Data Warehousing – Definition, Arten, Vor- und Nachteile

Data Warehousing ist ein Prozess zum Sammeln und Verwalten von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine effektivere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Data Warehouses bieten einen zentralen Ort für alle relevanten Daten, auf die Benutzer mit unterschiedlichem Fachwissen zugreifen und diese analysieren können.

Data Warehouses verwenden in der Regel eine Vielzahl von Techniken zum ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) von Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein einziges Repository. Data Warehouses enthalten häufig auch Funktionen wie Datenbereinigung, Deduplizierung und Datenintegration in Echtzeit.

Was ist Data Warehousing?

Definition: Data Warehousing ist definiert als der Prozess des Sammelns und Verarbeitens von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, um eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Data Warehouses bieten einen zentralen Ort für alle relevanten Daten, auf den Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten zugreifen und diese analysieren können. ETL-Operationen (Extrahieren, Transformieren und Laden) sind in Data Warehouses üblich, da sie Daten aus vielen verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in ein einziges Repository laden. Datenbereinigung, Deduplizierung und Datenintegration in Echtzeit sind weitere Funktionen, die häufig in Data Warehouses enthalten sind.

Aufgrund ihrer leistungsstarken Funktionen sind Data Warehouses zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen geworden, die bessere Einblicke in ihre Abläufe gewinnen und effektivere Entscheidungen treffen möchten. Ob Sie Geschäftsinhaber, Manager oder Analyst sind, ein Data Warehouse kann Ihnen dabei helfen, wertvolle Einblicke in Ihr Unternehmen zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Data Warehousing verstehen

Ein Data Warehouse ist ein System zur Berichterstellung und Datenanalyse und gilt als Kernkomponente von Business Intelligence.

Data Warehouses sind zentrale Aufbewahrungsorte integrierter Daten aus einer oder mehreren unterschiedlichen Quellen. Sie speichern aktuelle und historische Daten an einem einzigen Ort, auf den Benutzer leicht zugreifen, ihn verwalten und analysieren können. Die Daten werden dann in Informationen umgewandelt, die zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verwendet werden können.

Data Warehouses sollen die Berichterstellung und Analyse erleichtern, indem sie den Benutzern eine einzige Ansicht der Unternehmensdaten bieten. Dadurch können alle Benutzer auf dieselben Daten zugreifen, was es einfacher macht, Trends zu erkennen, Chancen zu identifizieren und bessere Entscheidungen zu treffen.

Verwenden von Data Warehouse-Informationen

Data Warehouses werden verwendet, um eine Vielzahl von Business-Intelligence-Aktivitäten zu unterstützen, z. B. Berichterstellung, Datenanalyse, Entscheidungsunterstützung und prädiktive Analysen.

Berichterstellung: Data Warehouses ermöglichen es, Berichte aus einer einzigen Quelle der Wahrheit zu generieren. Dies ist wichtig, da dadurch sichergestellt wird, dass alle Benutzer mit den gleichen Daten arbeiten, was es einfacher macht, Trends zu erkennen und Chancen zu erkennen.

Datenanalyse: Data Warehouses bieten Benutzern die Möglichkeit, Daten zu analysieren, um bessere Entscheidungen zu treffen. Indem alle relevanten Daten an einem Ort vorhanden sind, können Benutzer schnell und einfach Muster und Zusammenhänge erkennen.

Entscheidungsunterstützung: Data Warehouses können verwendet werden, um Hypothesen über mögliche Ergebnisse zu generieren und sie mit tatsächlichen Daten zu testen. Dadurch können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen und schnell auf sich ändernde Bedingungen reagieren.

Predictive Analytics: Data Warehouses können auch für Predictive Analytics verwendet werden, die es Unternehmen ermöglichen, Muster zu identifizieren, die zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Trends verwendet werden können. Dies hilft Unternehmen, potenzielle Herausforderungen proaktiv anzugehen und neue Chancen zu nutzen.

Insgesamt sind Data Warehouses leistungsstarke Tools, die Organisationen helfen können, wertvolle Einblicke in ihre Abläufe zu gewinnen und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Ob Sie Geschäftsinhaber, Manager oder Analyst sind, ein Data Warehouse kann Ihnen dabei helfen, bessere Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen und größeren Erfolg zu erzielen.

