Data Warehouse: Kompakt erklärt
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Data Warehousing erlebt derzeit eine Phase des raschen Wachstums und der Entwicklung aufgrund der enormen Verfügbarkeit von Daten weltweit. Interessanterweise schätzt eine Studie von Domo, dass täglich 2,5 Quintillionen Bytes an Daten generiert werden, die im Jahr 2027 auf 463 Exabytes im Jahr 2025 anwachsen werden. Data Warehousing und Data Lakes sind für den Umgang mit kritischen Geschäftsentscheidungen und Datenoptimierungen unerlässlich. Sie helfen bei der Aufrechterhaltung der Kundenzufriedenheit, indem sie umfassende Erkenntnisse liefern. Sie dienen als wichtige Quellen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und auf die Bedürfnisse des Marktes zu reagieren. Zu den führenden Unternehmen, die den Data-Warehousing-Sektor ausbauen, gehören Microsoft, Oracle und Google, gefolgt von SAP, IBM usw.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein Datenverwaltungssystem, das historische Daten aus verschiedenen Ressourcen einer Organisation sammelt, integriert und organisiert. Es fasst diese Daten in einem strukturierten Format zusammen, um eine einheitliche Ansicht für die analytische Verarbeitung zu bieten. Es unterstützt Business Intelligence-(BI)-Aktivitäten und Data Mining durch Datenanalyse und maschinelles Lernen.
Die analytischen Verarbeitungsfunktionen von Data Warehouses ermöglichen es Unternehmen, gewinnbringende Erkenntnisse zu gewinnen und bereitzustellen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Sie helfen dabei, eine unschätzbare Datenhistorie für Data Scientists, ML-Experten und Business-Analysten zu erstellen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses bieten Cloud Data Warehouses skalierbare Rechen- und Speicherressourcen, dynamische Workload-Isolierung und ein verbrauchsabhängiges Kostenmodell. Sie ermöglichen Echtzeit-Analysen mit schneller Abfrage von Streaming-Daten und bieten fortschrittliche Sicherheitsfunktionen für die Vertraulichkeit von Daten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Ein umfassender Blick auf Business Intelligence: Wie Unternehmen durch Analyse und visuelle Aufbereitung von Daten fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktdynamiken reagieren.
Business Intelligence: Kompakt erklärt
Data Warehouse vs. Data Lake
Data Warehouses und Data Lakes sind Repositories zur Speicherung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Beide unterstützen analytische Prozesse und ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus den gespeicherten Daten zu gewinnen. Obwohl Data Warehouse und Data Lake Ähnlichkeiten aufweisen, handelt es sich um grundlegend unterschiedliche Technologien.
| Kriterium | Data Warehouse | Data Lake |
|---|---|---|
| Struktur der Daten | strukturierte Daten, die gefiltert und verarbeitet werden | strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in ihrer ursprünglichen Rohform |
| Zweck | für aktuelle betriebliche Zwecke und vordefinierte Geschäftsanforderungen | explorative Analysen und Experimente, da diese flexibel mit verschiedenen Datenformaten umgehen können |
| Analyse | konzentriert sich mehr auf Datenvisualisierung, Business Intelligence und Datenanalyse | unterstützt maschinelles Lernen, prädiktive Analysen, BI, Visualisierungen und Big Data-Analysen |
| Schemata | werden vor der Speicherung der Daten definiert, um die Datenkonsistenz und die Datennutzung im gesamten Unternehmen zu gewährleisten | definiert nach der Speicherung der Daten für eine schnelle Datenerfassung |
| Verarbeitung | der ETL-Ansatz (Extrahieren, Transformieren und Laden) wird verwendet, um Daten zunächst zu transformieren, bevor sie in das Warehouse geladen werden | der ELT-Ansatz (Extrahieren, Laden, Transformieren) wird verwendet, um Daten vor der Transformation zu laden |
| Benutzer | Geschäftsfachleute und Manager, die Daten für analytische Operationen verwenden | Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers |
| Kosten | teuer im Vergleich zu einem Data Lake | kostengünstige Speicherung und Verarbeitung |
Unterschiede von Data Warehouse und Data Lake
Erfahren Sie, wie Data Lakes als zentrale Sammelstellen für riesige und diversifizierte Datenmengen dienen und effiziente Big Data Analytics ermöglichen.
