Warum Sie Analysen in ein Data Warehouse auslagern sollten
Modern businesses are fueled by data. The insights that your data brings are what power decision-making, enable you to optimize business processes, and respond to changing market conditions. The organizations that have data and manage it well excel. Those who lack data or struggle to harvest actionable insights from their data have a tougher time.
One of the most significant challenges IT has as the stewards of company data is striking a balance between high-performance real-time data processing of individual business processes and the deep/enterprise-scale analytics required for solving the company’s biggest problems. By offloading analytics from Online Transaction Processing (OLTP) systems into a cloud data warehouse like the Actian Data Platform, your company can achieve both objectives at the same time.
Nachhaltige High-Performance in Ihren Geschäftssystemen
OLTP-Systeme sind Ihre transaktionalen Geschäftssysteme - die Tools, mit denen Ihre Mitarbeiter, Partner und Kunden im Rahmen der normalen täglichen Geschäftsaktivitäten interagieren. Diese Systeme sind für die Datenverarbeitung in Echtzeit optimiert (was sie auch sein sollten). Jede Beeinträchtigung der Leistung wirkt sich direkt auf die Durchlaufzeiten Ihrer Prozesse und die Produktivität Ihrer Mitarbeiter aus. Mit jedem neuen Geschäftsvorgang erzeugen Sie mehr Daten.
Mit zunehmender Größe Ihrer OLTP-Datenbank werden die darauf ausgeführten Anwendungen immer langsamer. Wenn zusätzlich zur Transaktionsverarbeitung noch eine analytische Last hinzukommt, wird das Problem noch größer. Die Aufrechterhaltung eines hochleistungsfähigen Geschäftssystems erfordert eine kontinuierliche aktive Abstimmung des OLTP-Systems, um alle nicht unbedingt erforderlichen Aktivitäten zu eliminieren. Eine wichtige Technik, die IT-Teams einsetzen, besteht darin, die Analyseverarbeitung in ein Data Warehouse auszulagern, wodurch Rechenkapazitäten im OLTP-System freigesetzt werden, so dass die Unternehmenssoftware über mehr Systemressourcen verfügt, auf die sie zurückgreifen kann.
Nutzung der Änderungsdatenerfassung für Echtzeitanalysen
Die Erfassung von Änderungsdaten ist eine Analysefunktion, die in fast allen Datenbanken zur Verfügung steht, aber meist zur Auffüllung von Data Warehouses verwendet wird. Diese Funktion dient der Überwachung von Änderungen in Ihren Transaktionsdaten, die mit Geschäftsereignissen korrespondieren könnten, die Chancen oder Gefahren für Ihr Unternehmen darstellen. Einige Änderungen in Geschäftstransaktionen sind positiv, z. B. ein Anstieg der Verkaufstransaktionswerte. Andere Veränderungen sind nachteilig, z. B. ein plötzlicher Rückgang der Zahl der auf Ihrer Website angemeldeten Benutzer. Die Erfassung von Änderungsdaten kann Ihnen helfen zu verstehen, wann etwas schief läuft, damit Sie die Auswirkungen abschätzen und feststellen können, ob Korrekturmaßnahmen erforderlich sind.
Die Durchführung von Änderungsdatenerfassungsvorgängen auf OLTP-Systemen kann problematisch sein. Die Overhead-Belastung des Systems muss überwacht werden, um die Auswirkungen auf die Leistung Ihrer Geschäftssysteme zu minimieren. Die Erfassung von Änderungsdaten ist bei größeren Datenmengen für die Analyse von Trends am nützlichsten. Wenn Sie über ein gutes Protokollarchivmanagement verfügen, lassen sich die Leistungseinbußen in Grenzen halten. Es ist also sinnvoll, die Änderungsdatenerfassung zu nutzen, um Ihr Data-Warehouse-System nahezu in Echtzeit mit betrieblichen Daten zu füllen.
Verlängern Sie die Nutzungsdauer Ihrer Geschäftssysteme
Unternehmenssysteme wie Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Human Resource Management (HRM), IT Service Management (ITSM) und eCommerce-Systeme sind teuer in der Installation, aber störend für das Unternehmen, wenn sie ersetzt werden müssen. Wenn die Systeme, die Sie heute verwenden, in Ihrem Rechenzentrum On-Premises laufen, können Upgrades der Hardware-Infrastruktur zur Erweiterung der Rechenkapazität neue Investitionen und/oder eine Migration in die Cloud erfordern. Das Auslagern von Analysen aus diesen Systemen in ein Data Warehouse kann Ihnen helfen, diese Systeme länger mit den vorhandenen Ressourcen laufen zu lassen und die Auswirkungen von System-Upgrades aufzuschieben.
In den nächsten Jahren werden voraussichtlich neue, Cloud Geschäftssysteme auf den Markt kommen, Fähigkeiten künstlichen Intelligenz (KI) integrieren und eine verbesserte Unterstützung für Streaming bieten – ein idealer Zeitpunkt für eine Modernisierung. Durch die Verlängerung der Nutzungsdauer Ihrer bestehenden Systeme gewinnt Ihr Unternehmen die Flexibilität, auf die „in Kürze verfügbaren“ neuen Funktionen zu warten und die nächste Welle aufkommender Technologien zu nutzen, um die Rentabilität Ihrer Modernisierungsprojekte zu maximieren.
Offloading analytics from your OLTP system into a data warehouse is a smart IT decision. It helps keep your business systems running faster, gives you the real-time data insights you need for agile decision-making, and extends the useful lifespan of your existing systems, so you capture the next wave of technology innovations that are just over the horizon. Actian Analytics AI Platform can help. As a data warehouse solution, the Actian Analytics AI Platform can run on-premises, in the cloud, or even as a hybrid, split across different environments, giving you the analytics capabilities and scale that you will need to manage your company’s data successfully.
To learn more, visit Actian Analytics AI Platform.
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