Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository für Fakten und Informationen, das historische und kumulative Daten aus verschiedenen internen und externen Systemen sammelt und verwaltet. Data Warehousing besteht aus einer Mischung von Technologien, die es den Benutzern ermöglichen, verstreute Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln, eine einzige Version der Wahrheit zu erhalten und den gesamten Entscheidungsprozess zu verbessern.
Der Hauptzweck eines Data Warehouse besteht darin, große Datenmengen für Abfragen und Analysen zu speichern. Es erleichtert Analyse- und Berichtsprozesse, die den Benutzern helfen, datengestützte Routine- und strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Data Warehouse-Architektur
Ein Data Warehouse besteht aus mehreren Komponenten. Daten aus verschiedenen operativen Systemen werden extrahiert, transformiert und in den Staging-Bereich geladen, wo die Daten einer Standardisierung und Profilierung unterzogen werden. In der Integrationsschicht werden die „bereinigten“ Daten in eine einheitliche Form gebracht und zur Speicherung an das Data Warehouse gesendet. Durch analytische Verarbeitung werden die Daten in Teilmengen segmentiert und auf der Grundlage der von bestimmten Benutzern für Berichtszwecke benötigten Informationen in verschiedene Data Marts übertragen.
Unterschied zwischen einer Datenbank und einem Data Warehouse
Ein Data Warehouse wird oft mit einer Datenbank verwechselt. Eine Datenbank ist im Wesentlichen ein transaktionales System, das die Daten in Echtzeit überwacht und aktualisiert und den Benutzern die aktuellste Version der Daten zur Verfügung stellt. Im Gegensatz dazu besteht ein Data Warehouse aus aggregierten strukturierten Daten, die durch den Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) extrahiert werden. Im Gegensatz zu einer Datenbank stammen die Daten nicht aus einem Data Warehouse, sondern aus verschiedenen Informations- und Managementsystemen.
Eine Data-Warehouse-Umgebung besteht aus einer relationalen Datenbank, einer ETL-Lösung, einer OLAP-Engine und einem Datenanalysetool sowie weiteren Anwendungen, die dazu dienen, Daten zu sammeln und den Geschäftsanwendern nützliche Erkenntnisse zu liefern.
Die Bedeutung eines Data Warehouse
In Unternehmen sind die Daten in einer Vielzahl von internen und externen Systemen verstreut, die Informationen in verschiedenen Formaten, Ausrichtungen und Dateitypen enthalten. Darüber hinaus enthalten einige dieser Systeme ähnliche Dateninhalte, was zu Duplikaten führt, die Inkonsistenzen in Analyse- und Berichtsprozessen verursachen können.
Entscheidungsträger benötigen genaue, einheitliche Informationen ohne Redundanzen, um Geschäftsfaktoren, Marktbedingungen, Verbraucherverhalten und andere Aspekte zu beurteilen. Von einer vollständigen Liste der Unternehmenskunden bis hin zur höchsten Anzahl von Verkäufen in einem Monat mit Details zu den Transaktionen können Benutzer Informationen auf allen Ebenen erhalten.
Data Warehousing ist darauf ausgerichtet, vollständige, gut definierte Berichte zu erstellen, die ein hohes Maß an Genauigkeit gewährleisten. Auf diese Weise können Unternehmensleiter und Analysten spezifische Details ausfindig machen, die sie anhand der in den einzelnen Datenbanken gespeicherten Informationen möglicherweise nicht verstehen können. Darüber hinaus hilft es beim Data Mining aktueller und historischer Trends, um wichtige Muster zu erkennen und verständliche Erkenntnisse für prädiktive Analysen zu gewinnen.
Data Warehouses steigern die Leistung operativer Systeme und Datenbanken, die für die Verarbeitung relativ kleiner Datenmengen ausgelegt sind, indem sie ihnen die Last der Speicherung und des Zugriffs abnehmen. In der Regel verfügen Unternehmen über Millionen von Datensätzen, die sich im Laufe der Zeit angesammelt haben und die Terabytes oder Petabytes groß sein können. Mit Hilfe eines Data Warehouse können alle Daten einfach gespeichert werden, ohne dass einzelne Systeme belastet werden.
Schließlich ist ein Data Warehouse unerlässlich, um die Möglichkeiten von Business Intelligence (BI) zu nutzen. Die profilierten, bereinigten und zur Qualitätssicherung geprüften Daten werden in BI-Tools eingespeist, um Analysen und visuelle Darstellungen von Fakten und Zahlen für fundierte Entscheidungen zu liefern. Darüber hinaus können die Nutzer Daten in bestimmten Zeiträumen vergleichen, um Trendanalysen für den Verbrauchermarkt und die Industrie durchzuführen.
