Die effektive Verwaltung von Unternehmensdaten ist für den Erfolg einer Organisation von entscheidender Bedeutung. Daten ermöglichen Entscheidungsfindung, unterstützen Advanced Analytics und liefern Input für neue Technologien wie Maschinelles Lernen, Business Intelligence und künstliche Intelligenz. Die Verwaltung historischer, kumulativer und verteilter Daten ist jedoch von Natur aus komplex.
Daten werden oft aus vielen Quellen gesammelt, in unterschiedlichen Formaten gespeichert und folgen uneinheitlichen Namenskonventionen, was es schwierig macht, Beständigkeit, Bedeutung und Zugänglichkeit im gesamten Unternehmen sicherzustellen.
Eine gut konzipierte Data-Warehouse-Architektur hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie die Erfassung, Umwandlung, Speicherung und Bereitstellung von Daten für Analysen und Entscheidungshilfen strukturiert.
Was ist eine Data-Warehouse-Architektur?
Die Data-Warehouse-Architektur bezieht sich auf die Planung, den Entwurf und die fortlaufende Verwaltung der Datenflüsse und -nutzung innerhalb einer Data-Warehouse-Umgebung. Ihr Zweck ist es, eine einzige Quelle der Wahrheit für große Datenmengen zu schaffen, die aus mehreren unterschiedlichen Systemen stammen.
Innerhalb dieser Architektur:
- Die Daten werden aus vertrauenswürdigen Quellen.
- Die Daten werden abgeglichen und standardisiert.
- Die Daten werden in einer kontrollierten und zugänglichen Umgebung gespeichert.
- Daten werden in Informationen umgewandelt – und dann in Wissen für Reporting, Analysen und strategische Entscheidungsfindung.
Eine Data-Warehouse-Architektur muss den gesamten Datenlebenszyklus unterstützen, einschließlich Erfassung, Qualitätsmanagement, Speicherung, Übertragung und kontinuierlicher Verbesserung, während sich die Reife der Organisation und die Analyseanforderungen weiterentwickeln.
Data-Warehouse-Umgebungen sind in der Regel Stakeholder.
Vertriebs-, Marketing-, Finanz- und Betriebsteams können zwar gemeinsame Daten nutzen, aber jeder Stakeholder aufgrund seiner geschäftlichen Entscheidungen individuelle Anforderungen an Modellierung, Analyse und Tools.
Arten von Data-Warehouse-Architekturen
Transaktionsdatenbanken sollten analytische Workloads nicht direkt unterstützen, da sie für umfangreiche operative Transaktionen optimiert sind – nicht für langwierige analytische Abfragen. Aus diesem Grund fungieren Transaktionssysteme als Datenquellenund nicht als Analyse-Engines.
Nachfolgend sind die gängigsten Modelle für die Architektur von Data Warehouses aufgeführt.
1. Grundlegende (einstufige) Data-Warehouse-Architektur
Die einstufige Architektur zielt darauf ab, Datenredundanz zu reduzieren und gespeicherte Daten zu minimieren. Sie wird heute nur noch selten verwendet, kann jedoch für kleine Organisationen mit begrenzten Analyseanforderungen geeignet sein.
Einschränkungen:
- Das Mischen von analytischen und transaktionalen Workloads führt häufig zu Leistungsproblemen.
- Schwieriger zu skalieren, wenn Daten und Analysen zunehmen.
- Begrenzte Trennung zwischen operativen und analytischen Prozessen.
2. Zweistufige Data-Warehouse-Architektur (zentralisiertes Lager)
Dieses Modell führt eine Staging-Ebene ein, die zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Daten in ein zentralisiertes Data Warehouse verwendet wird.
Die wichtigsten Merkmale sind:
- ETL-Prozesse bereiten Daten für die Analyse vor.
- Die Daten werden in einem zentralen Lager gespeichert.
- Analysetools sind direkt mit dem Lager verbunden.
- Für geschäftseinheitsspezifische Anforderungen können Data Marts hinzugefügt werden.
Dieser Ansatz ist bei mittelständischen Unternehmen oder solchen, die gerade damit beginnen, ihre Fähigkeiten zu modernisieren, weit verbreitet.
