Open Source: Project A legt den Quellcode seiner Business Intelligence-Infrastruktur Mara offen

Berlin, 11.10.2018 (PresseBox) - Der Operational VC Project A stellt seine Business Intelligence- Infrastruktur namens Mara ab sofort als Open Source-Software zur Verfügung. Kernstück der auf GitHub unter https://github.com/mara verfügbaren Software ist eine Softwarebibliothek zur Integration von Daten in ein sogenanntes Data Warehouse (DWH).

Ein DWH integriert automatisiert alle geschäftsrelevanten Daten, um eine einheitliche Datenbasis für ein datengetriebenes Unternehmen zu schaffen. Gemeinsam mit den Project A-Portfoliounternehmen wurde innerhalb der letzten Jahre an einer Infrastruktur zum Aufbau von Data Warehouses gearbeitet.

Diese Infrastruktur wird jetzt von Project A unter dem Namen Mara als Open Source-Lösung veröffentlicht. Mit dem freien Zugang möchte Project A nicht nur die Zusammenarbeit mit ehemaligen und bestehenden Portfoliounternehmen stärken, sondern auch externe Unternehmen zu ersten Schritten in Sachen Business Intelligence und Datenmanagement ermutigen.

“Das Thema Datengetriebenheit haben wir hier bei Project A von Beginn an sehr hoch priorisiert, da wir es für einen erfolgskritischen Faktor beim nachhaltigen Aufbau digitaler Unternehmen halten”, sagt Florian Heinemann, Partner bei Project A. “Wir freuen uns sehr, unsere Lösung nun auch anderen Unternehmen bereitzustellen und sind fest davon überzeugt, mit diesem aktiven Beitrag das gesamte Ökosystem einen Schritt weiterzubringen.”

Mara richtet sich an Unternehmen, die ihr Data Warehouse mit einem eigenen Entwickler-Team inhouse, gegebenenfalls auch in Zusammenarbeit mit einer Agentur aufbauen möchten. Ein großer Vorteil der Software ist, dass es auf das jeweilige Geschäftsmodell zugeschnitten werden kann. Auch wenn herkömmliche Tools oder Cloud-Lösungen zur Datenaggregation kurzfristig preiswerter scheinen, so zahlt sich die Eigenentwicklung innerhalb der Mara-Struktur tendenziell langfristig aus. Unternehmen können damit flexibler und schneller agieren.

Das Mara-Framework folgt dem zunehmenden Trend, Datenübertragungen und deren -transformationen komplett in Python- und SQL Quellcode zu formulieren. Es basiert auf einem Python-Framework zur Programmierung von Datenintegrationsprozessen in PostgreSQL sowie einer Menge kleinerer Bibliotheken. Im Gegensatz zu “klickbasierten” Tools erlaubt Mara den Einsatz moderner Best Practices in der Softwareentwicklung wie Versionierung und automatisiertes Testen sowie die Möglichkeit, mit größeren Teams parallel an einem Data Warehouse zu arbeiten.

Federführend bei der Entwicklung von Mara ist Dr. Martin Loetzsch, Chief Data Officer bei Project A. In der langjährigen Zusammenarbeit mit Startups und etablierten Digitalunternehmen erkannte er, dass die größte Herausforderung beim Aufbau entsprechender Data Warehouses nicht wie anfangs vermutet in der Bewältigung großer Datenmengen liegt, sondern in der Beherrschung von Datenkomplexität und der Herstellung von Transparenz und Datenkonsistenz. Bewusst wurden deswegen in Mara viele Komponenten so einfach wie möglich gehalten und es wurde sehr viel in die Entwicklung von automatischen Visualisierungen von Datenintegrationsprozessen investiert.

“Wir haben selten das Problem, dass wir nicht nachvollziehen können, wie bestimmte Datenpunkte zustande gekommen sind. Das hilft uns, Vertrauen bei den Nutzern in die Daten aufzubauen”, sagt Dr. Martin Loetzsch, Chief Data Officer bei Project A.

Als Operational VC steht Project A seit rund 6 Jahren sowohl für Knowledge Sharing, als auch für eine datengetriebene Unternehmensführung. Diese Themen werden aktiv in die  Portfoliounternehmen hineingetragen und ermöglicht es diesen, von den Erfahrungen, Fehlern und Erkenntnissen zu profitieren. Durch einen engen Austausch zwischen den Startups und dem Data-Team bei Project A hat sich Mara-Software anhand immer neuer Bedürfnisse und auch technischer Anforderungen stets weiterentwickelt.

Am 12. Oktober wird Dr. Martin Loetzsch Mara auf der ersten Project A Knowledge Conference vorstellen.

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