Was ist ein Betriebsdatenspeicher?

Ein Operational Data Store (ODS) ist ein zentralisierter Datenbank Entwickelt für die Integration und Speicherung von Echtzeit- oder nahezu Echtzeitdaten aus mehreren Quellen.

Was ist ein Operational Data Store?

Ein Operational Data Store (ODS) ist eine zentrale Datenbank, die Daten aus verschiedenen Transaktionssystemen konsolidiert und integriert, um eine Echtzeit- oder nahezu Echtzeitansicht der aktuellen Vorgänge bereitzustellen. Sie wurde entwickelt, um die unmittelbaren Berichts- und Analyseanforderungen einer Organisation zu unterstützen, indem sie eine kontinuierlich aktualisierte Quelle von Betriebsdaten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, die für die historische Analyse und die langfristige Speicherung optimiert sind, konzentriert sich ein ODS auf kurzfristige, aktuelle Daten, die für den täglichen Betrieb verwendet werden. Das ODS ermöglicht Unternehmen den Zugriff und die Abfrage aktueller Daten, ohne die Leistung der Transaktionssysteme zu beeinträchtigen. So wird sichergestellt, dass betriebliche Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten verfügbaren Informationen getroffen werden können.

Es ist besonders nützlich für Organisationen, die schnellen Zugriff auf aktuelle Daten für Aufgaben wie Überwachung, Berichterstellung und Reaktion auf betriebliche Ereignisse benötigen. Während die Daten in einem ODS normalerweise nicht im gleichen Umfang transformiert werden wie Daten in einem Data Warehouse, es wird weiterhin bereinigt und integriert, um eine konsistente und genaue Ansicht der laufenden Vorgänge zu bieten.

Wie funktioniert ein Operational Data Store?

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Erklärung, wie ein ODS normalerweise funktioniert:

1. Datensammlung. Das ODS sammelt Daten aus mehreren Transaktionssystemen, wie zum Beispiel Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM) oder Point-of-Sale (POS)-Systeme. Diese Systeme sind für den täglichen Betrieb konzipiert, aber direkte Abfragen verlangsamen ihre Leistung. Um dies zu vermeiden, werden Daten kontinuierlich oder regelmäßig aus diesen Systemen extrahiert.
2. Datenintegration. Sobald Daten erfasst sind, werden sie verarbeitet und in das ODS integriert. In diesem Schritt werden die Daten bereinigt, um Genauigkeit und Konsistenz über verschiedene Quellen hinweg sicherzustellen. Die Daten werden in ein gemeinsames Format standardisiert, wodurch eine einheitliche Ansicht der Betriebsaktivitäten ermöglicht wird.
3. Echtzeit-Updates. Im Gegensatz zu Data Warehouses, die Daten normalerweise in Batch-Prozesseunterstützt das ODS Datenaktualisierungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Dadurch wird sichergestellt, dass die aktuellsten Betriebsdaten für Berichte und Analysen zur Verfügung stehen.
4. Datenspeicher. Das ODS speichert Daten vorübergehend, normalerweise für einen kurzen Zeitraum, um laufende Vorgänge zu unterstützen. Es konzentriert sich normalerweise auf aktuelle Live-Daten und nicht auf historische Daten, was es ideal für die Betriebsberichterstattung macht. Das ODS speichert Daten im Allgemeinen nicht für die Langzeitanalyse, was der Zweck eines Data Warehouse ist.
5. Datenzugriff. Benutzer oder Systeme können das ODS abfragen, um Berichte zu erstellen, Analysen durchzuführen oder zu überwachen Key Performance Indicators (KPIs) ohne die Leistung der Quelltransaktionssysteme zu beeinträchtigen. Das ODS bietet eine konsistente und zuverlässige Ansicht der neuesten Betriebsdaten und ist somit ideal für tägliche Entscheidungsprozesse.

Verwendungsmöglichkeiten für Operational Data Stores

Nachfolgend sind die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten eines Operational Data Store mit Erläuterungen aufgeführt:

