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 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.
Durch Data Warehouses können Unternehmen leistungsstarke Analysen auf Basis von großen Mengen historischer Daten durchführen, was über die Kapazitäten herkömmlicher Datenbanken hinausgeht. Ohne Data Warehousing gestaltet sich die Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen nämlich äußerst komplex. Zudem würden Mechanismen fehlen, um sicherzustellen, dass die Daten in einem geeigneten Format für Analysen vorliegen, und es wäre schwierig, aktuelle und langfristige Datenübersichten zu erhalten.
Data-Warehouse-Architektur: Welche Schichten gibt es in einem Data Warehouse?
Die Data-Warehouse-Architektur bildet das Fundament für eine effiziente und effektive Datenverwaltung. Diese Architektur umfasst zentrale Komponenten auf meist drei verschiedenen, miteinander interagierenden, Ebenen:
In der unteren Schicht, welche meist aus einem relationalen Datenbanksystem besteht, werden Daten aus verschiedenen Quellen erfasst, bereinigt und transformiert, um sie durch den ELT-Prozess (Extract, Transform, Load) für weitere Anwendungen aufzubereiten.
Die mittlere Schicht besteht aus dem OLAP-Server (Online Analytical Processing), welcher für schnelle Abfragen großer Datenmengen verantwortlich ist.
In der oberen Schicht werden die verarbeiteten Daten in einem Frontend visuell aufbereitet, sodass Nutzer Ad-hoc-Analysen durchführen und die Daten für Self-Service-BI und Berichterstellung nutzen können.
Wie ist ein Data Warehouse aufgebaut? – Komponenten der Data-Warehouse-Architektur
Ein Data Warehouse besteht aus mehreren wesentlichen Komponenten, die zusammenarbeiten, um Daten effizient zu speichern, zu verwalten und zu analysieren:
ETL ist der Prozess der Datenintegration, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein analysierbares Format umgewandelt und in das Data Warehouse geladen werden.
Die zentrale Datenbank ist das Fundament eines Data Warehouses. Oft handelt es sich hierbei um eine relationale Datenbank, die lokal oder in der Cloud betrieben wird.
Metadaten sind die Daten über Daten. Sie beschreiben Eigenschaften von Datensätzen, wie Datum oder Speicherort, und machen sie durchsuchbar.
SQL (Structured Query Language) ist die zentrale Sprache zur Abfrage von Daten im Data Warehouse. Sie ermöglicht es, komplexe Abfragen effizient auszuführen und Daten aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen.
Die Datenschicht ist die Zugriffsebene, die Nutzern ermöglicht, auf Daten zuzugreifen und sie zu segmentieren. Hier können Nutzergruppen voneinander abgegrenzt werden, um gezielte Zugangsrechte zu definieren.
Data Governance und Sicherheit zur Erstellung von Richtlinien, um Datenschutz und sichere Datenhandhabung zu gewährleisten.
Tools für den Zugriff auf das Data Warehouse dienen als benutzerfreundliche Schnittstelle zum Data Warehouse. Damit können Endnutzer Berichte erstellen und Daten visualisieren.
Vorteile eines Data Warehouse: Warum brauche ich ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse bietet zahlreiche Vorteile, die es beispielsweise zu einem beliebten Fundament erfolgreicher BI-Systeme machen. Einige der wichtigsten Vorteile eines Data Warehouses sind:
Fundierte Entscheidungen: Unterstützt durch fortgeschrittene Methoden ermöglicht ein Data Warehouse präzise und datengesteuerte Entscheidungen.
Historische Einblicke: Die Speicherung langfristiger Verlaufsdaten ermöglicht es, aus vergangenen Trends zu lernen und fundierte Prognosen für die Zukunft zu erstellen.
Konsolidierung von Daten: Das Data Warehouse konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, vertrauenswürdigen Quelle (Singe Source Of Truth), die eine klare, umfassende Sicht auf Unternehmensinformationen bietet.
Schnellere Abfragen und Erkenntnisse: Die Architektur eines Data Warehouse ermöglicht den schnellen Abruf von Daten, deren Analyse und den folglich zeitnahen Gewinn von Ergebnissen. Die Effizienz steigt, die Abhängigkeit von IT-Ressourcen sinkt, die Entscheidungsfindung wird beschleunigt.
Sicherheit und Datenschutz: Ein Data Warehouse gewährleistet den Schutz vor unbefugtem Zugriff und wahrt die Vertraulichkeit sensibler Daten.
Verbesserte Datenqualität: Zentrale Sammlung und Bereinigung von Daten aus verschiedenen Quellen schaffen eine konsistente und zuverlässige Informationsbasis, die präzisere und fundierte Entscheidungen ermöglicht.
Zusammengefasst ist ein Data Warehouse unerlässlich für Unternehmen, die ihre Daten strategisch nutzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit in einem datengetriebenen Markt stärken möchten. Bissantz ERP Solutions setzen z.B. auf ein unabhängiges Data Warehouse – und ermöglichen damit unter anderem eine schnelle Umsetzung, Flexibilität und beste Datenqualität.
Data Warehouse, Datenbank, Data Lake und Data Mart im Vergleich
Die Begriffe Data Warehouse, Datenbank, Data Lake und Data Mart klingen zwar recht ähnlich, unterscheiden sich jedoch in ihrer Funktion und Anwendung:
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?
Ein Data Warehouse nutzt relationale Datenbanken für strukturierte Daten in einem zentralen Repository mit vordefinierten Schemata. Ein Data Lake speichert Daten ohne festes Schema und ist für unstrukturierte und semi-strukturierte Daten geeignet. Unternehmen kombinieren oft beide Systeme.
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Mart?
Ein Data Mart ist ein spezialisierter Teil des Data Warehouses für bestimmte Geschäftsbereiche und ermöglicht schnellen Zugriff auf spezifische Daten. Das Data Warehouse ist der zentrale Speicher für alle Unternehmensdaten und kann mehrere Data Marts enthalten.
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouses und Datenbanken?
Datenbanken sind auf schnelle Transaktionen und Echtzeitdatenaktualisierungen (OLTP) optimiert, während Data Warehouses Daten aus verschiedenen Quellen für Analysezwecke (OLAP) aggregieren und historische Daten speichern.
Der Unterschied zwischen traditionellen und cloudbasierten Data Warehouses
Der Unterschied zwischen traditionellen und modernen, cloudbasierten Data Warehouses liegt in ihrer Bereitstellung und Funktionalität. Ursprünglich wurden Data Warehouses lokal betrieben. Daten aus verschiedenen Quellen wurden extrahiert, bereinigt, aufbereitet und in relationalen Datenbanken gespeichert. Diese Systeme erforderten beträchtliche Investitionen in Hardware und Software, was die Skalierung und Wartung teuer und komplex gestaltete. Zudem waren sie auf starre, unflexible Schemata angewiesen. Da der Speicherplatz oft begrenzt war, mussten Daten außerdem schnell transformiert und verworfen werden, um wieder Platz zu schaffen.
Mit dem Aufkommen von Cloud Computing hat sich die Datenverwaltung verändert. Cloudbasierte Data Warehouses bieten eine schnellere Bereitstellung, Flexibilität und Skalierbarkeit, und ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen. Diese modernen Systeme sind nicht nur sicher und zuverlässig, sondern bieten auch flexible Preisstrukturen, bei denen Unternehmen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zahlen, ohne hohe Vorabinvestitionen. Diese Vorteile machen cloudbasierte Data-Warehouse-Lösungen zur bevorzugten Wahl vieler Unternehmen.
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