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Agile BI mit Oracle BIEE 11g
Arno TiggesProject Manager Business Intelligence
OPITZ CONSULTING München GmbH
DOAG Konferenz 2011
Stream DWH/BI
Raum Helsinki
15.11.2011 / 14:00-14:45 Uhr
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Leistungs-angebot
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Dienstag, 15. November 2011 Mittwoch, 16. November 2011 Donnerstag, 17. November 2011
MySQL in an Oracle driven datacenter
10:00 bis 10:45 Uhr, Raum Singapur
Das ungleiche Paar – Koexistenz von OWB
und ODI
09:00 bis 09:45 Uhr, Raum Kopenhagen
Grails – Die Suche ist vorbei
09:00 bis 09:45 Uhr, Raum Riga
Oracle Forms meets BI
10:00 bis 10:45 Uhr, Raum Kiew
Praxis Knowhow: Skalierung von SOA Suite
11g Cluster
09:00 bis 09:45 Uhr, Raum Budapest
Enterprise Architecture Deliverables – Let‘s talk
about results!
09:00 bis 09:45 Uhr, Raum Prag
Minimale Latenz – Bedarfsgerechte Bereitstellung
von Daten im DWH
10:00 bis 10:45 Uhr, Raum Kopenhagen
RAC ONE Node 11.2.0.2. – Wo ist meine
Instanz?
13:00 bis 13:45 Uhr, Raum St. Petersburg
Brückentechnologie – Min. Downtime Plattform-
Migration / Upgrade von 9 nach 11.2
10:00 bis 10:45 Uhr, Raum St. Petersburg
ESSBASE und die OBIEE 11g – Aufbruch zu
„echten“ OLAP-Analysen
12:00 bis 12:45 Uhr, Raum Helsinki
Oracle BAM – Die unentdeckten
Möglichkeiten
13:00 bis 13:45 Uhr, Raum Oslo
Versteckte Schätze in BPM&SOA Suite 11g
– gesammelte Projekterfahrungen
10:00 bis 10:45 Uhr, Raum Oslo
SOA Continuous Integration
12:00 bis 12:45 Uhr, Raum Riga
Neues zur Oracle Lizenzierung
15:00 bis 15:45 Uhr, Raum Kopenhagen
Unterbrechungsfreies Reporting:
Hochverfügbarkeit von OWB bis BIEE 11g
12:00 bis 12:45 Uhr, Raum Stockholm
Agile BI mit OBIEE 11g
14:00 bis 14:45 Uhr, Raum Helsinki
Oracle Resource Management
13:00 bis 13:45 Uhr, Raum St. Petersburg
Die Crux mit dem Delta – vom Fullload zum
Incremental Load
16:00 bis 16:45 Uhr, Raum Kopenhagen
Forms Legacy – ein ADF Panorama
14:00 bis 14:45 Uhr, Konferenzraum EG
Automatisiertes Konfigurationsmanagement mit
Puppet
16:00 bis 16:45 Uhr, Konferenzraum EG
Deseaster Recovery bei Grid Infrastructure 11.2
mit zwei Rechenzentren
15:00 bis 15:45 Uhr, Raum Hongkong
Effizientere ETL mit Table Function
16:00 bis 16:45 Uhr, Raum Stockholm
youtube.com/opitzconsulting slideshare.net/opitzconsulting xing.com/group-51062.460375
@OC_WIRE
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Agile BI mit Oracle BIEE 11gAgenda
1. Agile BI Warum sollte BI agil sein
Agile Modelle – Grundidee
Klassisch vs. Agil
2. DWH Referenzarchitektur Besonderheiten im BI-Projekt
Agile DWH Architektur
Agile DWH-Implementierung
3. Agile mit OBIEE Wo und wie Unterstützt die Oracle BI Suite Agile BI
Demo-Video
4. Zusammenfassung und Fazit
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1Agile BI
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Business Intelligence – eine kurze Historie
„M*S“
<1985
„DWH“
1990
„BI“
2000
„EPM“
2005
„OLAP“
1995
„?“
2010
Komplexität
Datenvolumen, -vielfalt, -quellen
Analysen, Abfragen
geri
ng
hoch
Zukunft
Jetz
tV
erg
angenheit
Zeitliche Orientierung
Vergangenheit Jetzt Zukunft
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Typische Fragestellungen für BI und Lösungskonzepte – „Lückensuche“
Was war (im letzten Jahr, Quartal)? Reporting
DWH (Historisierung)
Was ist (aktuell der Stand der Dinge)? OLAP
Business Activity Monitoring
Process Performance Management
Was kommt (morgen, nächstes Jahr)? Planung
Forecasting
Simulation
(evtl. keine Lücke)
Vergangenheitsbetrachtung
unter akt. Vorzeichen (What-If)
Granularität/Analysemodell passend?