Arten von Data Warehouses (DWH)

Es gibt vier Haupttypen von Data Warehouses

1. Datamart

Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouse, das nur die Daten enthält, die für eine bestimmte Benutzergruppe relevant sind. Data Marts werden typischerweise verwendet, um bestimmte Geschäftsfunktionen wie Marketing oder Vertrieb zu unterstützen.

2. Betriebsdatenspeicher (ODS)

Ein Betriebsdatenspeicher ist eine Datenbank, die aktuelle Echtzeitdaten aus Betriebssystemen speichert. Betriebsdatenspeicher werden verwendet, um die Entscheidungsfindung und das Betriebsmanagement zu unterstützen.

3. Data-Warehouse-Appliance

Eine Data-Warehouse-Appliance ist ein vorkonfiguriertes System, das Hardware, Software und Speicher umfasst, die speziell für Data-Warehousing entwickelt wurden. Data Warehouse-Appliances werden häufig von Organisationen verwendet, die nicht über die IT-Ressourcen verfügen, um ein Data Warehouse selbst aufzubauen und zu verwalten.

4. Datensee

Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Speicherrepository, das riesige Mengen an rohen, unstrukturierten Daten aus einer Vielzahl von Quellen enthält. Data Lakes können sowohl für operative als auch für analytische Zwecke verwendet werden und werden häufig mit anderen Analysetechnologien wie maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache kombiniert.

Ganz gleich, ob Sie wertvolle Einblicke in Ihre Geschäftsabläufe gewinnen oder fundiertere Entscheidungen treffen möchten, ein Data Warehouse kann ein unschätzbares Werkzeug sein. Indem Benutzern ein zentraler Ort für alle relevanten Daten bereitgestellt wird, ermöglichen Data Warehouses den Benutzern, Erkenntnisse aus großen Informationsmengen zu analysieren und zu extrahieren, um bessere Entscheidungen über die Zukunft ihres Unternehmens zu treffen. Ob sie

Allgemeine Phasen des Data Warehousing-Lebenszyklus

Der Data Warehouse-Lebenszyklus ist der Prozess des Entwerfens, Erstellens und Wartens eines Data Warehouse.

1. Erfassung der Datenanforderungen

Der erste Schritt im Data Warehouse-Lebenszyklus besteht darin, Datenanforderungen von Stakeholdern zu sammeln. Dadurch wird sichergestellt, dass das Data Warehouse die Anforderungen des Unternehmens erfüllt.

2. Datenmodellierung

Der nächste Schritt besteht darin, ein Datenmodell zu erstellen, das die Beziehung zwischen verschiedenen Datenelementen darstellt. Dieser Schritt ist wichtig, um sicherzustellen, dass das Data Warehouse Daten effizient speichern und abrufen kann.

3. ETL-Entwicklung

Der dritte Schritt besteht darin, ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) zu entwickeln, die das Data Warehouse mit Daten aus Betriebssystemen füllen.

4. Data-Warehouse-Tests

Nachdem das Data Warehouse erstellt wurde, ist es wichtig, es zu testen, um sicherzustellen, dass es ordnungsgemäß funktioniert.

5. Data-Warehouse-Bereitstellung

Der letzte Schritt besteht darin, das Data Warehouse bereitzustellen und es den Benutzern zur Verfügung zu stellen.

Der Data-Warehouse-Lebenszyklus ist ein iterativer Prozess, d. h. es handelt sich nicht um ein einmaliges Ereignis. Wenn sich die geschäftlichen Anforderungen ändern, muss das Data Warehouse entsprechend aktualisiert werden. Es ist wichtig, das Data Warehouse regelmäßig zu überprüfen und bei Bedarf Änderungen vorzunehmen, um es auf dem neuesten Stand und relevant zu halten.

Der Data-Warehouse-Lebenszyklus ist ein kritischer Bestandteil jeder Data-Warehousing-Initiative. Durch Befolgen dieses Prozesses können Organisationen sicherstellen, dass ihr Data Warehouse die Anforderungen erfüllt.

Komponenten von Datawarehouse

Zu den Hauptkomponenten eines Data Warehouse gehören die Daten selbst sowie Tools und Technologien, mit denen diese Daten verwaltet und analysiert werden. Einige Schlüsselkomponenten umfassen die folgenden

1. Datenquellen

Data Warehouses beziehen Informationen in der Regel aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen, darunter Geschäftssysteme, Online-Plattformen und externe Datenfeeds.