3. Dreistufige Data-Warehouse-Architektur (Lager OLAP-Server)
Die dreistufige Architektur baut auf dem zweistufigen Modell auf, indem sie einen OLAP-Server (analytische Verarbeitung online) als mittlere Ebene hinzu.
Zu den Vorteilen der mittleren Ebene gehören:
- Verbesserte Scalability.
- Schnellere Leistung für komplexe, mehrdimensionale Abfragen.
- Eine abstrahierte Ansicht der zugrunde liegenden Daten für Endbenutzer.
Dies ist eine der am weitesten verbreiteten Architekturen für Unternehmensanalysen.
Zusätzliche architektonische Varianten
Unternehmen erweitern häufig traditionelle Architekturmodelle, um verteilte Daten, Governance-Anforderungen und Scalability besser zu berücksichtigen. Zu den Varianten gehören:
- Busarchitektur.
- Hub-and-Spoke-Modelle.
- Verbundarchitekturen.
- Cluster Verteilung für globale oder multiregionale Governance.
Diese Modelle können angepasst werden, wenn Unternehmen weitere Datenquellen hinzufügen, international expandieren oder neue Anwendungen einführen.
Kernkomponenten einer Data-Warehouse-Architektur
Eine vollständige Data-Warehouse-Architektur umfasst in der Regel:
Datenquellen
Operative Datenbanken, Dateien, Anwendungen und externe Datenfeeds.
Das Data Warehouse
Zentraler Speicherort für abgeglichene, vertrauenswürdige und kontrollierte Daten.
Datenmärkte
Fachspezifische Repositorien, die auf Stakeholder optimiert sind.
OLAP-Server
Ermöglicht schnelle, mehrdimensionale Analysen und Advanced Analytics.
Analytik- und BI-Tools
Anwendungen, die von Endbenutzern zum Erkunden, Visualisieren und Interpretieren von Daten verwendet werden.
Ein wesentlicher Vorteil der Data-Warehouse-Architektur ist ihre Modularität.
Unternehmen können mit einer einfachen Struktur beginnen und Komponenten wie Datenquellen oder Data Marts nach und nach erweitern, wenn ihre Datenstrategie ausgereifter wird.
Eigenschaften effektiver Data-Warehouse-Architekturen
Eine gut konzipierte Data-Warehouse-Architektur sollte:
Unterstützung der analytischen (nicht transaktionalen) Verarbeitung
Operative Workloads gehören in Transaktionsdatenbanken, die das Warehouse versorgen.
Schnelle Skalierung für Analyseanforderungen
Da Unternehmen zunehmend Echtzeit- und prädiktive Analyse einsetzen, werden skalierbar unverzichtbar.
Neue Datenquellen einfach integrieren
Die Architektur sollte sich weiterentwickeln, ohne dass eine umfassende Neugestaltung erforderlich ist.
Starke Datensicherheit garantieren
In Lagern werden in der Regel sensible, unternehmensweite Daten gespeichert.
Unterstützung robuster ETL/ELT-Pipelines
Tools müssen mit vielfältigen und sich weiterentwickelnden Datenformaten umgehen können.
Einfach und überschaubar bleiben
Zu komplexe Architekturen verlangsamen die Analyse und verringern usability.
Bereitstellung vertrauenswürdiger, hochwertiger Daten
Daten müssen validiert, standardisiert und verwaltet werden, um Entscheidungsfindung genaue Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Erfüllen Sie die Erwartungen an das Serviceniveau
Dazu gehören Verfügbarkeit, Kapazität, Leistung, Kontinuität und usability.
Traditionelles Data Warehouse vs. Cloud Warehouse
Traditionelle (On-Premises) Lager dienen seit langem als Analyse-Engines für Unternehmen, aber Cloud Architekturen bieten entscheidende Vorteile:
Vorteile von Cloud
- Nahezu unbegrenzter Speicherplatz und Scalability.
- Hohe Elastizität für variable Arbeitslasten.
- Verbesserte Mobilität und Barrierefreiheit.
- Bessere Unterstützung für Big Data verschiedene Formate.
