Die Synergie von ERP und Data Warehouse richtig nutzen

Auf einen Blick

Ein Data Warehouse strukturiert und historisiert Daten aus dem ERP und angrenzenden Systemen über einen ETL-Prozess und stellt sie für Business-Intelligence-Auswertungen bereit. Entscheidend ist die Architektur: Eine breit angelegte Pyramidenstruktur deckt sowohl strategische Analysen mit historischen Daten als auch operative Auswertungen mit Drilldown bis zur ERP-Quelle ab.

Eine digitalisierte Welt fordert die Bereitschaft zu stetigem Lernen, denn nur so können Unternehmensziele wie Wachstum erreicht werden. Essenzielle Grundlage dabei: Eine effektive Datenintegration, welche Anwender*innen die Datenanalyse und -auswertung ermöglicht. Dafür bieten sich insbesondere moderne Business-Intelligence-Lösungen an. Welche Rolle spielt das Data Warehouse (DWH) in diesem Punkt und wie profitieren Sie von dessen Zusammenspiel mit einem modernen ERP-System?

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Was ist ein Data Warehouse?

Eine Flut an Daten ist ohne Struktur nicht zu beherrschen. Erst durch die sinnvolle Strukturierung kommt der hohe Wert von großen Datenmengen zum Vorschein, denn nur so können sie gezielt verwendet werden. Ein Data Warehouse bietet Ihnen die Funktionen, um große Datenmengen zentral und intelligent zu sammeln. Darüber hinaus ermöglicht es, Daten sinnstiftend zu organisieren und zu bereinigen. Dadurch können Sie sie optimal für eine Auswertung oder weitere Aufbereitungen in internen und externen Systemen bereitstellen. Ein Data Warehouse ist fundamental, um Unternehmen wirtschaftlich besser aufzustellen und datenbasierte, kalkulierte Entscheidungen zu treffen.

Die Funktionsweise eines Data Warehouse

Der ETL-Prozess

Im Zentrum des Data Warehouse steht der ETL-Prozess mit den drei Schritten Extraktion, Transformation und Laden:

Extraktion: Auslesen der Daten aus verschiedenen Datenquellen
Transformation: Umwandlung in das passende Format und die Struktur der jeweiligen Zieldatenbank
Laden: Bereitstellen der transformierten Daten in die Zieldatenbank oder Data Warehouse

Besonders wichtig ist die Datentransformation als Teil des Data Staging Areas, welche die Daten nach der Extraktion aus der Quelle bereinigt und in einheitliche Strukturen einordnet. Folgend werden die optimierten Daten in das Data Warehouse geladen. Die Spielregeln zur Interpretation der Daten sind einheitlich im ETL-Prozess verankert. Damit vermeiden Sie im Gegensatz zu vielen einzelnen „Ad hoc“-Abfragen redundante oder im schlimmsten Fall sogar fallweise abweichende Berechnungen.

Datenhaltungs- und Entstehungsschicht vs. Präsentationsschicht

Mit der Ergänzung Ihrer ERP-Software durch ein Data Warehouse legen Sie den Grundstein für den Einsatz moderner Business-Intelligence-Lösungen. Denn im Data Warehouse können Sie Ihre Daten, welche im ERP-System erstmals auflaufen, sogar historisch festhalten (Beispiele: Auftragsbestand, Lagerbestand zu Stichtagen in der Vergangenheit, Veränderung von Stammdaten im Zeitverlauf mit korrekter Abgrenzung). Anschließend können Sie den Prozess zum Beispiel mit dem APplus BI Tool optimieren. Langfristig können so minimierte Aufwände für grundlegende Datenbeschaffung und Konsolidierung gesichert werden. So ist ein geringeres Projektrisiko gegeben.

Pyramide vs. Obelisk

Für ein Datawarehouse existieren unterschiedliche Architektur-Ansätze. Die projektgetriebene „Obelisk-Architektur“ bietet eine Datenbasis mit Lösungsstrukturen an, die den speziellen Projektanforderungen der Datenanalyst*innen entsprechen, also auf einzelne Fragestellungen ausgerichtet sind. Es handelt sich somit um ein eingegrenztes, teilweise nicht inhaltlich verbundenes Datenangebot, das wenig Freiheitsgrade für BI-Anwendungen bereitstellt.

Im Gegensatz dazu steht ein Data Warehouse, welches sich in seiner Architektur der “Pyramidenstruktur“ bedient: Die Datenbasis ist über die ERP-Prozesse und angrenzende Anwendungen breit aufgestellt und entspricht den Markterfordernissen. So ist Ihre Datensammlung durch ein flächiges Datenangebot für ein breites Einsatzspektrum vorbereitet. Es können diverse Anforderungen abgedeckt und flexible Analysen und Auswertungen durchgeführt werden.

Ein Data Warehouse mit einem breiten Datenangebot erfordert natürlich mehr Detailkenntnisse über die Datenverknüpfungen und wird Ihnen daher idealerweise vom ERP-Anbieter selbst bereitgestellt.

Wer profitiert besonders vom Zusammenspiel aus ERP und Data Warehouse?