Ereignisse, Messstellen vorhanden?
Prozessmodell passend?
Neues Planszenario, Planungszyklus
Forecasting bei unklaren Infostand
Simulation einer vollkommen neuen
Situation
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Herausforderung: Umsetzungszeit
Umsetzungszeit
lange Umsetzungszeit durch Komplexe Architekturen
Starre Vorgehensmodelle
Heterogene IT-Landschaften
Umständlichen Rollout
länger
kurze Umsetzungszeit für Flexibilität
Dynamik
Reaktionsfähigkeit
Veränderungsgeschwindigkeit
kürzer
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Problem: Die IT ist der klassische Bottleneck!
Annahme:
BI-Lösungen sind „normale“
Softwarelösungen
Rollenaufteilung
Fachbereich = Kunde
IT = Lieferant
Selbst eine hocheffektive
und skalierbare IT hat
begrenzte RessourcenProjektroadmap
Anforderung
Anforderung
Anforderung
Kapazität
ZeitJetzt
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Design
Umsetzung
Test
Rollout
Betrieb
Analyse
IT
6M.
Initialisierung
Analyse
Fachbereich
Klassische (BI/DWH-)Entwicklung
BI/DWH-Projekt VGM (sequentiell / „Wasserfall“)
Annahme: FB = Kunde
IT = Lieferant
für BI falsch!
IT bildet immer einen
Bottleneck egal wie effektiv/effizient
aufgestellt
Sichtbarer Effekte endlose Projekte
Lange Wartezeiten auch für
kl. Änderungen
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Fachbereich
IT
Lösungsansatz
Beteiligung des Fachbereichs an der Lösungsentwicklung
Möglichst viele
Projektergebnisse
durch Beteiligung der
Bedarfsträger Frühe Ergebnisse
Frühes Feedback
Frühe Akzeptanz
Erforderlich:
Passende
Vorgehensmodelle
Initialisierung
Design
Umsetzung
Test
Rollout
Betrieb
Analyse
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Agile Modelle – Grundidee
Vorgehensmodell Agil: Sukzessive Systementwicklung
Zyklisch
Oft inkrementell/iterativ
zahlreiche Spielarten
Akzeptieren…
…unvollst. Spezifikation
…veränderliche Rahmenbedigungen und
Anforderungen
Vorteile:
Time-To-Market
Feedback/Korrekturoption
Frühe QS
Zeit
Iteration 1
Iteration 3
Iteration 2
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Gegenüberstellung Klassisch vs. Agil
ZeitKosten
Umfang AgilKlassisch
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So teuer wie nötig… Einfach und lösungsorientiert
Iterationen als „Realoptionen“
So früh wie möglich… Frühe und kontinuierliche
Auslieferung
Prototypen
…und genau das Richtige Kundenkooperation
Flexibilität
Benutzerfeedback
Agile Modelle - Projekterfolg
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2DWH Referenzarchitektur
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Agile mit BI? Gedränge im Datawarehouse?
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Besonderheiten im BI/DWH Projekt
Komplexe Architekturen
Komplexe
multidimensionale Modelle
Kennzahlen basieren auf
großer Menge an
Quelldaten nicht einfach, schon frühzeitig
Ergebnisse zu erhalten
Hoher Auswirkungsgrad
bei Anpassungen nötig z.B. Einbau einer fehlenden
Dimension verursacht meist
hohen Aufwand
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Agile DWH Architektur
Security
Quellen
Staging Layer
Foundation Layer
Access + Perfor-
mance Layer
Unstrukturierte
Daten
Performance
Management
Apps
Master Daten
Standard BI
Applikationen
Temporäre
Daten
zurück-
gewiesene
Daten
Prozess-
neutrales
Daten-
model
in 3NF
eingebettete
Data Marts
MVs, AWs,
CTAS
Analyse
Sandkasten
BI App Daten
BI A
bs
tra
cti
on
an
d Q
ue
ry G
en
era
tio
n
Operative
Daten
Advanced
Analysis
Tools
Alerts,
Dashboards,
Reports,
Queries
Web Services
In Anlehnung an „Enabling Pervasive BI through a Practical Data Warehouse Reference Architecture“
An Oracle Whitepaper, February 2010
ETL, Messaging und Metadaten
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Agile DWH Architektur
Security
Quellen
Staging Layer
Foundation Layer
Access + Perfor-
mance Layer
Unstrukturierte
Daten
Performance
Management
Apps
Master Daten
Standard BI
Applikationen
Temporäre
Daten
zurück-
gewiesene
Daten
Prozess-
neutrales
Daten-
model
in 3NF
eingebettete
Data Marts
MVs, AWs,
CTAS
Analyse
Sandkasten
BI App Daten
ETL, Messaging und Metadaten
BI A
bs
tra
cti
on
an
d Q
ue
ry G
en
era
tio
n
Operative
Daten
Advanced
Analysis
Tools
Alerts,
Dashboards,
Reports,
Queries
Web Services
