Data Warehouse Lifecycle Management (DWLM)

De tijd waarin BI nog een project was, laten we anno 2010 achter ons. Business Intelligence of beter Informatiemanagment is een bedrijfsfunctie waarbij goede informatievoorziening als dagelijks primair proces moet worden beschouwd.

Dit betekent dat de motor onder deze informatievoorziening (het data warehouse) nodig een periodieke APK moet krijgen. Niet zelden werd een data warehouse ontwikkeld om er vervolgens alleen nog maar zaken aan ‘vast te plakken’, zonder eens kritisch te kijken naar het totale geheel. Een Data Warehouse dient systeem onafhankelijk en tijdloos te zijn. Een goede Data Warehouse kan vele jaren mee en wordt rijker naarmate de tijd verstrijkt. Het ondersteunt de primaire en secundaire processen van een onderneming. In mijn opinie is Data Warehouse Lifecycle Management de juiste oplossing voor het up-to-date houden van alles rondom de juiste informatie op het juiste moment.

DWLM is een combinatie van processen (denk aan Data Governance, Master Data Management en Meta Data Management) en technische verbeteringen en aanpassingen (producten, tools en infrastructuur) en het gedrag van mensen die werken met informatie (besluitvormingsprocessen).

Daar waar conventionele ontwikkelmethodieken gebaseerd zijn op de waterval methode voor lifecylcle management (En dus change management/veranderingen), kent het data warehouse lifecycle management een serie ‘loops’ binnen een grote ‘loop’, omdat men in staat moet zijn snel en adequaat te reageren op nieuwe informatie eisen.

We onderkennen een aantal fasen in DWLM: Ontwerp, Prototype, Uitrol, Run! (Operate) en Verbeteringen. DHLM is een model dat naadloos van Ontwerp en Prototype naar de Uitrol en Run! loopt, en weer terug naar het Ontwerp, maar ook tussendoor (van Prototype terug naar Ontwerp of van Run! naar de Uitrol). Dit proces zal steeds verder versnellen omdat eindgebruikers, business analisten en daarmee de informatiebehoefte in een steeds korte cyclus veranderd. De vraag om nieuwe informatie en verandering is ad hoc en volgt elkaar steeds sneller op.

Waarom? Wat voorkomt Data Warehouse Lifecycle Management:

De bouw van een ‘dead-end’ oplossing (dus zonder oog voor DWLM) die de behoefte van vandaag kan weer geven is een kort leven beschoren. Technologische en ontwerpkeuzes moeten flexibiliteit naar de toekomst garanderen. Dit gaat niet als men alleen de dag van vandaag in ogenschouw neemt.

De kosten voor de vervanging van een ‘dead-end’ BI-omgeving met nieuwe technologie is opnieuw een tijdelijke oplossing, als men met dezelfde methode en processen aan de slag gaat. Het probleem wordt alleen vooruitgeschoven. De vernieuwingsvraag komt op termijn weer terug. Er verandert feitelijk niets.

Of helemaal geen maatwerk: door silo´s of standaard oplossingen op administratieve systemen te implementeren. De verleiding om af te stappen van goede besluitvorming als met doel concurrentievoordeel te behalen is geen verstandige keuze. Het lijkt een eenvoudige oplossing om risico´s en grote maatwerk data warehouses en data marts over te slaan, maar feitelijk introduceert men een ´dead-end´ oplossing. Immers, de informatievoorziening wordt gedicteerd door de externe leverancier in plaats van de eigen besluitvormingsprocessen. Laat staan de beperkte mate van verandering die hierop kan plaatsvinden zodat de informatiebehoefte wijzigd.

Ook Gartner, META en IDC zijn overtuigd dat Data Warehouse Lifecycle Management de volgende stap is binnen de evolutie van besturing van je organisatie op basis van goede informatie. Wie vandaag gaat starten, of vindt dat zijn huidige informatievoorziening niet meer voldoet, doet er goed aan te starten vanuit een de context van Data Warehouse Lifecycle Management.