Was ist ein Operational Data Store (ODS)? Ein umfassender Leitfaden

Um die für die taktische Entscheidungsfindung erforderliche Echtzeittransparenz zu schaffen, müssen Unternehmen in der Lage sein, die für ihre Geschäftsfragen relevanten Daten schnell zu finden. In sich schnell entwickelnden Branchen wie dem Handel, der Finanzbranche und der Fertigung ist dies mit einem Operational Data Store (ODS) möglich. Im Folgenden erfahren Sie, wie ein ODS funktioniert, welche potenziellen Vorteile sich aus dem Einsatz eines ODS ergeben und wie ein moderner Ansatz für den ODS Unternehmen einen schnelleren und effizienteren Zugriff auf die benötigten Daten ermöglichen kann. 

Ein Operational Data Store (ODS) ist eine zentrale Datenbank, in der Daten aus mehreren Systemen zusammengefasst werden und die ein einziges Ziel für die Speicherung einer Vielzahl von Daten bietet. Weil die Informationen ständig aktualisiert werden, sorgt ein ODS für eine aktuelle Momentaufnahme relevanter Geschäftsmetriken. So können Entscheidungsträger im laufenden Geschäftsbetrieb zeitkritische Chancen nutzen und datengestützte Entscheidungen treffen. 

Ein ODS integriert Daten aus seinen Quellsystemen in ihrem ursprünglichen Format. Einmal geladen, können die Daten im ODS gesäubert, von Redundanzen bereinigt und auf die Einhaltung der relevanten Geschäftsregeln geprüft werden. Ein ODS ist besonders nützlich für einfache analytische Verarbeitungen wie das operative Reporting. Und da die im ODS enthaltenen Daten immer die aktuellsten verfügbaren Daten sind, ist dieses System ideal für die Echtzeit-Datenanalyse von laufenden Geschäftsprozessen. 

Im Gegensatz zu ETL-Systemen (Extract, Transform, Load) erfasst ein ODS Rohdaten aus Produktionssystemen in ihrem ursprünglichen Format und speichert sie so, wie sie sind. Die Daten müssen nicht erst umgewandelt werden, bevor sie analysiert oder für operative Entscheidungen im Unternehmen verwendet werden können. 

Obwohl ODS und Data Warehouse einige Ähnlichkeiten aufweisen, sind ihre Funktionen selten austauschbar – und sie verfolgen unterschiedliche Zielsetzungen. Vielmehr spielen diese beiden Systeme normalerweise ergänzende Rollen bei der Verarbeitung und Speicherung analytischer Daten. Ein ODS kann als Brücke zwischen den Quellsystemen und dem Enterprise Data Warehouse fungieren und als Zwischenbereich dienen, um eingehende Daten für die langfristige Speicherung vorzubereiten.

In der Regel sind die Daten in einem ODS ähnlich strukturiert wie in ihren Quellsystemen. Im Gegensatz dazu erfordern Data Warehouses vor der Speicherung einen ETL-Prozess und können zur Speicherung von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten verwendet werden. 

Data Warehouses können enorme Mengen historischer Daten enthalten und sind daher ideale Plattformen, um komplexe Abfragen auf großen Datasets auszuführen. Die darin enthaltenen Daten bilden die Grundlage für groß angelegte, unternehmensweite Entscheidungen. Ein ODS ist hingegen für einfache Abfragen auf kleinen Datasets ausgelegt, da es nur die aktuellsten operativen Daten speichert. Es eignet sich daher für strategische, kurzfristige Maßnahmen, z. B. um festzustellen, wie viele Produkte in der letzten Stunde verkauft wurden oder aus welcher Region die meisten der heutigen Online-Verkäufe stammten.

Data Warehouses sind Daten-Repositorys mit hoher Speicherkapazität, die für die Speicherung historischer Geschäftsdaten entwickelt wurden. Ein ODS ist eine kurzfristige Speicherlösung, in die nur die neuesten Daten aus den Geschäftssystemen einfließen.

Die in einem ODS vorhandenen Daten werden kontinuierlich überschrieben, sobald neue Daten eintreffen. Dadurch sind die darin enthaltenen Daten viel flüchtiger als die in einem Data Warehouse gespeicherten Daten. Rasante Änderungen an den Daten, die von den Quellsystemen empfangen werden, wirken sich schnell auf die im ODS enthaltenen Daten aus.

Ein ODS enthält nur die aktuellsten operativen Daten und liefert so eine nützliche Momentaufnahme der aktuellen Geschäftsabläufe. Data Warehouses sind darauf ausgelegt, enorme Mengen historischer Daten zu speichern, die für die Durchführung umfangreicher Analysen auf komplexen Datasets nützlich sind.