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Alles über Data Warehouses

Mai 3, 2023
Mai 3, 2023
03 Mai 2023

Niemand zweifelt mehr daran, dass Daten (in ihrer edelsten Form!), sich als eines der wichtigsten strategischen Elemente für jedes Unternehmen durchgesetzt haben. Wettbewerbsfähigkeit, Produktivität, Anpassung an den Markt, Reaktion auf die Konkurrenz – Daten und Analysen sind unumgänglich geworden, um die Herausforderungen zu meistern. Business-Teams untermauern ihre Überlegungen mit Berichten, Dashboards und Analysetools und bauen ihre Strategien auf diesen auf. Die Herausforderung: Informationen aus ihren Daten zu extrahieren, die Unternehmensleistung zu überwachen und die Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Die wichtigste Aufgabe von Data Warehouses ist es, diese Berichte, Dashboards und Analysetools mit Daten zu versorgen. Wie genau? Durch die effiziente Speicherung von Daten und die Bereitstellung relevanter Ergebnisse auf Abfragen binnen weniger Minuten. Das Data Warehouse ist sowohl ein operatives als auch ein strategisches Werkzeug und ist heute unverzichtbar.

Sie möchten mehr erfahren? Wir verraten Ihnen in diesem Artikel alles, was Sie über Data Warehouses wissen müssen.

Die Architektur eines Data Warehouse

Die Architektur eines Data Warehouse gliedert sich meist in drei Schichten: eine untere Schicht (Bottom tier), eine mittlere Schicht (Middle tier) und eine obere Schicht (Top tier).

Die untere Schicht

 

Die untere Schicht, die auch als Speicherschicht bezeichnet wird, dient der Speicherung von Daten. Sie vereint meist relationale Datenbanken oder verteilte Dateiverwaltungssysteme (DFS), in denen die Rohdaten gespeichert werden sollen. Sie beinhaltet auch Indizes, um die Leistung von Suchanfragen zu verbessern.

Die mittlere Schicht

 

Die mittlere Schicht (oder Transformationsschicht) wird für die Phasen der Bereinigung, Transformation und Konsolidierung von Daten verwendet. Dazu stützt sich die mittlere Schicht auf ETL-Tools (Extraction, Transformation, Loading). So kann sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, sie bereinigen und umwandeln, bevor sie an das Data Warehouse gesendet werden.

Die obere Schicht

 

Die obere Schicht, auch Präsentationsschicht genannt, ist die Schicht, die den Endnutzern den Zugang zu Informationen ermöglicht. Diese Schicht umfasst Berichts-, Visualisierungs- und BI-Tools (Business Intelligence), mit denen die Nutzer aus den Daten im Data Warehouse Berichte, Dashboards und Visualisierungen erstellen können.

Die Vorteile eines Data Warehouse

 

Sich auf ein Data Warehouse zu stützen, ist ein großer Vorteil für ein Unternehmen, das seine Datenbestände aufwerten möchte. Zu den wichtigsten Vorteilen, die mit einem Data Warehouse verbunden sind, gehören:

● Die Möglichkeit, alle verfügbaren Daten an einem Ort zu zentralisieren, um eine bessere Analyse zu ermöglichen und so schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
● Die Fähigkeit, historische Daten zu speichern und auszuwerten, um langfristige Trends zu erkennen.
● Die Integration von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, um eine 360°-Sicht zu erhalten.
● Die Optimierung der Leistung durch den Einsatz von Techniken zur Datenaufbereitung.
● Die Möglichkeit, verschiedenen Nutzern (und Profilen) oder bestimmten Berufsgruppen innerhalb Ihrer Organisation Zugang zu den Daten zu gewähren.

Data Warehouse vs. Datenbank: Was sind die Unterschiede?

 

Allzu oft werden Data Warehouse und Datenbank verwechselt. Doch es handelt sich um zwei verschiedene Komponenten, die spezifische Aufgaben und Funktionen erfüllen.

Eine Datenbank ist ein Datenverwaltungssystem, das Daten speichert, organisiert und den Zugang ermöglicht.
Datenbanken speichern Daten in Echtzeit für gängige Anwendungen wie CRM- oder Lieferkettenverwaltungs-Systeme.

Ein Data Warehouse hingegen ist ein System für die Datenanalyse, in dem historische Daten aus verschiedenen Quellen gespeichert werden können. Data Warehouses werden für langfristige Analysen, Prognosen und strategische Entscheidungen verwendet.

Um die Daten besser nutzen zu können, werden Data Warehouses oft für weniger erfahrene Datenprofile (z. B. Vertriebsmitarbeiter und Datenanalysten) konzipiert, während Datenbanken einen technischeren Zugang bieten und oft nur von erfahrenen Nutzern verwendet werden können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datenbanken für die kurzfristige Verwaltung von Daten verwendet werden, während Data Warehouses eher für die langfristige Analyse von Daten und für strategische Abwägungen geeignet sind.

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