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Durch Cloudanbieter wie Azure, AWS und Google bieten sich für viele mittelständische Unternehmen Vorteile. So zum Beispiel bei der Entwicklung eines Cloud Data Warehouse, das gegenüber herkömmlichen On-Premise Lösungen eine höhere Flexibilität ermöglicht und gleichzeitig einen geringeren IT Wartungsaufwand erfordert. Das Textilunternehmen Schmitz Werke aus Emsdetten hat sich bei der Neuentwicklung eines Data Warehouse für die Google Cloud entschieden. Hierbei sollte das bestehende On-Premise Data Warehouse und Reporting Tool durch ein modernes Cloud-basiertes System abgelöst werden.

Die Herausforderung

Die Kernanforderung dieses Projektes bestand in der Entwicklung eines Data Warehouse zur Anbindung eines neuen ERP Systems (Canias). Hierbei führten in der Vergangenheit hohe manuelle Entwicklungsaufwände zu langen Entwicklungszeiten und der eigene IT Betrieb der Infrastruktur zu hohen Lizenzkosten und Personalbedarf. Darüber hinaus war strategisch der Wechsel der Office IT zur Google GSuite bereits vollzogen. Hier fehlte es an einer nahtlosen Integration zur On-Premise Infrastruktur.

Die Lösung

Die neu geschaffene Analytics Infrastruktur setzt auf 100% Google Cloud native Technologie, mit der ein nahtloser Übergang zur Google GSuite geschaffen wurde. Für Anwender ist so jederzeit ein einfacher Zugriff auf die Daten des Data Warehouse gewährleistet und die IT kann den Betrieb in der Cloud dynamisch an die wachsenden Anforderungen anpassen. Das Cloud Data Warehouse basiert auf Cloud-Services wie Google BigQuery als Datenbank, Matillion als Datenintegrationswerkzeug und Google Data Studio bzw. Google Looker als Reportinglösung. Besonderes Augenmerk wurde auf einen hohen Automationsgrad gelegt, der sowohl in der Entwicklung als auch in Deployment, Test und Betrieb eine stabile und schnelle Weiterentwicklung ermöglicht. Das von der Informationsfabrik entwickelte Data Management Automation Framework verwendet einen durch Metadaten getriebenen Ansatz, der für viele Standardprozesse (z.B. Staging, Historisierung, Deployment, Test) keine manuelle Entwicklung erfordert. Das Entwicklerteam hat somit mehr Ressourcen und Fokus auf die Umsetzung fachlicher Anforderungen, kann schneller Schnittstellen zu neuen Systemen (z.B. SAP) entwickeln und Daten zur Analyse bereitstellen. Am Ende macht sich der verfolgte Frameworkansatz doppelt bezahlt, da im Konzern bereits eine weitere Tochter (Textilwerk) in das bestehende Data Warehouse integriert wurde.

Technologien

  • Matillion
  • Google BigQuery
  • Google Data Studio
  • Google GSuite

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