Data Warehousing -- motebegrep eller kommet for å bli?

De siste to årene har det oppstått et nytt og hett tema innen dataverdenen: Data Warehousing. Leverandører av servere, databaser og verktøy fremholder alle at det er viktig å ta i bruk Data Warehousing for derved å oppnå bedre konkurranseevne.

De fleste virksomheter preges i dag av hard konkurranse, kort levetid på produktene, restrukturering av hele næringer og endrede politiske rammebetingelser. I enhver virksomhet må det derfor fattes beslutninger -- små og store -- hver eneste dag. Spørsmålet er så om man har et godt nok grunnlag for å fatte riktige beslutninger. Det viser seg i praksis at svært mange baserer viktige beslutninger mer på intuisjon enn på faktisk kunnskap. Selv om intuisjon har vært godt nok tidligere, vet vi at dette neppe holder i 90-årenes konkurransesituasjon.

Det er i et slikt perspektiv man må se den interesse som nå danner seg innen området Data Warehousing. Behovet for bedre beslutningsstøtte er stort, og det er nettopp dette Data Warehousing dreier seg om. Data Warehousing går ut på å realisere bedre systemer for beslutningsstøtte via en datamodell som er laget nettopp for dette formål.

Enkelte skeptikere hevder at Data Warehousing er det samme som 80-tallets LIS-systemer, og at forskjellen kun ligger i navnet. LIS ble aldri noen suksess, og kun et fåtall bedrifter kan sies å ha innført LIS-systemer med rimelig grad av suksess.

Hvorfor skal så Data Warehousing få en en bedre skjebne? Er Data Warehousing et motebegrep som vil forsvinne fra vokabularet til markedsfolk, journalister og analytikere før det egenlig har fått satt seg hos det store flertall? Eller kan vi forvente stor utbredelse både hva angår produkter og tankemåte?

Galt med LIS-systemene?

For å svare på dette må man spørre seg hvorfor LIS-systemene mislyktes. Svaret ligger trolig i at man ikke la nok vekt på å legge data til rette for de verktøy som ble presentert for brukerne. Resultatet kan sammenfattes i «garbage in - garbage out». Uansett hvor bra verktøy man har for beslutningsstøtte, hjelper dette lite dersom de grunndata man trenger enten mangler helt eller har dårlig kvalitet. Med Data Warehousing tar man det å skaffe relevant grunndata til veie på alvor. Fokus dreies mot det datagrunnlag som skal benyttes for beslutningsstøtte, ikke mot hvilke verktøy som skal benyttes for å lage ulike grafiske framstillinger. Det siste er rett og slett ikke noe problem i vår moderne Windows-verden.

Mange leverandører har nå kommet med produkter og teknologi som støtter opp under Data Warehousing. Samtidig har mange tyngre databrukere allerede kommet i gang med denne type systemer.

Etter hvert blir ledelsen i innovatørbedriftene vant med å basere sine daglige beslutninger på denne type verktøy, og det er grunn til å anta at de fleste moderne ledere vil følge etter innen kort tid. I USA sier enkelte analytikere at bedre beslutningsstøtte med Data Warehousing er en forutsetning for suksess. Hvis ikke vil du være «out of business in the year 2000».

Behovet for bedre beslutningsstøtte er definitivt tilstede, og systemer som støtter opp under dette vil bli etterspurt i årene som kommer. Om så det endelige navnet på denne teknologien vil hete Data Warehousing skal være usagt. Imidlertid er det grunn til å anta at mange av tankene bak og grunnideene i Data Warehousing er kommet for å bli.

Data Warehousing i praksis

Med utgangspunkt i det populære økonomisystemet Concorde XAL har Cinet laget et komplett system for beslutningsstøtte basert på Data Warehousing teknologi. Systemet er realisert med verktøy fra Oracle og Gupta, og tilbyr ledelsen oversiktlig og relevant informasjon. En egen database for beslutningsstøtte er laget i Oracle, og her ligger tallmaterialet i akkumulert form. Dermed er det minimalt med svartider når man gjør henvendelser mot denne databasen. Denne databasen oppdateres med utgangspunkt i de transaksjonene som ligger i Concordes orginale database. Oppdateringen gjøres periodisk etter det mønster man måtte ønske, typisk hver natt.

Som presentasjons- og analyseverktøy benyttes SQLWindows fra Gupta. Applikasjonene trenger kun å foreta enkle spørringer, ikke komplekse søk gjennom store deler av databasen. Merk dessuten at et Data Warehouse alltid består av «read-only» informasjon. Informasjonen her skal bygges opp fra de operasjonelle systemene i virksomheten.

Med Cinets Data Warehouse for Concorde kan man med noen få museklikk skaffe seg god oversikt over ulike trender i ens egen bedrift. La oss ta et lite eksempel: Man kan typisk starte med en oversikt, grafisk eller i tabellform, over hvordan bedriftens avdelinger til enhver tid gjør det. Dersom en avdeling ser spesielt interessant ut, kan man umiddelbart finne ut hvilke kundegrupper som er viktigst for denne avdelingen. Ønsker du å gå videre, er det like enkelt å finne ut hvilke varegrupper de ulike kundegruppene har kjøpt, og naturligvis, i hvilke kvanta.

Slike scenarier for å vurdere status, historikk og trender kan også bygges opp med andre innfallsvinkler. Viktig er det å merke seg at Cinets Data Warehouse-konsept lett kan skreddersys for dine spesielle behov! Kombinert med regnskapstall og fleksible rapporter i Concorde vil dette være et viktig bidrag til bedre beslutninger i virksomheten.

Data Warehousing -- motebegrep eller kommet for å bli?

De siste to årene har det oppstått et nytt og hett tema innen dataverdenen: Data Warehousing. Leverandører av servere, databaser og verktøy fremholder alle at det er viktig å ta i bruk Data Warehousing for derved å oppnå bedre konkurranseevne.

Galt med LIS-systemene?

Data Warehousing i praksis

Artikkel automatisk generert, 30/11-95, kl. 17.44 cw@oslonett.no