☰ Menu

Agile BI City

DIE EFFIZIENZ IM PROZESS

Haben Sie schon einmal eine Datenfabrik gesehen? Nein? Dann ist es an der Zeit, eine zu besuchen. Und wie es der Zufall will, befindet sich in Uptown Process die erste derartige Datenproduktionslinie.

 

Uptown Process ist ein Ort, an dem Sie schlanke und effiziente Prozess-Frameworks entdecken können. Unsere erste Wahl ist PMI Disciplined Agile, das einen zielorientierten Ansatz mit verschiedenen Optionen für den Lebenszyklus der Lieferung bietet. Dazu gehören iterationsbasierte Lebenszyklen wie Scrum und flussbasierte Lebenszyklen wie Kanban. Ausserdem gibt es zwei Arten von Entwicklungsorganisationen:

  • Generalisierende Spezialistenorganisation: In diesem Setup können die meisten Aufgaben für die Implementierung eines Makro-End-to-End-Inkrements (von der Datenquelle bis zum Data Warehouse und dem endgültigen Datenprodukt) von einem einzigen, vielseitigen Spezialisten ausgeführt werden.          
  • Produktionslinien-Organisation: Bei dieser Anordnung wird die Arbeit an einem Makro-End-to-End-Inkrement auf mehrere Arbeitsstationen aufgeteilt, an denen Spezialisten Mikro-End-to-End-Inkremente bearbeiten.

Eine typische Datenproduktionslinie im BI/DWH-Bereich besteht aus fünf Arbeitsstationen:

  1. Rapid Prototyping: Erstellen eines schnellen Prototyps des Datenprodukts und des zugrundeliegenden Datenmodells, der mit Analysetools wie Power BI direkt mit dem Quellsystem verbunden ist.
  2. Data Lake & Persistent Staging Area (PSA): Implementieren Sie die Konnektivität des Quellsystems und laden Sie die erforderlichen Daten in den Data Lake und die PSA. Laden Sie anfangs nur einige Monate an Daten, um ein schnelles Laden und Testen zu ermöglichen. Stellen Sie eine einfache Benutzeroberfläche (z. B. einen Excel-basierten Bericht) für Produktverantwortliche oder Geschäftsanwender bereit, um das neue Inkrement zu validieren.
  3. Data Warehouse & Data Mart: Laden Sie die neuen Quelldaten aus der PSA in das Data Warehouse und die Data Mart-Schicht, einschliesslich der Datenharmonisierung im Data Warehouse und der Implementierung der Messlogik in der Data Mart-Schicht. Berichten Sie diese Daten in einem einfachen Excel-Bericht ohne komplexes Design.
  4. Final Data Product: Erstellen Sie das Datenprodukt, indem Sie Daten aus dem zugrunde liegenden Data Mart nehmen und sich auf eine aussagekräftige Visualisierung und Benutzerfreundlichkeit konzentrieren.
  5. Deployment, Integration Testing & Data Volume Extension: Stellen Sie das Makro-End-to-End-Inkrement in einer Testumgebung bereit und laden Sie es mit der vollen Menge an verfügbaren Quelldaten, um einen höheren Mehrwert im Vergleich zu Inkrementen zu erzielen, die mit einer Teilmenge von Daten erstellt wurden.

 

 

Setzen wir die Tour fort

BUCHEN SIE EINE STADTFÜHRUNG

Buchen Sie Ihre eigene Stadtführung mit Ihrem persönlichen Stadtführer von IT-Logix

 

­

WOLLEN SIE MEHR WISSEN?

Wenn Sie mehr über Agile BI City erfahren wollen, dann werfen Sie einen Blick in das Buch HOW TO SUCCEED WITH AGILE BUSINESS INTELLIGENCE