• Betriebsberichte in Echtzeit. Eine der Hauptanwendungen eines ODS besteht darin, aktuelle Betriebsberichte bereitzustellen. Da das ODS in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit aktualisiert wird, kann es abgefragt werden, um aktuelle Betriebsberichte zu erstellen, ohne die Leistung der Quellsysteme zu beeinträchtigen. Dies macht es ideal für die Überwachung täglicher Aktivitäten wie Verkaufstransaktionen, Kundendienstinteraktionen oder Lagerbestände.
• Datenintegration über Systeme hinweg. Ein ODS integriert Daten aus verschiedenen Transaktionssystemen, wie ERP-, CRM- und POS-Systemen, in ein einheitliches Format. Diese integrierte Ansicht hilft Unternehmen dabei, abteilungsübergreifende Vorgänge zu verwalten und zu verstehen und stellt sicher, dass Daten aus verschiedenen Systemen konsistent und leicht zugänglich sind. Es löst das Problem von Datensilos, indem es ein zentrales Repository für Betriebsdaten erstellt.
• Operative Entscheidungsunterstützung. Die Echtzeit-Natur eines ODS ermöglicht es Organisationen, zeitnahe Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Daten zu treffen. Es unterstützt Manager und Entscheidungsträger, die auf der Grundlage aktueller Betriebsdaten handeln müssen, beispielsweise bei der Bestandsverwaltung, Kundeninteraktionen oder der Überwachung der Systemleistung.
• Datenbereinigung und -validierung. Ein ODS wird häufig verwendet, um Daten aus mehreren Quellen zu bereinigen, zu validieren und zu standardisieren, bevor sie an nachgelagerte Systeme weitergeleitet oder für betriebliche Zwecke verwendet werden. Der Prozess stellt sicher, dass die analysierten oder für Berichte verwendeten Daten korrekt und frei von Abweichungen sind, und verhindert Fehler, die durch Inkonsistenzen in den Quellsystemen entstehen können.
• Entladen des Quellsystems. Das Abfragen von Transaktionssystemen beeinträchtigt unmittelbar deren Leistung, insbesondere bei häufigen oder komplexen Abfragen. Durch das Auslagern von Abfragen auf ein ODS können Unternehmen die Leistung ihrer Quellsysteme aufrechterhalten und Benutzern gleichzeitig den Zugriff auf wichtige Betriebsdaten ermöglichen. Dadurch wird sichergestellt, dass geschäftskritische Transaktionssysteme wie Auftragsabwicklung oder Abrechnung weiterhin reibungslos funktionieren.
• Staging-Bereich für Data Warehousing. Ein ODS kann als Staging-Bereich für Daten dienen, bevor diese zur langfristigen Speicherung und Analyse in ein Data Warehouse verschoben werden. Das ODS kann bei der Vorverarbeitung von Daten helfen und sicherstellen, dass diese bereinigt und integriert werden, bevor sie in das Data Warehouse gelangen.
• Echtzeitüberwachung und Warnungen. Viele Organisationen verwenden ein ODS für Echtzeitüberwachung und Warnmeldungen. Durch den kontinuierlichen Empfang von Updates von Transaktionssystemen verfolgt das ODS bestimmte Kennzahlen oder Bedingungen in Echtzeit und löst Warnmeldungen aus, wenn bestimmte Schwellenwerte erreicht werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung für zeitkritische Vorgänge wie Betrugserkennung, Systemausfälle oder kritische Geschäftsereignisse, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
• Unterstützung von Geschäftsprozessen. Ein ODS unterstützt alltägliche Geschäftsprozesse, die auf aktuelle Daten angewiesen sind, wie etwa Auftragsabwicklung, Kundendienst oder Lieferkettenmanagement. Da diese Prozesse häufig aktuelle Daten benötigen, um effizient zu funktionieren, stellt das ODS sicher, dass sie Zugriff auf aktuelle Informationen haben, was reibungslosere Abläufe und verbesserte Reaktionszeiten ermöglicht.

Vorteile von Operational Data Store

Dies sind die wichtigsten Vorteile eines operativen Datenspeichers:

