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mayato: Business Intelligence im Öffentlichen Dienst
ID: 654242
(firmenpresse) - Berlin, 06. Juni 2012 — Zur Steuerung der öffentlichen Ausgaben ist es für die Verwaltungsorgane entscheidend, die richtigen Informationen aktuell, transparent und ohne großen Aufwand ermitteln zu können. Eine neue Case Study vom BI-Analysten- und Beraterhaus mayato beschreibt die passgenau für den Bedarf einer Landesbehörde entworfene und kostengünstig umgesetzte BI-Architektur. Berechtigte Mitarbeiter der zentralen und dezentralen landwirtschaftlichen Verwaltungsorgane verfügen nun über einen einfachen Informationszugang. Darüber hinaus wurde eine Verbesserung der Informationsqualität durch systematische Eliminierung von Fehlerquellen sowie eine Entlastung bei der Reporterstellung erzielt. Das komplette Werk ist unter www.mayato.com erhältlich.
Die Ausgangssituation
Berichte zu landwirtschaftlichen Förder- und Ausgleichsmaßnahmen wurden bisher ausschließlich mit SAS Base Programmierung erstellt. Die Report-Bereitstellung erfolgte individuell auf Anfrage. Die dafür verwendeten SAS-Programme wurden im Laufe der Zeit komplex und unübersichtlich. Auf der anderen Seite sind die Datenquellen aufgrund der häufig wechselnden politischen Vorgaben ständigen Änderungen unterworfen. Da die korrekte Auszahlung der Förderleistungen oberste Priorität hat und das Reporting an letzter Stelle der Informationskette steht, wurden Datenänderungen oft nicht rechtzeitig erkannt. Diese Umstände führten einerseits zu großem Aufwand bei der Reporterstellung und -bereitstellung, andererseits stieg die Fehleranfälligkeit.
Die Anforderungen
Kontrolle über die sich ständig ändernden Datenquellen zu erlangen, war eine wesentliche Anforderung an das Projekt. Durch häufig wechselnde Förderprogramme entsteht jährlich eine neue Datenlandschaft, aber auch unterjährig gibt es nicht selten kleinere Datenstrukturänderungen. Dies erfordert ein flexibles System, das aus variablen Datenquellen eine stabile Informationsbasis macht. Eine besondere Herausforderung stellte die operative ADABAS-Datenbank dar. Deren Datenmodell ist für operative Transaktionen optimiert, jedoch für Reporting-Anforderungen ungeeignet.
“Zur Steuerung der öffentlichen Ausgaben – zum Beispiel landwirtschaftliche Fördermittel – ist es für die Verwaltungsorgane entscheidend, die richtigen Informationen aktuell, transparent und ohne großen Aufwand ermitteln zu können”, bekräftigt Georg Heeren, Geschäftsführer der mayato GmbH.
Weiterhin sollte die Menge der individuell erstellten Reports deutlich reduziert werden. Die am häufigsten dezentral angefragten Berichte sowie eine Reihe wichtiger Informationen für die zentrale Steuerung im Landesministerium sollten ständig abrufbar zur Verfügung stehen. Wichtig war dabei die Datensicherheit: der einzelne Nutzer darf nur die Informationen bekommen, für die er berechtigt ist. Beispielsweise muss sichergestellt werden, dass ein Mitarbeiter einer Kreisbehörde nur Daten über die in seinem Land- beziehungsweise Stadtkreis beantragten Förderleistungen erhält.
Die Lösung
Das Data Warehouse sowie das Berichtssystem wurden komplett auf der SAS Business Intelligence Plattform implementiert. Als ETL-Tool diente SAS Data Integration Studio, die Berichte werden den Nutzern über das SAS Information Delivery Portal zur Verfügung gestellt.
Die Datenarchitektur erwies sich als entscheidend für die Lösung des Problems variabler Datenquellen. Der ETL-Prozess wird auf Basis eines Schichtenmodells strukturiert. Die ersten beiden der insgesamt acht Schichten dienen ausschließlich der Prüfung von Strukturen und Inhalten der Datenquellen. Erst wenn diese Schichten erfolgreich durchlaufen sind, werden die Daten weiterverarbeitet und für das Reporting geeignet aufbereitet. So können unerwartete Quelldaten schon sehr früh entdeckt werden. Gegebenenfalls müssen dann ETL-Routinen angepasst oder andere Maßnahmen ergriffen werden, bevor die DWH-Beladung fortgesetzt werden kann.
Die zentrale Aufgabe der Datentransformationsschichten besteht in der Auflösung der für ADABAS typischen Periodengruppen. Durch diesen Schritt wird die Datenstruktur für die Anforderungen des Reporting optimiert.
Zur Einhaltung der Datensicherheit greifen mehrere Mechanismen ineinander: Über Benutzergruppen wird auf Portalebene gesteuert, welche Nutzer welche Inhalte sehen dürfen. Darüber hinaus ist in den Nutzer-Metadaten hinterlegt, für welche Regionen der jeweilige Berichtsempfänger berechtigt ist. So wird zum Zeitpunkt der Berichtserstellung individuell auf Zeilenebene der bereitzustellende Datenausschnitt bestimmt (Row Level Security). Über die im Portal verfügbaren Standardberichte kann ein Großteil der täglichen Anfragen abgedeckt werden. Für individuelle Anforderungen können die bisher mit Routineauswertungen ausgelasteten Mitarbeiter nun ebenfalls die neue Datenbasis nutzen: die Analyseexperten erstellen spezielle Auswertungen und Sonderanalysen mit dem SAS Enterprise Guide. Dabei setzen sie auf demselben Datenbestand auf, auf dem auch die Standardberichte des Portals basieren. Auf diese Weise ist stets die Konsistenz aller veröffentlichter Berichte, Analysen und Informationen sichergestellt.
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
mayato ist als Analysten- und Beraterhaus spezialisiert auf Business Intelligence. Von Niederlas-sungen in Berlin, Bielefeld und Heidelberg aus arbeitet ein Team von erfahrenen IT- und BI-Architekten, Statistikern, Analysten sowie fachlichen Experten für spezielle Themen wie Betrugserkennung, Data Mining und Analytisches CRM. Zu den Kunden von mayato zählen namhafte Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen. Als Partner mehrerer Softwareanbieter ist mayato grundsätzlich der Neutralität und in erster Linie der Qualität seiner eigenen Dienstlei-stungen verpflichtet. Nähere Infos unter www.mayato.com.
mayato GmbH
Am Borsigturm 6
D-13507 Berlin
Georg Heeren
Tel. +49 (0)171 481 8877
georg.heeren(at)mayato.com
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Datum: 06.06.2012 - 15:59 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 654242
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Kategorie:
Business Intelligence
Meldungsart: Unternehmensinformation
Versandart: Veröffentlichung
Freigabedatum: 06.06.2012
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