2. Datenspeicherung

Data Warehouses speichern große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten auf organisierte Weise, sodass sie schnell und effizient abgerufen und analysiert werden können.

3. Datenverwaltungstools

Data Warehouses verwenden häufig spezielle Tools zum Verwalten und Manipulieren von Daten, wie z. B. ETL-Software (Extract, Transform, Load) oder Datenvisualisierungstools.

4. Datenanalyse-Tools

Data Warehouses beinhalten typischerweise auch Technologien zur Analyse und Visualisierung von Daten, wie z. B. maschinelle Lernalgorithmen oder Business-Intelligence-Software.

Ein Data Warehouse kann eine Fülle von Informationen und Erkenntnissen über den Betrieb Ihres Unternehmens liefern und Ihnen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Ein Data Warehouse kann wie jedes andere Geschäftstool für viele verschiedene Zwecke verwendet werden.

Es kann Ihnen helfen, nützliche Einblicke in Ihre Geschäftsabläufe zu gewinnen oder fundiertere Entscheidungen zu treffen. Durch die Kombination von Daten aus zahlreichen Quellen und die Verwendung spezialisierter Software zur Analyse und Präsentation dieser Daten auf ansprechende Weise kann ein Data Warehouse Unternehmen dabei helfen, wichtige Einblicke in ihre Aktivitäten zu gewinnen und klügere Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Data-Warehouse-Architektur

Ein Data Warehouse ist eine Datenbank, die zur Unterstützung der Entscheidungsfindung entwickelt wurde. Es ist ein zentralisiertes Informationsrepository, das von Geschäftsbenutzern verwendet werden kann, um Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu treffen. Data Warehouses werden normalerweise mit einem relationalen Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) wie Oracle, Microsoft SQL Server oder IBM DB2 erstellt.

Ein Data Warehouse verfügt normalerweise über ein Sternschema, bei dem es sich um eine Art Datenmodell handelt, das Daten in Faktentabellen und Dimensionstabellen organisiert. Faktentabellen enthalten die Daten selbst, während Dimensionstabellen zusätzlichen Kontext zu den Daten bereitstellen. Beispielsweise könnte eine Faktentabelle Verkaufsdaten enthalten, während eine Dimensionstabelle Kundendaten enthalten könnte.

Data Warehouses können mit einer von drei Architekturen bereitgestellt werden: Single-Tier, Multi-Tier oder Cloud-basiert. Einstufige Data Warehouses befinden sich auf einem einzelnen Server und erfordern möglicherweise umfangreiche Hardwareressourcen, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Multitier Data Warehouses sind skalierbarer, erfordern jedoch in der Regel die Verwendung spezialisierter Datenbankverwaltungstools. Cloud Data Warehouses bieten aufgrund ihrer gehosteten Architektur eine erhöhte Flexibilität und Skalierbarkeit, können jedoch teurer sein als andere Ansätze.

Unabhängig davon, welche Architektur Sie für Ihr Data Warehouse wählen, ist es wichtig, Ihre Bereitstellung sorgfältig zu planen, um sicherzustellen, dass Ihr Data Warehouse die Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllt. Mit sorgfältiger Planung und regelmäßiger Wartung können Sie ein effizientes und effektives Data Warehouse aufbauen, das Ihnen hilft, in den kommenden Jahren bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie Data Warehousing funktioniert

Data Warehousing funktioniert, indem Daten aus mehreren Quellen an einen zentralen Ort gezogen werden. Diese Daten werden dann bereinigt, transformiert und in das Data Warehouse geladen. Data Warehouses verwenden eine Vielzahl unterschiedlicher Technologien zum Verwalten und Analysieren von Daten, darunter ETL-Software (Extrahieren, Transformieren, Laden), Datenvisualisierungstools und Algorithmen für maschinelles Lernen.

Sobald die Daten im Data Warehouse gespeichert sind, können Geschäftsanwender darauf zugreifen und sie mit einer Business-Intelligence-Software analysieren. Mit dieser Software können Benutzer Berichte, Dashboards und Visualisierungen erstellen, die ihnen helfen, Einblicke in ihre Geschäftsabläufe zu gewinnen. Data Warehouses können auch verwendet werden, um prädiktive Analysen und Prognosen zu unterstützen, indem historische Daten verwendet werden, um Trends und Muster zu identifizieren.