• Echtzeitzugriff auf Daten. Ein ODS bietet Echtzeit- oder nahezu Echtzeitzugriff auf Daten und ermöglicht es Unternehmen, aktuelle Betriebsaktivitäten zu überwachen und zu analysieren. Dies ist insbesondere für Unternehmen von Vorteil, die aktuelle Informationen benötigen, um zeitnahe Entscheidungen treffen und schnell auf veränderte Bedingungen reagieren zu können.
• Verbesserte Entscheidungsfindung. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen und aktuellen Ansicht der Betriebsdaten ermöglicht ein ODS eine bessere Entscheidungsfindung. Entscheidungsträger können sich bei der Leistungsbewertung, Ressourcenverwaltung oder Problemlösung auf genaue und konsistente Daten verlassen. Dies führt zu fundierteren, datengesteuerten Entscheidungen und verbessert die allgemeine Betriebseffizienz.
• Reduzierte Belastung der Transaktionssysteme. Ein ODS entlastet die Quelltransaktionssysteme von der Abfrageverarbeitung und trägt so zur Erhaltung ihrer Leistung bei. Anstatt komplexe Berichte oder Analysen direkt auf Systemen wie ERP oder CRM auszuführen, was diese verlangsamen könnte, können Benutzer das ODS abfragen. Dadurch können die Kernsysteme weiterhin Transaktionen ohne Unterbrechungen verarbeiten.
• Datenkonsistenz über alle Systeme hinweg. Ein ODS integriert und standardisiert Daten aus mehreren Quellen und sorgt so für Konsistenz im gesamten Unternehmen. Dadurch wird das Problem von Datensilos eliminiert, bei denen verschiedene Abteilungen oder Systeme widersprüchliche oder unvollständige Daten haben können. Das ODS schafft eine einzige zuverlässige Quelle für Betriebsdaten und verbessert so die Datenqualität und -konsistenz im gesamten Unternehmen.
• Unterstützt Echtzeit-Reporting und -Überwachung. Dank Echtzeit-Datenaktualisierungen eignet sich das ODS ideal für die Erstellung von Betriebsberichten und die Überwachung wichtiger Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs). So behalten Unternehmen den Überblick über ihre Leistung, erkennen Probleme frühzeitig und können schnell Korrekturmaßnahmen ergreifen. Es ist besonders nützlich für Branchen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind, wie Einzelhandel, Logistik oder Kundendienst.
• Verbessert die Datenqualität. Bevor Daten im ODS gespeichert werden, werden sie bereinigt und validiert. So wird sichergestellt, dass ungenaue, unvollständige oder doppelte Daten korrigiert werden. Eine Verbesserung der Datenqualität kommt nachgelagerten Prozessen zugute, reduziert Fehler und stellt sicher, dass betriebliche Entscheidungen auf zuverlässigen Informationen basieren.
• FlexMöglichkeit für betriebliche Veränderungen. Das ODS ist so konzipiert, dass es flexflexibel und anpassbar an sich ändernde Betriebsanforderungen. Es integriert problemlos neue Datenquellen oder berücksichtigt Änderungen in Geschäftsprozessen und ist damit ein wertvolles Tool für Unternehmen, die eine digitale Transformation durchlaufen oder ein schnelles Wachstum verzeichnen.
• Schnellere Datenintegration. Daten aus mehreren Systemen werden im ODS integriert und konsolidiert, sodass Unternehmen schnell auf eine umfassende Betriebsübersicht zugreifen können. Dadurch wird der Zeitaufwand für das manuelle Sammeln von Daten aus verschiedenen Systemen reduziert, was schnellere Einblicke ermöglicht und Echtzeitanalysen ermöglicht.
• Staging-Bereich für Data Warehousing. Das ODS kann für die kurzfristige, operative Datenverarbeitung eingerichtet werden, während das Data Warehouse für die historische Analyse reserviert ist. Diese Arbeitsteilung zwischen dem ODS und dem Data Warehouse verbessert die allgemeinen Datenverwaltungs- und Analysefunktionen.
• Verbesserte betriebliche Effizienz. Das ODS steigert die allgemeine Betriebseffizienz, indem es Echtzeitdaten liefert und die Abhängigkeit von Transaktionssystemen für die Berichterstattung reduziert. Teams können auf die benötigten Daten zugreifen, ohne auf die Stapelverarbeitung warten oder Kernsysteme verlangsamen zu müssen, was zu schnelleren Reaktionszeiten und reibungslosere Abläufe in der gesamten Organisation.

Operational Data Store vs. Data Warehouse

Ein Operational Data Store und ein Data Warehouse dienen unterschiedlichen Zwecken im Datenmanagement. Das ODS ist für die Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenintegration aus mehreren Quellen konzipiert und bietet aktuelle Informationen für das operative Reporting und die tägliche Entscheidungsfindung. Es konzentriert sich auf kurzfristige, aktuelle Daten, die kontinuierlich aktualisiert und abgefragt werden, ohne die Leistung der Transaktionssysteme zu beeinträchtigen.

Im Gegensatz dazu ist ein Data Warehouse für die Speicherung und Analyse historischer Daten optimiert und wird normalerweise in Batch-Prozessen aktualisiert. Es speichert große Mengen historischer Daten für langfristige Trends, komplexe Analysen und strategische Entscheidungen.

Während das ODS unmittelbare Betriebsanforderungen mit Echtzeitdaten unterstützt, konzentriert sich das Data Warehouse auf tiefgehende, rückblickende Analysen und Berichte über längere Zeiträume.

Hier ist eine Tabelle, die einen operativen Datenspeicher und ein Data Warehouse vergleicht.