Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das Daten aus verschiedenen Quellen integriert, bereinigt und speichert, um Analysen, Business Intelligence (BI) und datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
Stellt eine konsolidierte und vertrauenswürdige Datenbasis bereit, um Transparenz und Genauigkeit zu gewährleisten
Verbessert die Datenqualität und ermöglicht schnellere Abfragen, fundierte Entscheidungen sowie langfristige Datenspeicherung
Zentrale Plattform für Data Mining, Business Intelligence, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Definition von Data Warehouse
Ein Data Warehouse (DW), auch als Enterprise Data Warehouse (EDW) bekannt, ist ein zentrales Repository, das große Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen integriert und speichert. Ein modernes Data Warehouse harmonisiert strukturierte und unstrukturierte Daten aus operativen Systemen, Datenbanken und externen Quellen wie IoT-Geräten oder sozialen Medien. Diese Daten werden bereinigt, standardisiert und regelmäßig aktualisiert, um einen konsistenten Zugang zu aktuellen und historischen Informationen zu ermöglichen. Die resultierende zentrale Datenquelle dient der Unterstützung von Vorgehen wie Data Mining, Business Intelligence (BI), maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI). Durch die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem einzigen System erleichtert ein Data Warehouse die Erstellung benutzerdefinierter Berichte und Ad-hoc-Analysen, und somit datenbasierte Geschäftsentscheidungen.
Data-Warehouse-Architektur: Welche Schichten gibt es in einem Data Warehouse?
Die Architektur umfasst zentrale Komponenten auf meist drei interagierenden Ebenen:
Untere Schicht: Datenaufnahme über ein relationales Datenbanksystem, ETL-Prozesse
Mittlere Schicht: OLAP-Server (Online Analytical Processing) für schnelle Analysen
Obere Schicht: Frontends für Ad-hoc-Analysen, Self-Service-BI und Reporting
Wie ist ein Data Warehouse aufgebaut? – Komponenten der Data-Warehouse-Architektur
Ein Data Warehouse besteht aus:
ETL zur Datenintegratio
Zentraler Datenbank, meist relational
Metadaten, die Informationen über Daten enthalten
SQL (Structured Query Language) zur Abfrage von Daten
Datenschicht, zur Rechtevergabe und Zugriffskontrolle
Data Governance und Sicherheitsrichtlinien
Nutzerschnittstellen zur Erstellung von Berichten und Dashboards
Vorteile eines Data Warehouse: Warum brauche ich ein Data Warehouse?
Fundierte Entscheidungen durch konsistente und qualitätsgesicherte Daten
Historische Einblicke und Prognosen
Konsolidierung unterschiedlicher Datenquellen zur „Single Source of Truth“
Schnellere Abfragen, verbesserte Effizienz
Sicherheit und Datenschutz
Verbesserte Datenqualität durch zentrale Bereinigung
Ein Data Warehouse ist essenziell für strategische Datennutzung in einem datengetriebenen Markt. Bissantz ERP Solutions setzen z. B. auf ein unabhängiges Data Warehouse – für schnelle Umsetzung, Flexibilität und höchste Datenqualität.
Data Warehouse, Datenbank, Data Lake und Data Mart im Vergleich
Data Warehouse vs. Data Lake: Data Warehouse nutzt relationale Datenbanken mit festen Schemata. Data Lakes speichern Rohdaten ohne feste Struktur – ideal für unstrukturierte Daten.
Data Warehouse vs. Data Mart: Data Mart ist ein spezieller Datenbereich für Fachbereiche, während das Data Warehouse zentral alle Unternehmensdaten speichert.
Data Warehouse vs. Datenbank: Datenbanken sind für Transaktionen (OLTP), Data Warehouses für Analysen (OLAP) optimiert.
Der Unterschied zwischen traditionellen und cloudbasierten Data Warehouses
Cloudbasiert: Flexibel, skalierbar, nutzungsabhängige Kostenstruktur, schnelle Bereitstellung
Traditionell: Lokal betrieben, hoher Investitionsaufwand, geringe Skalierbarkeit
Moderne Unternehmen bevorzugen cloudbasierte Lösungen – sicher, kosteneffizient, leistungsstark.
Data Warehouse und Bissantz
DeltaMaster nutzt das Data Warehouse als zentrales Fundament für Analyse, Planung und Reporting. Daten aus unterschiedlichen Quellen werden über standardisierte ETL-Prozesse integriert, konsolidiert und automatisiert bereitgestellt.
Dank OLAP-Verarbeitung, integrierter Kennzahlenlogik und automatischer Visualisierung macht DeltaMaster komplexe Datenbestände zugänglich, verständlich und steuerungsrelevant – für operative Teams bis zum Management.
Ein leistungsfähiges Data Warehouse ist damit der Schlüssel zu datenbasiertem Entscheiden – Bissantz liefert die passende Lösung
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