alexa RCS und Data Vault: Controlling und Agilität verbinden



Wie kann ein Controlling-System steigender Komplexität, wachsenden Datenmengen und kürzeren Zeitfenstern zum Laden von Daten begegnen? alexa RCS setzt auf Data Vault. Mit Hilfe dieser Modellierungsmethode kann das alexa RCS Data Warehouse in kurzer Zeit hochparallelisiert Daten laden sowie schnell und einfach an kundenspezifische Anforderungen angepasst oder erweitert werden – bei unveränderter Bewirtschaftung bestehender Auswertungen und Berichtsstrukturen.

Data Vault folgt dem Konzept von Aufteilung und Gruppierung der Daten nach Typ und Geschäftskontext – wie Kunde, Artikel, Abverkäufe und weitere. Bei den Typen wird nach Schlüssel, Beziehung und Attribut unterschieden, die jeweils ihre eigene Tabelle bekommen. Durch die Aufteilung der Daten nach Typ je Geschäftskontext wird die Komplexität voneinander abhängiger Tabellen verteilt und auf den jeweiligen Kontext reduziert. Daraus resultieren einerseits eine vereinfachte Bewirtschaftung und andererseits die schnelle Erweiterbarkeit von alexa RCS.

Neue Anforderungen werden in einfache, kleinere Arbeitspakete zerlegt und implementiert. Sowohl das Hinzufügen zusätzlicher Tabellen aus bestehenden Quellsystemen als auch das Anbinden weiterer Quellsysteme, wie einer Personaleinsatzplanung (PEP), lassen sich so in kleinen iterativen Schritten umsetzen. Das alexa RCS Data Warehouse ist somit durch seine Data Vault Architektur sehr agil. Gleichzeitig ist ein stabiler Betrieb im Data Warehouse sichergestellt, da die bereits vorhandenen Tabellen bei solchen Erweiterungen in der Regel nicht geändert werden. Die ursprüngliche Herkunft der Daten lässt sich zu jeder Zeit nachvollziehen, denn durch Zeitstempel und weitere Steuerfelder in Data Vault liegt eine vollständige Historisierung aller Daten vor.

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