“Ein Data Warehouse kann ein ERP-System ergänzen und übernimmt interne Systeme, um mehr Funktionalität und Effizienz zu erzeugen.“

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Eine effiziente Datenausführung wird im Kontext der Digitalisierung immer wichtiger und führt zum schnelleren Erreichen von Unternehmenszielen. Außerdem können Sie durch die gezielte Auswertung und Analyse Ihrer Daten einen Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen ausarbeiten. Wie genau Sie jedoch von der Verknüpfung von ERP und Data Warehouse profitieren, gestaltet sich unterschiedlich:

Strategische Erweiterung

Einerseits können Sie die Integration von Data Warehouse und ERP-System mittel- und langfristig dazu nutzen, um ihre Analysefähigkeit zu verbessern.

So können historische Daten in geschäftslogistische Entscheidungen miteinbezogen werden – ein großer strategischer Vorteil. Insbesondere Key Performance Indicators, Dashboards, Score Cards sind dabei relevant.

Operative Erweiterung

Andererseits können Sie Data Warehouse und ERP auch für kurzfristige Maßnahmen nutzbringend einsetzen: Diese können eine Verbesserung der Performance begründen, aber auch eine schnellere Auswertung von großen Datenmengen ermöglichen. Essenziell sind dafür detaillierte Listen mit Drilldown-/Drillthrough-Funktionen und direkte Hyperlinks zu den ERP-Quelldaten.

Damit die beiden Ansätze zielführend eingesetzt werden können, empfehlen wir ein „Pyramiden“-Design.

Hochwertige Lösungsansätze durch exzellente Datenqualität

APplus DWH liefert für Sie die BI-Datenbasis mit höchster Qualität. Bei den Berichtswerkzeugen setzen wir auf die bewährte Partnerlösung APplus BI. Diese kann nahtlos in das moderne ERP-System integriert werden und bietet das volle Spektrum an Datenauswertungsfunktionen, Informationen und Berichte für ihre individuellen Bedürfnisse.

Gerne informieren wir Sie zu aktuellen Entwicklungen des Themenspektrums ERP ausführlich. Lesen Sie dazu unser kostenloses Whitepaper „Blick in die Zukunft: So entwickelt sich die ERP-Welt“.

Häufige Fragen zu Data Warehouse & ERP:

Was leistet ein Data Warehouse im Zusammenspiel mit dem ERP?

Es sammelt große Datenmengen zentral, bereinigt sie und organisiert sie in einheitlichen Strukturen. Auf dieser Basis lassen sich Daten aus dem ERP gezielt für Auswertungen und weiterführende Aufbereitungen in internen und externen Systemen bereitstellen.

Welche Funktion erfüllt der ETL-Prozess?

ETL umfasst Extraktion der Daten aus verschiedenen Quellen, Transformation in das Format der Zieldatenbank und das Laden in das Data Warehouse. Die Datentransformation in der Staging Area bereinigt die Daten und überführt sie in einheitliche Strukturen.

Warum reduziert ein Data Warehouse redundante oder abweichende Berechnungen?

Die Spielregeln zur Interpretation der Daten sind einheitlich im ETL-Prozess verankert. Damit entfallen viele einzelne Ad-hoc-Abfragen, die andernfalls zu redundanten oder fallweise abweichenden Berechnungen führen.

Welchen Mehrwert bietet die historische Datenhaltung im Data Warehouse?

Daten lassen sich über die Zeit korrekt abgegrenzt vorhalten, etwa Auftrags- und Lagerbestände zu Stichtagen oder Veränderungen von Stammdaten im Zeitverlauf. Diese Historisierung ist die Grundlage, um historische Daten in geschäftslogistische Entscheidungen einzubeziehen.

Wie unterscheiden sich Obelisk- und Pyramidenarchitektur?

Die Obelisk-Architektur ist projektgetrieben, deckt einzelne Fragestellungen ab und bietet wenig Freiheitsgrade für BI-Anwendungen. Die Pyramidenstruktur ist über ERP-Prozesse und angrenzende Anwendungen breit aufgestellt und eignet sich für ein breites Einsatzspektrum mit flexiblen Analysen.

Wann eignet sich welche Architektur?

Für eingegrenzte, spezifische Projektanforderungen reicht ein Obelisk-Ansatz mit kleiner Grundfläche und enger Verdichtung. Sobald strategische und operative Auswertungen kombiniert werden sollen, ist eine Pyramidenstruktur tragfähiger.

Worin liegt der Unterschied zwischen strategischer und operativer Erweiterung?

Die strategische Erweiterung zielt auf mittel- und langfristige Analysefähigkeit mit KPIs, Dashboards und Score Cards. Die operative Erweiterung adressiert kurzfristige Maßnahmen über Performance-Verbesserungen sowie detaillierte Listen mit Drilldown- und Drillthrough-Funktionen bis zu den ERP-Quelldaten.

Warum sollte das Data Warehouse idealerweise vom ERP-Anbieter bereitgestellt werden?

Eine breite Datenbasis erfordert detaillierte Kenntnisse über die Datenverknüpfungen zwischen ERP und angrenzenden Systemen. Diese Detailkenntnis liegt beim ERP-Anbieter selbst und reduziert Aufwand und Projektrisiko bei Datenbeschaffung und Konsolidierung.