- Schnellere Deployment.
- Verbesserte Wiederherstellung im Katastrophenfall.
- Effizientere Zuweisung von IT-Ressourcen.
Viele Organisationen setzen hybride Architekturen, die On-Premises mit Cloud kombinieren.
OLAP-Lösungen können beide Modelle unterstützen und ermöglichen:
- Mehrdimensionale Analyse.
- Trendanalyse.
- Modellierung.
- Hochgeschwindigkeits-BI über Organisationseinheiten hinweg.
Organisatorischen Erfolg mit Data-Warehouse-Architektur ermöglichen
Erfolg hängt davon ab, zu verstehen, wie verschiedene Geschäftsbereiche Entscheidungen treffen. Stakeholder verlassen sich oft auf einzigartige analytische Ansichten, Tools und Kennzahlen.
Um sie zu stärken:
- Aktivieren Sie Self-Service für den Zugriff auf und die Analyse von Daten.
- Sorgen Sie für klare Feedbackschleifen zwischen Stakeholdern und ETL-Teams.
- Die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Analysten und Governance-Teams aufrechterhalten.
Ein gut konzipiertes Lager entwickelt sich mit dem Unternehmen weiter und verbessert die Effizienz, Genauigkeit und das Vertrauen in data-driven .
Traditionelles Data Warehouse vs. Cloud Data Warehouses
Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei einem Data Warehouse um eine Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, die zu einem umfassenderen Data Warehouse für die primäre analytische Verarbeitung zusammengeführt werden, um Entscheidungen für mehrere Interessengruppen innerhalb des Unternehmens zu unterstützen. Der Unterschied zwischen einem herkömmlichen Data Warehouse und einem Cloud Warehouse hängt mit der allgemeinen Leistungsfähigkeit des Cloud Computings zusammen.
Cloud Data Warehouses ermöglichen es dem Unternehmen:
- Profitieren Sie von unbegrenztem Speicherplatz, schneller Elastizität und Scalability.
- Verbesserung der Flexibilität zur Unterstützung unterschiedlicher Architekturen.
- Verbesserung der Mobilität und des Zugangs zu Daten.
- Unterstützt Big Data Analytics besser als typische On-Premises .
- Schnellere Bereitstellung als bei On-Premises-Lösungen.
- Gewinnen Sie mehr Sicherheit bei der Wiederherstellung im Katastrophenfall.
- IT-Ressourcen effizienter nutzen.
Unternehmen können auch kreativ sein und eine hybride Lösung verwenden , die das Beste aus On-Premises und Cloud nutzt, um ihre Data Warehouse-Ergebnisse für verschiedene Interessengruppen zu unterstützen.
OLAP-Lösungen können für beide Architekturen genutzt werden. OLAP ermöglicht die multidimensionale Analyse von Data-Warehouse-Daten, Informationen und Wissen zur Unterstützung komplexer Modellierungen und Trendanalysen der Data-Warehouse-Lösung. Business Intelligence (BI) und Entscheidungsfindung in allen Funktionsbereichen des Unternehmens, die Data Warehouses nutzen, können OLAP für schnelle, effektive und reaktionsschnelle Analysen nutzen.
Der Erfolg von Data-Warehouse-Lösungen hängt vom Verständnis der organisatorischen Entscheidungsfindung ab. Jeder Stakeholder sollte anders behandelt werden, da die Art und Weise, wie und wann sie Entscheidungen treffen, unterschiedlich ist. Wenn möglich, sollten Sie den Nutzer Self-Service ermöglichen, um Konfigurationsänderungen daran vorzunehmen, auf welche Daten und wie auf diese mit ihren Anwendungen zugegriffen wird. Die Stakeholder müssen Feedback zur ETL-Verarbeitung geben, um sicherzustellen, dass die Daten verständlich sind und ihren Anforderungen entsprechen. Die Stakeholder und der Data-Warehouse-Support müssen kooperativ und koordiniert zusammenarbeiten, um die Daten und das Data-Warehouse zu verwalten, weiterzuentwickeln und in eine effektive, effiziente und wirtschaftliche Lösung für das Unternehmen umzuwandeln.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
