Der Aufbau eines Data Warehouse ist erfahrungsgemäß sehr aufwendig und langwierig. Gerade in Zeiten von Fachkräftemangel stellt es v. a. mittelständische Unternehmen vor die Herausforderung: Ausbau datengetriebener Entscheidungen, Automatisierung von Prozessen, Integration von IoT-Systemen. Die Goldhofer Aktiengesellschaft hat deshalb den Schritt zu Data Warehouse Automation mit dem Datavault Builder gewagt und innerhalb eines Jahres ein neues DWH aufgebaut.

Zielpublikum: Manager:innen, BI- und DWH-Entwickler:innen
Voraussetzungen: Grundverständnis zum Data Warehouse
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger

Extended Abstract:
Wie gelingt der Weg zum datengetriebenen Unternehmen im Mittelstand? Datenbasierte Entscheidungen, Prognosesysteme, Verknüpfung von operativen Daten mit IoT-Daten, Automatisierung - Hierfür wird eine integrierte Datenbasis benötigt! Die Anbindung neue Systeme dauert meist mehrere Wochen. Anpassungen an bestehenden Systemen können durch die zunehmende Komplexität zu Seiteneffekten führen, was den Aufwand für die Wartung kontinuierlich steigen lässt. 
Um die Entwicklungszeit im Data Warehouse zu beschleunigen, mehr Flexibilität in der Modellierung zu ermöglichen und den Wartungsaufwand zu minimieren, hat sich die Goldhofer Aktiengesellschaft für die Einführung von Data Vault 2.0 mit Automatisierung durch den Datavault Builder entschieden. Nach über einem Jahr Nutzung der neuen Architektur hat sich bestätigt, dass die Nachteile der höheren Komplexität von Data Vault 2.0 durch die Automatisierung in den Hintergrund rücken. Das Unternehmen profitiert neben der gestiegenen Entwicklungsgeschwindigkeit von der gestiegenen Agilität und Transparenz aller Zusammenhänge und Automatisierung des Deployments. Durch die Metadaten-basierte Entwicklung sind die Wege für Migration auf eine analytische Datenbank bereitet.