Data Warehouse vs. Datenbank
Im Allgemeinen sammeln und speichern Datenbanken und Data Warehouses Daten zur Durchführung von Abfragen, um Geschäftsziele zu erreichen. Der Unterschied liegt jedoch in den Mechanismen, der Verarbeitung, der Zugänglichkeit und der Flexibilität der Technologien.
| Kriterium | Data Warehouse | Datenbank |
|---|---|---|
| Struktur der Daten | organisiert Daten in Tabellen mit Fakten und Dimensionen für analytische Abfragen | organisiert Daten in Tabellen mit Beziehungen für die transaktionale Verarbeitung |
| Zweck | konzipiert für analytische Verarbeitung, Berichterstattung und historische Datenanalyse | konzipiert für die Transaktionsverarbeitung und die Echtzeit-Datenverwaltung |
| Datenvolumen und Latenzzeit | verarbeitet große Mengen historischer Daten mit periodischen Aktualisierungen und Stapelverarbeitung | verarbeitet vergleichsweise kleinere Datenmengen mit Echtzeitabfragen |
| Anwendungsfälle | Business Intelligence, Datenanalyse, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, E-Commerce, Einzelhandel, Marketing usw. | für den täglichen Betrieb, E-Commerce, Websites, Einzelhandel, Telefongesellschaften, usw. |
| Abfrageverhalten und Komplexität | unterstützt komplexe analytische Abfragen auf großen Datenbeständen für Datenanalyse und Berichterstattung | effiziente Bearbeitung einfacher und komplexer Abfragen für kleinere Datensätze |
| Kosten | teuer, vor allem für umfangreiche Analyseaufgaben | kostengünstiger für transaktionale Arbeitslasten |
Unterschiede von Data Warehouse und Datenbank
Komponenten eines Data Warehouse
Data Warehouse ist eine umfassende Technologie, die historische Daten für strategische Entscheidungen aufbaut und speichert. Es wird in bestimmten Phasen aufgebaut, die dazu beitragen, optimale, datenoptimierte Lösungen zu erzielen. Zu den wichtigsten Komponenten einer Data-Warehouse-Architektur gehören:
- Datenquellen: Die Daten in einem Data Warehouse stammen aus den operativen Systemen des Unternehmens und verschiedenen externen Quellen. Zu diesen Datenquellen können verschiedene operative Systeme wie Transaktionsdatenbanken, ERP-Systeme, CRM-Plattformen, Tabellenkalkulationen und externe Datenfeeds gehören.
- ETL: ETL-Prozesse sind für die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen zuständig. Sie wandeln die Daten in ein einheitliches, für die Analyse geeignetes Format um und laden sie in das Data Warehouse. ETL ist eine entscheidende Komponente eines Data Warehouse, da es dazu beiträgt, die Genauigkeit, Integrität und Kohärenz der Daten innerhalb des Warehouse zu erhalten.
- Zentrale Datenbank: Die Data-Warehouse-Datenbank ist der zentrale Speicher, in dem die Daten strukturiert gespeichert werden und der für analytische Abfragen und Berichte optimiert ist. Sie besteht aus Faktentabellen, in denen Transaktionsdaten gespeichert werden, und Dimensionstabellen, die Kontext und Dimensionen für die Analyse liefern.
- Metadaten: Sie sind Daten über Daten und eine wichtige Komponente in einem Data Warehouse. Metadaten spezifizieren Informationen über die Struktur, die Quelle, die Transformationsregeln und die Herkunft der Daten innerhalb des Warehouses. Sie helfen bei der Datenverwaltung, der Verfolgung der Datenabfolge und der Optimierung von Abfragen, indem sie den Benutzern Inhalte zum Verständnis der Daten liefern.
- Data-Warehouse-Zugriffswerkzeuge: Bei diesen Tools handelt es sich um Softwareanwendungen oder Schnittstellen, die von Endbenutzern verwendet werden, um mit den im Data Warehouse gespeicherten Daten zu interagieren und diese abzufragen. Beispiele hierfür sind BI-Plattformen, Data-Mining- und Anwendungsentwicklungstools sowie OLAP-Tools.