Evolution von Data Warehouses – von der Datenanalyse zu KI und maschinellem Lernen

Die Entwicklung des Data Warehousing wurde durch technologische Fortschritte und wachsende Geschäftsanforderungen vorangetrieben. Data Warehouses begannen als einfache Tools zur Analyse und Visualisierung von Daten, haben sich aber seitdem weiterentwickelt, um anspruchsvollere prädiktive Analysen, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zu unterstützen.

Eine der frühesten Formen des Data Warehousing war als Sternschema bekannt, das Daten in klar definierten Tabellen organisierte, auf die mit Standard-Datenbanksoftware leicht zugegriffen und diese analysiert werden konnten. Mit dem Aufkommen leistungsstarker Analysetools wie ETL-Software und Datenvisualisierungstools konnten Unternehmen tiefere Einblicke aus ihren Data Warehouses gewinnen.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Big Data wurden auch Data Warehouses weiterentwickelt, um neue Technologien wie Algorithmen für maschinelles Lernen zu integrieren. Diese Algorithmen ermöglichen es Unternehmen, Muster und Trends in ihren Daten automatisch zu erkennen, was es einfacher macht, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Auch Data Warehouses sind durch die Einführung cloudbasierter Architekturen flexibler geworden, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Bereitstellungen nach Bedarf zu skalieren.

Die Zukunft des Data Warehousing wird wahrscheinlich durch das anhaltende Wachstum von Big Data und die zunehmende Einführung von KI und maschinellem Lernen bestimmt. Data Warehouses müssen sich weiterentwickeln, um mit diesen Veränderungen Schritt zu halten, und neue Technologien und Fähigkeiten integrieren, sobald sie entstehen.

Data-Mining

Data-Mining-Algorithmen werden typischerweise zur Analyse von Data Warehouses verwendet. Diese Algorithmen suchen nach Mustern in Daten, die für Vorhersagen oder Empfehlungen verwendet werden können. Beispielsweise könnte ein Data-Mining-Algorithmus verwendet werden, um Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich abwandern, oder um Kunden basierend auf ihrer Kaufhistorie Produkte zu empfehlen.

Data Mining ist ein Prozess zum Extrahieren wertvoller Informationen aus großen Datensätzen. Data Warehouses werden häufig für das Data Mining verwendet, da sie große Datenmengen enthalten, die nach Erkenntnissen durchsucht werden können. Data Mining kann verwendet werden, um Muster und Trends in Daten zu finden, die dann verwendet werden können, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Data Warehousing vs. Datenbanken

Es gibt viele Ähnlichkeiten zwischen Data Warehousing- und Datenbankverwaltungssystemen, aber es gibt auch einige wesentliche Unterschiede. Data Warehouses speichern in der Regel viel größere Datenmengen als herkömmliche Datenbanken, wodurch sie sich besser für Analyse- und Berichtszwecke eignen. Auch Data Warehouses sind eher auf Langzeitspeicherung ausgelegt, während Datenbanken oft auf Performance und schnelle Zugriffszeiten optimiert sind.

Ein weiterer Unterschied zwischen Data Warehousing- und Datenbankverwaltungssystemen besteht darin, dass Datenbanken normalerweise eine einzelne Anwendung oder einen einzelnen Anwendungsfall unterstützen, während Data Warehouses Daten aus mehreren Quellen enthalten können. Data Warehouses können auch eine Vielzahl verschiedener Arten von Analysen unterstützen, darunter ETL-Prozesse, Visualisierungstools, prädiktive Analysealgorithmen und Modelle für maschinelles Lernen.

Vor- und Nachteile von Data Warehouses

Vorteile

1. Data Warehouses erleichtern das Verfolgen und Analysieren von Trends in großen Datenmengen.
2. Durch die Zentralisierung von Daten aus mehreren Quellen können Data Warehouses Unternehmen dabei helfen, wertvolle Einblicke in ihre Betriebsabläufe zu gewinnen und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren.
3. Mit den richtigen Tools und Zugriffskontrollen können Data Warehouses ein gewisses Maß an Sicherheit und Datenschutz für Unternehmensdaten bieten.
4. Data Warehouses können verwendet werden, um die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen einer Organisation zu unterstützen, von Mitarbeitern an vorderster Front bis hin zu leitenden Angestellten.

