Ein führender Energieversorger möchte rationale Entscheidungen treffen, indem er datengesteuerter wird. Um diese Strategie zu unterstützen, möchte er eine datengesteuerte Unternehmensplattform für Datenanalysen und Self-Service Business Intelligence aufbauen.
Über den Kunden
Problemstellung
Der Bedarf der Organisation und die Nutzung von BI-Lösungen für ein nachhaltiges data warehouse wurde unausweichlich. Es wurde eine größere Anzahl von Berichten in verschiedenen Geschäftsbereichen benötigt, z. B. um Einblicke in die Kunden, die Rechnungsverfolgung und die Systemleistung zu erhalten. Daraus ergab sich die Forderung nach mehr Teams und Endnutzern.
Die derzeitige Lösung und Infrastruktur war jedoch aus mehreren Gründen weder für beide Ziele geeignet noch skalierbar:
- Skalierbarkeitsprobleme behinderten die Verbreitung von BI-Lösungen
- Wartungsaufwand für mehrere Teams und ihre Divergenz
- Manuelle Prozesse beim Testen und bei der Bereitstellung verzögerten die Geschäftsabwicklung
- EDW war weder vollständig historisiert noch auditierbar und konnte daher nicht als langfristige Lösung genutzt werden.
Die Herausforderung
Die erste Herausforderung für den Anbieter bestand darin, einen anderen data warehouse-Ansatz und eine andere Methodik zu finden, die eine solche Skalierbarkeit ermöglichen, und dann die geeignete Infrastruktur und Technologie zur Verbesserung der Leistung des Entwicklungszyklusmanagements zu finden. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigte der Anbieter Folgendes:
- Wahl eines data warehouse-Modells zur Erzielung von Skalierbarkeit und langfristiger Stabilität
- Strenge Entwicklungsstandards (Leistung, Konventionen, Code-Reviews usw.) zur Senkung der Wartungskosten
- Automatisierung von Entwicklung und Tests zur Beschleunigung der Freigabe von BI-Berichten, die von den Geschäftsanwendern benötigt werden
- Bereitstellung von Infrastrukturen mit geringerem Risiko, höherer Geschwindigkeit und geringeren Kosten
Die Lösung
Gemeinsam mit dem Kunden wurden die folgenden Lösungen erarbeitet:
- Ein skalierbares DWH auf dem neuesten Stand der Technik (DV 2.0, Azure, Snowflake)
- Dokumentation von Modellen, Entwicklungen und Bereitstellungsprozessen zur Erleichterung der Einarbeitung und der Skalierbarkeit von Teams
- Verwendung des Automatisierungstools (dbt) für schnellere Entwicklungen
- CI/CD (Azure DevOps) zur Beschleunigung der Bereitstellungsprozesse
- Strenge QA-Pipelines, die die Teams durchlaufen müssen, um die Qualität zu sichern und das Re-Engineering auf ein Minimum zu reduzieren.
- Infrastruktur als Code (IaC), die zu finanziellen Einsparungen führte
Konkrete Ergebnisse für den Kunden
- Erhebliche Kosteneinsparungen wurden erzielt durch:
- Minimierung der Verschwendung von wertvollen Ressourcen durch Automatisierung und einfache Integration.
- Reduzierung des Re-Engineering auf ein Minimum
- Die von den Geschäftsanwendern benötigten BI-Berichte wurden schnell und pünktlich geliefert.
Das Projekt ist im Wesentlichen so gut gelaufen, dass der Anbieter sein DWH und seine Infrastruktur als Datenplattformprodukt konsolidieren konnte, das von Unterorganisationen genutzt werden kann, die identische Systeme verwenden.
Verwendete Technologien
- Schneeflocke DB
- Azure DevOps, Pipelines, ADF
- Dbt
- Luftstrom
- Terraform
