BI-SPEKTRUM Case Study: C&A auf Snowflake
BI-SPEKTRUM berichtete in Ausgabe 2023/3, wie einer unserer Kunden Datavault Builder zur Integration von SAP-Daten auf Snowflake einsetzt.
BI-SPEKTRUM hat in Ausgabe 2023/3 einen Artikel veröffentlicht, der zeigt, wie einer unserer Kunden Datavault Builder zur Integration seiner SAP-Daten einsetzt. Wenn Sie einen Nachdruck des Artikels anfordern möchten, können Sie das hier tun. Als ersten Einblick fasse ich den Inhalt sinngemäß zusammen. Das ist mein persönlicher Rückblick auf Basis eines deutschen Artikels, der die wichtigsten Erkenntnisse herausarbeitet.
Über C&A
C&A, eines der führenden Modehäuser Europas, befindet sich derzeit in einem bedeutenden digitalen Transformationsprozess. Ziel ist es, die zahlreichen Geschäftsprozesse zu straffen und zu optimieren. Angesichts des hohen internen Bedarfs an Analysekapazitäten hat das Unternehmen die Reise begonnen, von Grund auf ein Greenfield Data Warehouse als Fundament für Analytics, Business Intelligence und Reporting aufzubauen.
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Ein einzigartiger Weg
Im Gegensatz zu traditionellen SAP-Umgebungen hat C&A einige besondere Entscheidungen für seine Data-Warehousing-Strategie getroffen. Das Unternehmen entschied sich für eine Best-of-Breed Data Warehouse Architecture, aufgebaut auf Data Vault, Data Warehouse Automation (DWA) und einer Data Lakehouse-Architektur – alles betrieben auf AWS, Snowflake und Datavault Builder.
Erreichung zentraler Ziele:
Die Ziele des Greenfield-Data-Warehouse-Projekts umfassten:
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Flexibles und hochperformantes Reporting: Erreicht durch den Einsatz skalierbarer Cloud-Technologie – Snowflake auf AWS.
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Konsistente Sicht auf die SAP-ERP-Landschaft: C&A nutzte SAP-BW-Extraktoren, um eine konsistente Sicht auf die SAP-Daten für Analysen bereitzustellen, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führte. Für Bereiche ohne SAP-BW-Extraktoren waren jedoch kundenspezifische Schnittstellen erforderlich.
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Unterstützung agiler Praktiken: Die Kombination eines Data Lakehouse-Ansatzes mit Data Vault erwies sich als vorteilhaft für kurze iterative Entwicklungszyklen. Dies ermöglichte einen schnellen Zugriff auf vorhandene Daten im Data Lake und vereinfachte das Management technischer Schulden durch Modellanpassungen und Nachladungen.
Die entscheidende Rolle der Cloud:
Es ist wichtig zu betonen, dass ein breiter Data Lakehouse-Ansatz ohne eine cloudbasierte Plattform wirtschaftlich nicht realisierbar gewesen wäre. Automatisierung spielte ebenfalls eine wesentliche Rolle bei der Erzielung von Agilität – insbesondere bei der Verwaltung von Data Vault-Interfaces durch Datavault Builder.
Developer Sandboxes im Einsatz:
Das Konzept der Developer Sandboxes erforderte ein neues Denkweise und eine gewisse Eingewöhnungszeit. Die Idee ist vielversprechend, das Projekt befindet sich aber noch in einem frühen Stadium, und der volle Nutzen muss noch bewertet werden.
C&As Data-Warehouse-Reise zeigt einen zukunftsorientierten Ansatz im Datenmanagement – die Stärken von SAP, AWS und innovativer Architektur werden kombiniert, um die digitale Transformation und Analysekapazitäten voranzutreiben. Wir verfolgen gespannt die wertvollen Erfahrungen und Vorteile, die aus dieser einzigartigen Data-Warehousing-Strategie gewonnen werden.