. Zur Automatisierung der ETL-Prozesse wurden komplexe SSIS-Pakete entwickelt, die eine effiziente Datenkonsolidierung und -umwandlung in das für Analysezwecke erforderliche einheitliche Format ermöglichen.

Testen und Qualitätssicherung: Um die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten im Warehouse zu gewährleisten, wurden umfassende Testroutinen eingeführt. Dazu gehörten eine strenge Datenvalidierung, Leistungstests und die Überprüfung des ETL-Prozesses. Besonderes Augenmerk wurde darauf gelegt, dass die ETL-Prozesse robust sind und die volle Datenlast und anschließende Aktualisierungen ohne Leistungseinbußen bewältigen können.

Einsatz und Schulung: Die Einsatzphase wurde sorgfältig geplant, um die Unterbrechung des laufenden Betriebs so gering wie möglich zu halten. Eine schrittweise Einführung ermöglichte es den einzelnen Zentralen, kontrolliert auf das neue System umzusteigen. Jede lokale IT-Abteilung erhielt Schulungen und ausführliche Unterlagen, damit sie das Data Warehouse effektiv nutzen konnte. Diese Bemühungen sorgten für einen reibungslosen Übergang und unmittelbare betriebliche Effizienzsteigerungen nach der Einführung.

Ergebnis des Projekts:

Das daraus resultierende Data Warehouse wurde zur maßgeblichen Quelle für Unternehmensdaten, die einen konsistenten, zuverlässigen und schnellen Zugriff auf Informationen im gesamten Unternehmen ermöglicht. Es unterstützte die Entscheidungsprozesse mit Echtzeit-Dateneinblicken und verbesserte die Reaktionsfähigkeit des multinationalen Unternehmens auf Marktveränderungen und interne Leistungskennzahlen.

Reflektion:

Das Projekt war ein Meilenstein in der Datenmanagementstrategie des Unternehmens und setzte einen hohen Standard für zukünftige Dateninitiativen. Es hat meine Fähigkeit unter Beweis gestellt, komplexe, groß angelegte Datenprojekte zu steuern, und das Potenzial der Kombination von SQL Server und SSIS unterstrichen, um leistungsstarke Data-Warehousing-Lösungen zu erstellen, die auf die Bedürfnisse internationaler Unternehmen zugeschnitten sind.