Geschäftskritische Daten liegen bei vielen Unternehmen in relationalen Datenbanken. Gleichzeitig wächst der Bedarf, diese Daten auch durch Fachbereiche – ohne tiefgehende Datenbankkenntnisse – sicher und strukturiert bearbeiten zu lassen.
In der Praxis fällt die Entscheidung oft auf eine Eigenentwicklung. Sie ermöglicht eine passgenaue Umsetzung spezifischer Anforderungen – von der Integration in bestehende Geschäftsprozesse bis hin zur direkten Datenpflege durch Fachabteilungen über eigene Oberflächen.
Mit zunehmender Nutzung steigen jedoch die Anforderungen. Themen wie Governance, Datenprüfungen oder revisionssichere Dokumentation müssen oft nachträglich berücksichtigt werden. Gleichzeitig können unklare Anforderungen oder spätere Anpassungen zu inkonsistenten Datenmodellen führen. Integrationsaufwände werden unterschätzt, und es entstehen fragmentierte Lösungen, die schwer wartbar sind.
Der tatsächliche Aufwand über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Entwicklung bis zum produktiven Betrieb – lässt sich dabei im Vorfeld nur schwer abschätzen. Genau hier setzt der vierte Teil unserer Vergleichsserie an und beleuchtet, ab wann ein standardisierter Ansatz wie BOI FreeDa effizienter sein kann. Wo dieser Übergang liegt, hängt stark vom konkreten Use Case ab.
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