- Data Mart (optional): Ein Data Mart ist eine Teilmenge von Data Warehouses, die den Anforderungen verschiedener Geschäftsbereiche, Abteilungen oder Benutzergruppen entspricht. Es kann unabhängig aufgebaut oder vom zentralisierten Data Warehouse abgeleitet werden.
Die Data-Warehouse-Architektur
Ein Data Warehouse ist ein organisatorisches System, das für die Analyse und Berichterstattung über strukturierte und halbstrukturierte Daten verwendet wird, die aus verschiedenen Quellen stammen, z. B. Point-of-Sale-Transaktionen, Marketing-Automatisierung, CRM und darüber hinaus. Bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten oder Echtzeitdaten gibt es jedoch Einschränkungen. Unstrukturierte Daten haben kein vorgegebenes Datenmodell, was die Speicherung, den Abruf und die Analyse in herkömmlichen Data-Warehouse-Architekturen, die auf strukturierte Daten zugeschnitten sind, vor Herausforderungen stellt.
Die Data-Warehouse-Architektur besteht aus Komponenten, die in drei Ebenen unterteilt sind. Dazu gehören:
- Untere Ebene: Diese Ebene besteht aus einem Data-Warehouse-Server, in der Regel ein relationales Datenbanksystem, das Daten aus verschiedenen Quellen mittels ETL oder ELT je nach den Anforderungen sammelt, analysiert, filtert und umwandelt. Die untere Ebene ist für die Datenkonvergenz und eine aussagekräftige Informationsanalyse unerlässlich.
- Mittlere Ebene: Nachdem die Daten analysiert worden sind, kommt die entscheidende Phase der OLAP (Online Analytical Processing) zum Tragen. OLAP ermöglicht die schnelle Beantwortung von Abfragen durch verschiedene OLAP-Modelle, darunter ROLAP (Relational OLAP), MOLAP (Multidimensional OLAP) und Hybrid OLAP, und macht die Abfrageverarbeitung und Analyse robust und effizient.
- Oberste Ebene: Diese Ebene stellt die Frontend-Benutzeroberfläche des Data Warehouse durch BI-Tools dar, die es den Benutzern ermöglichen, Ad-hoc-Analysen auf Big Data durchzuführen. Die Tools helfen auch bei der Datenfilterung, der statistischen Analyse, der Berichterstellung und dem Data Mining für datengesteuerte Lösungen.
In unserem Top-10-Beitrag stellen wir Ihnen weitere BI-Tools vor, mit denen Sie aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.
Top-10 Business-Intelligence-Tools
Vorteile eines Data Warehouse für Unternehmen
Data Warehousing ist für Unternehmen und Organisationen von großem Nutzen, da es ihre Effizienz und Transparenz erhöht und die Risikovorhersagen und die Entscheidungsfindung verbessert. Diese Entscheidungen liefern verwertbare Erkenntnisse, die zu einer Umsatzsteigerung beim ROI (Return on Investment) führen. Die Bereitstellung eines Data Warehouse ist zwar mit anfänglichen Investitionskosten verbunden, doch die Vorteile und der Mehrwert, den es bringt, überwiegen diese Kosten.
Die Kostenstruktur und das potenzielle Investitionsvolumen für ein Data Warehouse hängen von verschiedenen Faktoren ab. Dazu gehören das gewählte Bereitstellungsmodell (vor Ort oder in der Cloud), der Umfang und die Komplexität der Daten, die erforderlichen Merkmale und Funktionalitäten sowie die laufende Wartung und Unterstützung. Im Gegensatz zu On-Premise-Data-Warehouses bieten Cloud-Data-Warehouses Flexibilität und Kosteneffizienz, was sie zu einer attraktiven Option für Unternehmen jeder Größe macht.
Zu den wichtigsten Vorteilen der Nutzung von Data Warehouses gehören:
- Standardisierung der Daten: Data Warehousing konsolidiert die gesammelten Daten in einem konsistenten, standardisierten Format und gewährleistet so ihre Zuverlässigkeit für geschäftliche Anforderungen.
- Verbesserte Business Intelligence: Es schließt auch die Lücken zwischen umfangreichen Rohdaten und kuratierten Daten, bietet Einblicke und integriert sie, um komplexe Geschäftsabfragen zum besseren Verständnis zu bedienen.
