{"id":95438,"date":"2024-02-05T09:56:13","date_gmt":"2024-02-05T09:56:13","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=95438"},"modified":"2024-02-19T10:14:25","modified_gmt":"2024-02-19T10:14:25","slug":"data-warehouse-automatisierung-trends-und-best-practices-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/data-warehouse-automatisierung-trends-und-best-practices-2024\/","title":{"rendered":"Ein geringer Automatisierungsgrad f\u00fchrt zur Personenabh\u00e4ngigkeit und Ineffizienz"},"content":{"rendered":"\n

In unserer Studie Data Warehouse and Data Vault Adoption Trends<\/a> vom April 2023 stellten wir die Frage, was die gr\u00f6ssten Herausforderungen in den vorhandenen Analytik Architekturen sind (Abbildung 1). Am h\u00e4ufigsten wurde eine ungen\u00fcgende Datenqualit\u00e4t genannt. Seit Jahren wird das Thema in den verschiedensten unserer Umfragen an erster Stelle oder zumindest in den vorderen R\u00e4ngen genannt. Erstaunlich daran ist, dass zwar alle mit der Datenqualit\u00e4t unzufrieden sind, jedoch niemand das Thema anzugehen wagt.<\/p>\n\n\n\n

\"BARC-Challenges-in-analytics-environment\"
Abbildung 1: What are the biggest challenges in your current analytics environment? (n=238)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Die Notwendigkeit der Modernisierung von Data Warehouses<\/h2>\n\n\n\n

An zweiter Stelle der Umfrage wird die Abh\u00e4ngigkeit von wenigen Personen oder Beratern genannt, gefolgt von einer fehlenden oder zu geringen Automatisierung. Der Zusammenhang ist unschwer zu erkennen. Fehlende Automatisierung bedeutet, dass repetitive Aufgaben von Menschen ausgef\u00fchrt werden m\u00fcssen. Repetitive oder auch Routine Aufgaben sind nicht unbedingt beliebte Aufgaben. H\u00e4ufig haben die Firmen eher kleinere Teams, dadurch werden Aufgaben von immer derselben Person ausgef\u00fchrt oder extern ausgelagert. Fehlende Stellvertretungen verst\u00e4rken noch das Problem der Abh\u00e4ngigkeit.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen, die sich auf manuelle Prozesse verlassen, stehen somit vor gro\u00dfen Herausforderungen, wie unsere Studie zeigt. Unternehmen, die in die Automatisierung investieren, sind deutlich effizienter und weniger personenabh\u00e4ngig.<\/p>\n\n\n\n

Die Problematik der manuellen Datenverarbeitung<\/h2>\n\n\n\n

Manuelle Prozesse in der Datenverwaltung f\u00fchren nicht nur zu Ineffizienzen, sondern auch zu einer erh\u00f6hten Fehleranf\u00e4lligkeit. Der Mangel an Standardisierung und die Abh\u00e4ngigkeit von individuellen F\u00e4higkeiten verst\u00e4rken dieses Problem. Wie in der BARC-Infografik zu DataOps und MLOps<\/a> dargestellt, k\u00f6nnen diese Herausforderungen eine erhebliche H\u00fcrde f\u00fcr Unternehmen bedeuten, die versuchen, digital zu transformieren.<\/p>\n\n\n\n

Die Studie zeigt auch, dass der Grad der Automatisierung je nach Prozess und Aufgabenbereich (Abbildung 2) unterschiedlich ist. Auff\u00e4llig ist hierbei der generell niedrige Grad der Automatisierung. Sogar im Bereich der Datenintegration sprechen nur 15 % der Unternehmen von einer vollst\u00e4ndigen Automatisierung. Die Studie zeigt keine Unterschiede nach Unternehmensgr\u00f6sse.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 2: What level of automation is applied to the following aspects of data management? (n=237)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Die gew\u00e4hlte Art der Automatisierung ist ebenfalls von Interesse. In der Studie wurde untersucht, ob die Unternehmen eher auf Tools oder auf eigene Automatisierungsl\u00f6sung setzen, letztere meistens in Form von Scripts (Abbildung 3). Wir empfehlen eher auf Tools zu setzen, da die Implementierung deutlich schneller und auf einem h\u00f6heren Qualit\u00e4tslevel erfolgt. Viele Tools bietet zus\u00e4tzliche Features f\u00fcr Monitoring oder Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen. Praktisch alle Tools enthalten auch eine integrierte Dokumentation. Bei einer aufw\u00e4ndigen Erstellung von Scripts wird h\u00e4ufig auf eine Dokumentation oder diese zus\u00e4tzlichen Funktionen verzichtet. Was bedeutet, dass \u00c4nderungen risikobehaftet sind oder Betriebsst\u00f6rungen nicht rechtzeitig festgestellt werden.<\/p>\n\n\n\n

Die Rolle der Automatisierung in der Datenverwaltung<\/h2>\n\n\n\n

In der Studie wurde auch die Art der Automatisierung untersucht. Das heisst, ob die Unternehmen eher auf Tools oder eine eigene Automatisierungsl\u00f6sung setzen, meistens in Form von Scripts (Abbildung 3). Automatisierungstools erm\u00f6glichen eine schnellere Implementierung auf einem h\u00f6heren Qualit\u00e4tslevel, als Scripts. Viele Tools bietet zus\u00e4tzliche Features f\u00fcr Monitoring oder Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen. Praktisch alle Tools enthalten auch eine integrierte Dokumentation. Bei einer aufw\u00e4ndigen Erstellung von Scripts wird h\u00e4ufig auf eine Dokumentation oder diese zus\u00e4tzlichen Funktionen verzichtet. Was bedeutet, dass \u00c4nderungen risikobehaftet sind oder Betriebsst\u00f6rungen nicht rechtzeitig festgestellt werden. Unternehmen, die auf Automatisierung setzen, sind in der Lage, ihre Daten effizienter zu nutzen und schneller auf Marktanforderungen zu reagieren.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 3: What is the level of automation based on commercial tools vs. homegrown scripts? (n=217)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Automatisieren lassen sich nur repetitive Aufgaben, die stets genau gleich ausgef\u00fchrt werden. Also m\u00fcssen Prozesse und Aufgaben zuerst so weit wie m\u00f6glich standardisiert werden. Erst in einem weiteren Schritt kann \u00fcber Automatisierung nachgedacht werden. Auch wenn die Beschaffung geeigneter Tools eine Investition bedeutet, ist der langfristige Nutzen deutlich h\u00f6her als bei selbstentwickelten Scripts. Der Business Case bei Tools ist somit besser.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In unserer Studie Data Warehouse and Data Vault Adoption Trends vom April 2023 stellten wir die Frage, was die gr\u00f6ssten Herausforderungen in den vorhandenen Analytik Architekturen sind (Abbildung 1). Am h\u00e4ufigsten wurde eine ungen\u00fcgende Datenqualit\u00e4t genannt. 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