datavarehusprosjekter

Datavarehusprosjekter er initiativer som tar sikte på å samle, rense, integrere og lagre data fra ulike kilder i et felles lagrings- og analysemiljø for virksomhetsanalyse og beslutningsstøtte. Målet er å gjøre data tilgjengelig i konsistent format for rapportering, dashboards og avansert analyse.

Arkitekturen i datavarehusprosjekter omfatter ofte en datamodellering, for eksempel stjerneskjema eller snøfnugg-skjema, ETL- eller ELT-prosesser for å flytte og forvandle data, samt data governance og metadataforvaltning. Det er vanlig å organisere løsningen som et sentralt datavarehus og data marts som støtter spesifikke forretningsområder.

Prosjektet følger gjerne faser som kravinnhenting, arkitektur- og teknologivalg, implementering av datakilder og datavarehuset, utvikling av ETL/ELT-prosesser, testing og validering, utrulling i produksjon og kontinuerlig vedlikehold. Suksess avhenger av tydelig mandat, god datakvalitet og god samhandling mellom forretnings- og IT-aktører.

Kjente utfordringer inkluderer komplekse kildesystemer, datakvalitetsproblemer, endringer i kildedata og ytelsesproblemer ved store volumer. Veiledende praksis er konseptuell modellering, etablert datakatalog og tydelig dataeier- og tilgangskontroll samt sikkerhet og samsvar.

Teknologistacken varierer mellom on-prem og skydrevet infrastruktur, men ofte bruk av ETL/ELT-verktøy, lagring i et datavarehus, metadata og datakatalog, samt BI- og analyserverktøy. Valg av skyleverandør (for eksempel Snowflake, BigQuery, Azure Synapse og Redshift) avhenger av behov for skalerbarhet, ytelse og kostnader.