In Anlehnung an „Enabling Pervasive BI through a Practical Data Warehouse Reference Architecture“
An Oracle Whitepaper, February 2010
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DWH Implementierung in Sprints
Sources Business
Layer
Sprint 1
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DWH Implementierung in Sprints
Sources Staging Layer Business
Layer
Sprint 2
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DWH Implementierung in Sprints
Sources Staging Layer Foundation
Layer
Business
Layer
Sprint 3
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DWH Implementierung in Sprints
Sources Staging Layer Foundation
Layer
Access Layer Business
Layer
Agile BI benötigt
agile Architekturen
agile Hardware (Clouds, …)
agiles Deployment
agile Beteiligte
Sprint 4
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SWOT Analyse Agile BI
(S)trengths (W)eaknesses
• schnelle Lieferung
• richtige Umsetzung der Anforderung
• schnelle Reaktion auf veränderte
Anforderungen
• Ergebnisse im voraus schwer planbar
• Qualitätsmerkmale schwer im voraus
identifizierbar
• keine Festpreise/Werkverträge
• SLA kompliziert
(O)pportunities (T)hreats
• Kundenzufriedenheit steigern
• den schlechten Ruf der unflexiblen
DWH-Lösungen abbauen
• Spaß im Projektteam durch neues
Vorgehen
• das Team „spielt nicht mit“
• der Auftraggeber/Fachbereich lässt
sich nicht ausreichend involvieren
• DWH/Datenmodell wird unnötig
komplex
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Erfolgsfaktoren für Agile BI
Schnell erste, aber korrekte Ergebnisse liefern, auch wenn
Daten/ETL noch nicht vollständig sind
Anwender/Auftraggeber intensiv und kontinuierlich
einbinden
Schnelles, zuverlässiges und müheloses Deployment
Projektteam mit großem Interesse und Spaß am (neuen)
agilen Vorgehen
Sehr gute Kommunikation zwischen ALLEN
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3Agile mit Oracle BIEE
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Anforderungen an BI Suiten (1/3)
Data to Dashboards in Minutes Vom Fachbereich bereitgestellte Daten werden direkt in ein Dashboard
eingebaut
Das „Dashboard“ wird gemeinsam direkt im Werkzeug erstellt
Fast Prototyping
Ergebnisse fließen in finale Lösung ein
Unterstützt beiFast Delivery
Datenqualitätsanforderungen
Schnell und direkt anfangen
Features First, not Data First
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Anforderungen an BI Suiten (2/3)
Rapid Deployment Einfaches Übertragen von Objekten zwischen den vorhandenen
Umgebungen (z.B. DEV, TEST, INT, PROD)
Versions- und Revisionssicher
Keine „Schwellenangst“ für kleine Veränderungen
Unterstützt beiKontinuierliches Einbinden der Stakeholder
Schnelles/müheloses Deployment
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Anforderungen an BI Suiten (3/3)
Business/Presentation Layer BI Applikationen greifen nur auf diesen Layer zu
Der Layer kann auf alle Schichten zugreifen (Access-, Foundation Layer,
Stage Layer, Sources)
Umstellung bei Änderung der Quellschicht einfach durchführbar
Umstellung bei Änderung der Quellschicht ist transparent für BI
Applikationen
Unterstützt beiKontinuierliches Refactoring des DWH
Schnell und direkt anfangen
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Live Demo (Video)
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4Zusammenfassung und Fazit
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Zusammenfassung und Fazit
Sind agile Modelle auch für BI Projekte wichtig? Nicht nur „auch“, sondern sogar ganz im Besonderen!
Frühe Lieferung von genau dem, was der Fachbereich braucht!
Gibt es Besonderheiten bei Agile BI? Agile-fähige Architektur ist nötig
Herausforderung: die geeignte Aufteilung in auslieferbare Inkremente
Ist OBIEE 11g für agile Projekte geeignet? Wie in der Demo gezeigt!
Insbesondere die mächtigen Möglichkeiten des Business Layers machen
OBIEE zu einem idealen agilen BI Werkzeug
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Fragen, Antworten, Diskussion
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Ihr Ansprechpartner
Arno TiggesProject Manager Business Intelligence
OPITZ CONSULTING München GmbH
Weltenburger Str. 4 | 81677 München
Tel. +49 (89) 680098-0
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