Nachteile

1. Der Aufbau und die Wartung von Data Warehouses können kostspielig sein, insbesondere wenn sie häufig aktualisiert werden müssen.
2. Die Daten in einem Data Warehouse sind möglicherweise nicht aktuell genug, um eine Entscheidungsfindung in Echtzeit zu unterstützen.
3. Die Einrichtung und Verwaltung von Data Warehouses kann komplex sein und erfordert spezielle Fähigkeiten und Kenntnisse.
4. Die Daten in einem Data Warehouse sind je nach Qualität der Datenquellen möglicherweise nicht genau oder vollständig.

Was ist ein Cloud Data Warehouse?

Cloud Data Warehouses sind eine neuere Art von Data Warehouses, die viele der gleichen Vorteile wie herkömmliche Data Warehouses bieten und gleichzeitig einige der wichtigsten Herausforderungen angehen. Zu diesen Vor- und Nachteilen können Dinge wie schnellere Leistung, größere Skalierbarkeit, verbesserte Sicherheit und Datenschutz, einfachere Verwaltung und Einrichtung sowie genauere oder vollständigere Daten gehören. Cloud Data Warehouses können jedoch auch teurer sein als herkömmliche Data Warehouses und sind möglicherweise nicht für alle Unternehmen geeignet.

Bei der Entscheidung, ob ein Cloud Data Warehouse das Richtige für Ihr Unternehmen ist, ist es wichtig, Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele zu berücksichtigen. Wenn Sie nach einer schnellen, skalierbaren und benutzerfreundlichen Data-Warehouse-Lösung suchen, ist ein Cloud-Data-Warehouse möglicherweise eine gute Option. Wenn Sie jedoch Bedenken hinsichtlich der Kosten oder der Datenqualität haben, ist ein herkömmliches Data Warehouse möglicherweise besser geeignet.

Was ist ein modernes Data Warehouse?

Ein modernes Data Warehouse ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, die große Datenmengen schnell und effektiv analysieren müssen. Es bietet viele der gleichen Vorteile wie herkömmliche Data Warehouses, darunter schnellere Leistung, größere Skalierbarkeit, verbesserte Sicherheit und Datenschutz, einfachere Verwaltung und Einrichtung sowie genauere oder vollständigere Daten. Es enthält jedoch auch innovative neue Technologien wie Big Data und Cloud Computing, um noch aussagekräftigere Erkenntnisse zu liefern.

Business-Data-Warehouse-Design

Ein Business Data Warehouse ist eine Art Data Warehouse, das die Entscheidungsfindung von Unternehmen unterstützen soll. Es umfasst alle Daten aus den Betriebs- und Transaktionssystemen einer Organisation sowie aus externen Datenquellen. Diese Daten werden dann so organisiert und strukturiert, dass es einfach ist, Trends zu verfolgen und zu analysieren.

Enterprise-Data-Warehouse-System

Ein Enterprise Data Warehouse ist ein zentralisiertes Datenrepository, das die Entscheidungsfindung eines gesamten Unternehmens unterstützt. Es umfasst typischerweise Daten aus allen Geschäftsbereichen sowie andere wichtige Datenquellen, wie z. B. Customer-Relationship-Management-Systeme und Supply-Chain-Management-Systeme. Durch den Zugriff auf diese wertvollen Informationen an einem einzigen Ort helfen Enterprise Data Warehouses Unternehmen dabei, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Fazit!

Data Warehouses sind ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen, die große Datenmengen nachverfolgen und analysieren müssen. Sie bieten viele Vorteile, darunter verbesserte Sicherheit und Datenschutz, einfachere Verwaltung und Einrichtung sowie genauere oder vollständigere Daten.

Sie können jedoch auch kostspielig zu bauen und zu warten sein und sind möglicherweise nicht für alle Unternehmen geeignet. Bei der Entscheidung, ob ein Data Warehouse für Ihr Unternehmen geeignet ist, ist es wichtig, Ihre spezifischen Anforderungen und Ziele zu berücksichtigen.