Immer wieder erleben wir es, dass Unternehmen nicht wagen, mit einem Projekt „DataWarehouse“ zu starten. Viele sind verschreckt durch Erfahrungsberichte von zu lang dauernden und teuren Projekten, teurer Software, den vermeintlichen Hardware-Anforderungen und vielen anderen Gründen. Also wird weiter und weiter in bestehende Statistiklösungen investiert, die mit viel Mühe und Programmierleistung mit Hilfe von Query und RPG über viele Jahre hinweg am Leben erhalten werden. Die oben genannten Gründe gelten sicher für viele erhältliche Werkzeuge, es muss aber nicht immer so sein. Wir beobachten immer wieder, was für ein Riesenaufwand für eine eigentlich einfache Sache getrieben wird und behaupten, ein DataWarehouse kann man innerhalb weniger Tage als Basis aufbauen. Und zwar so, dass Erweiterungen problemlos möglich sind, egal ob sich Strukturen verändern oder neue Geschäftsbereiche dazukommen sollen.

Aber was machen wir denn eigentlich, um so ein DataWarehouse mit MIT aufzubauen?

Zunächst einmal:
– Wir kümmern uns um die Übernahme der Daten in die relationalen Schnittstellen.
– Wir konstruieren den/die multidimensionalen Datenmarkt/-märkte.
– Wir „docken“ die Analysewerkzeuge an, egal ob den Samac Analyzer, Excel, die individuelle Oberfläche oder auch die Browser-Oberfläche.

Auf eine aufwändige Analyse, um den Auswertungsbedarf festzustellen, verzichten wir. Denn, wenn ein MIT-Datenmarkt aufgebaut ist, können alle erdenklichen Analysen über den modellierten Bereich bis auf die kleinste Ebene gemacht werden. Änderungen gehen genau so schnell. Und es fällt wirklich erst einmal später bei der Berichtsgenerierung auf, dass etwas von Beginn an nicht richtig berücksichtigt wurde. So wird das schnell behoben, anstatt wieder bei Null zu beginnen.

Wir stellen zum Start nur eine Frage: „In welchem Geschäftsbereich wollen Sie anfangen? Soll es erst mal der Vertrieb sein oder die Einkaufsseite, oder wollen Sie Lagerinformationen?“ In den meisten Fällen wird im Bereich Vertrieb gestartet. Ist diese Frage beantwortet, lassen wir einen echten MIT-Datenmarkt entstehen. Diesen nennen wir zwar „Prototyp“, aber er stellt eine voll funktionsfähige Anwendung dar. Einige Kunden arbeiten schon seit Jahren mit dieser ersten Version der Datenbank. Bereits im ersten Schritt wurde alles Notwendige hier abgebildet.

Dazu wird ungefähr ein halber Tag mit den zukünftigen MIT-Anwendern des gewählten Bereichs über ihre Geschäftsabläufe diskutiert. Nach bzw. auch während des Gesprächs wird das MIT-Datenmodell entworfen. Im Datenmodell werden die Dimensionen des gesamten Geschäftsbereiches und die Strukturen (statisch oder unbalanciert und dynamisch) dargestellt.

Beispiel:

Dann klären wir, in welchen Tabellen die benötigten Felder für die Bewegungs-, Stamm- und Attributdaten zu finden sind, und fertigen die Datenschnittstellen zur Übernahme der Daten in die relationale MIT-Basisdatei an (oft über ein einfaches RPG oder SQL). Sollte freie Programmierkapazität im Hause des Kunden zur Verfügung stehen, geben wir den Aufbau der relationalen MIT-Basisdatei weiter. Dies hat den Vorteil, dass die IT-Mitarbeiter sich gut in die Thematik einarbeiten und wir in den MIT-Datenmarkt mit den Prototypen mehr Arbeit investieren können – z.B. das Vornehmen von Verfeinerungen.

Die notwendigen Informationen zur Struktur des Datenmodells werden mit Hilfe von MIT-CL-Befehlen auf der iSeries eingegeben. Das sind z.B. Angaben zur Zuordnung der Dimensionen (Produkte, Lieferanten, Kunden o.ä.), der Hierarchien (Produktgruppen, Verkaufsgebiete, usw.) und deren Stufen (Drill-Down-Ebenen) sowie weitere Feldangaben für Inhalte von Informationswerten etc. Ist das alles passiert, werden über eine CL-Routine die AS/400-MIT-Befehle zur „Würfel-Konstruktion“ aufgerufen – d.h.: das eigentliche „Laden“.

Wenn dieser Ladelauf beendet ist, steht der Datenmarkt sofort für Abfragen bereit. Dazu wird je nach Anforderungen des Kunden in der Regel zuerst der SAMAC Analyser auf einen Server bzw. einen lokalen PC-Arbeitsplatz installiert. Auch hier werden nur einfachste Anforderungen an den PC gestellt: Die Frontends werden als Verzeichnis installiert und die Kommunikation zur Analyse arbeitet ausschließlich über eine native TCP/IP-Schnittstelle.

Jetzt erfolgt die Präsentation des Werkzeugs und die Abstimmung zur weiteren Vorgehensweise: Welcher Anwender darf welche Analysen machen, was soll möglichst als Standard für bestimmte Nutzer vorbereitet sein, gibt es bestimmte Wünsche zur Abfrageoberfläche und in welchem Rhythmus sollen die Daten aktualisiert werden?

Dieser erste MIT-Datenmarkt ist die Basis für den weiteren Ausbau bis hin zu einem vollständigen DataWarehouse. Diese Schritt-für-Schritt-Vorgehensweise lässt ein einfaches Wachstum der Lösung mit den Anforderungen zu.

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