- Datenoptimierung und Arbeitslasten: Data Warehouses verkürzen die Zeit, die für eine mühelose Verbindung mit Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools benötigt wird, und verringern so Arbeitsaufwand und Zeit.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Dies ermöglicht auch die Bewertung von Risiken und die Identifizierung von Ausreißern und Anforderungen bei gleichzeitiger Bereitstellung flexibler lösungsorientierter Dienste.
Data Wrangling harmonisiert unterschiedlichste Datentypen, um Analysequalität und -konsistenz zu verbessern. In unserem Artikeln beleuchten wir diesen wichtigen Prozess in der Datenaufbereitung:
Data Wrangling: Kompakt erklärt
Beispiele für Data-Warehouse-Lösungen
Data Warehousing ist für die Erreichung von Unternehmenszielen von entscheidender Bedeutung. Führende Technologieunternehmen wie Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse von Microsoft und IBM DB2 bieten robuste Lösungen an. Diese Plattformen zeichnen sich durch Abfrageverarbeitung, serverlose Optionen, Analytik und Skalierbarkeit aus.
Die auf dem Markt erhältlichen Data-Warehouse-Lösungen sind wie folgt:
- Amazon Redshift: Amazon Redshift ist ein kostengünstiger, vollständig verwalteter Data-Warehouse-Service in der Cloud. Er ermöglicht die Datenanalyse auf Unternehmensebene und bietet schnelle Abfrageleistung und Skalierbarkeit. Amazon Redshift verfügt über Funktionen wie automatische Infrastrukturbereitstellung, schnelle Datenverarbeitung und vielseitige Datenabfragen.
- Google BigQuery: Google BigQuery ist eine serverlose, hoch skalierbare Data-Warehouse-Lösung. Sie ermöglicht Echtzeit-Analysen mit Standard-SQL und erweiterte Analysen mit ML-Modellen. Google BigQuery bietet automatische Skalierung und robuste Sicherheit für datengesteuerte Unternehmen.
- Snowflake: Snowflake ist eine Cloud-basierte Data-Warehouse-Plattform, die Elastizität, unbegrenzte Gleichzeitigkeit und sichere Datenfreigabe bietet. Sie unterstützt verschiedene Datentypen, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Außerdem verfügt sie über integrierte Funktionen für Data Governance, Sicherheit und Compliance.
- Azure Synapse: Microsoft Azure Synapse Analytics ist ein Analysedienst, der Datenintegration, Enterprise Data Warehousing und Big-Data-Analysen kombiniert. Er ermöglicht Benutzern die Analyse großer Datenmengen mit hoher Leistung und Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Integration mit anderen Azure-Diensten und -Tools.
- IBM Db2 Warehouse: IBM Db2 ist eine vollständig verwaltete, Cloud-basierte Data-Warehouse-Lösung, die für Hochleistungsanalysen und Data-Warehousing-Workloads entwickelt wurde. Sie bietet erweiterte Funktionen wie In-Memory-Verarbeitung, Workload-Management und Datenkomprimierung.
Die Datenvorverarbeitung, ein entscheidender Schritt in der Datenverarbeitung, bereitet Daten ähnlich wie Öl auf, um ihren Wert für geschäftliche Entscheidungen zu maximieren.
Datenvorverarbeitung: Kompakt erklärt
Mit Cloud Data Warehouses das Geschäftspotenzial steigern
Moderne Data Warehouses, insbesondere solche in der Cloud, spielen eine entscheidende Rolle bei den Bemühungen von Unternehmen um die digitale Transformation. Diese Data Warehouses bieten eine umfassende Perspektive, die für die strategische Entscheidungsfindung unerlässlich ist, indem sie Daten aus verschiedenen internen Systemen und externen Quellen kombinieren. Die anfänglichen Investitionen in ein Data Warehouse sind zwar beträchtlich, aber die Vorteile der zentralen Datenverwaltung, der verbesserten Business Intelligence und der Skalierbarkeit überwiegen die Kosten. Mit diesen Fortschritten können Unternehmen Daten nutzen, um neue Möglichkeiten zu erschließen, Innovationen voranzutreiben und in dynamischen Marktumgebungen wettbewerbsfähig zu bleiben.
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