Alles, was Sie über Data Warehouses wissen müssen

Niemand zweifelt mehr daran, dass Daten zu einem der strategisch wichtigsten Vermögenswerte für ein Unternehmen geworden sind. Wettbewerbsfähigkeit, Produktivität und Anpassung an den Markt - Daten und Analysen sind unverzichtbar geworden, um die Herausforderung der Leistung kennenlernen . Unternehmensteams stützen ihr Denken und ihre Strategien auf Berichte, Dashboards und Analysetools. Ihre Herausforderung: Informationen aus ihren Daten extrahieren, die Unternehmensleistung überwachen und die Entscheidungsfindung unterstützen.

Die Hauptaufgabe von Data Warehouses besteht darin, diese Berichte, Dashboards und Tools zu speisen. Und wie? Durch die effiziente Speicherung von Daten und die Bereitstellung relevanter Ergebnisse für Abfragen in nur wenigen Minuten. Als operatives und strategisches Instrument ist das Data Warehouse heute unverzichtbar.

Möchten Sie weiter gehen? In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über Data Warehouses wissen müssen.

Die Architektur eines Data Warehouse im Überblick

Die Architektur eines Data Warehouse besteht meist aus drei Schichten: dem Bottom Tier, dem Middle Tier und dem Top Tier.

Die unterste Ebene

Die unterste Ebene, die auch als Speicherschicht bezeichnet wird, ist für die Speicherung von Daten bestimmt. Meistens handelt es sich um relationale Datenbanken oder verteilte Dateiverwaltungssysteme (DFS), die für die Speicherung von Rohdaten vorgesehen sind. Sie umfasst auch Indizes zur Verbesserung der Anfrage .

Die mittlere Ebene

Die mittlere Schicht (oder Transformationsschicht) wird für die Phasen der Datenbereinigung, -umwandlung und -konsolidierung verwendet. Zu diesem Zweck stützt sich die mittlere Schicht auf ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden). Damit können Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, bereinigt und transformiert werden, bevor sie an das Data Warehouse gesendet werden.

Die oberste Ebene

Die oberste Schicht, die auch als Front-End-Schicht bezeichnet wird, ist die Schicht, die den Endbenutzern den Zugang zu den Informationen ermöglicht. Diese Schicht umfasst Berichts-, Visualisierungs- und BI-Toolsbusiness intelligence), mit denen Benutzer Berichte, Dashboards und Visualisierungen aus den Daten im Data Warehouse erstellen können.

Die Vorteile eines Data Warehouse

Der Einsatz eines Data Warehouse ist ein großer Vorteil für ein Unternehmen, das seine Datenbestände optimal nutzen möchte. Zu den wichtigsten Vorteilen, die mit dem Data Warehouse verbunden sind, zählen insbesondere:

• Die Möglichkeit, alle verfügbaren Daten an einem einzigen Ort zu zentralisieren, um von einer optimierten Analysefähigkeit zu Nutzen , die eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht.
• Die Fähigkeit, historische Daten und ältere Daten zu speichern und zu nutzen, um langfristige Trends zu erkennen.
• Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um einen 360-Grad-Blick zu ermöglichen.
• Leistungsoptimierung mit Hilfe von Data-Shaping-Techniken.
• Die Möglichkeit, verschiedenen Nutzern (und Profilen) oder bestimmten Unternehmen innerhalb Ihrer Organisation Zugang zu Daten zu gewähren.

Data Warehouse vs. Datenbank: Was sind die Unterschiede?

Allzu oft wird zwischen dem Data Warehouse und der Datenbank verwechselt. Dabei handelt es sich in der Tat um zwei unterschiedliche Komponenten, die spezifische Aufgaben und Funktionen erfüllen.

Man kann also sagen, dass eine Datenbank ein Datenmanagement ist, das die Speicherung, die Organisation und den Zugriff auf Daten ermöglicht.
Datenbanken speichern Echtzeitinformationen für gängige Anwendungen wie CRM- oder supply chain .

Data Warehouses hingegen sind Systeme zur Datenanalyse, die historische Daten aus verschiedenen Quellen speichern. Data-Warehouses werden für langfristige Analysen, Prognosen und strategische Entscheidungen eingesetzt.

Um eine fein abgestufte Datennutzung zu ermöglichen, sind Data Warehouses außerdem häufig so konzipiert, dass sie auch von weniger datenkundigen Profilen (z. B. Business-Managern und Datenanalysten) genutzt werden können, während Datenbanken eher trocken zugänglich sind und häufig erfahreneren Benutzern vorbehalten bleiben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datenbanken für das kurzfristige Datenmanagement verwendet werden, während Data Warehouses eher für die langfristige Datenanalyse und für strategischere Abwägungen reserviert sind.

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