DATA WAREHOUSE LEICHT ERKLÄRT: DEFINITION, VORTEILE & TOOLS

In diesem Artikel

1. Data Warehouse Definition
2. Data Warehouse: Bestandteile und Funktion
3. Das sind die Vor- und Nachteile
4. Data Warehouse vs. Data Lake
5. Welche Data Warehouse Tools gibt es?
6. So nutzen Unternehmen ein Data Warehouse 
7. FAQ

 

DAS WICHTIGSTE IN KÜRZE

• Ein Data Warehouse eignet sich zur Verarbeitung und Auswertung unternehmensbezogener Daten
• Nachteile sind unter anderem hohe Ladezeiten und dass nur strukturierte Daten verarbeitet werden können
• Der Zugriff auf Data Lake Daten ist leichter, aber diese Methode ist für die Verarbeitung strukturierter Daten ungeeignet

DATA WAREHOUSE DEFINITION

Ein Data Warehouse beschreibt speziell für Analysen optimierte Datenbanken. Das System sammelt und verarbeitet relevante Daten aus einer Vielzahl an Quellen (z. B. Apps oder interne Abteilungen) und stellt sie Unternehmen übersichtlich zur Verfügung. Ziel ist es, eine Gesamtübersicht aller wichtigen Daten zu bekommen.

Wenn man so will, ist Data Warehouse eine Art Datenmanagementsystem, das Business Intelligence-Aktivitäten unterstützt und große Mengen an Daten sammelt sowie sichert. Die gesammelten Daten durchlaufen einen Formatierungs- und Importprozess, welcher bestehende Informationen aus dem Data Warehouse abgleicht. Der anschließende Speicherprozess ermöglicht einen leichten Datenzugriff. Hieraus können Unternehmen wichtige Geschäftsinformationen ableiten und Entscheidungsprozesse optimieren.

 

DATA WAREHOUSE: BESTANDTEILE UND FUNKTION

Ein Data Warehouse besteht im Normalfall aus den folgenden vier Elementen:

• ETL-Lösung, um Daten für die Analyse aufzubereiten
• Data-Mining-Funktionen
• Relationale Datenbank, um Daten zu speichern und zu verwalten
• Analyse-Anwendungen, um Daten auszuwerten und in vereinfachter Form zu visualisieren

 

SO FUNKTIONIERT EIN DATA WAREHOUSE

Data Warehouses haben keine einheitliche Architektur. Stattdessen bestimmen die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens den Aufbau. Sind die geschäftlichen Anforderungen definiert, folgt die Konzipierung. Dazu gehören der logische Entwurf (Beziehung zwischen Elementen) und der physische Entwurf (beste Methoden, um Daten abzuspeichern und abzurufen).

Beim Entwurf des Data Warehouses müssen mehrere Schritte beachtet werden, darunter die Frequenz der Datenaktualisierung, die unterstützte Systemumgebung und die Beziehung zwischen den Datengruppen.

Der anschließende Prozess, das sogenannte “Data Warehousing”, erfolgt normalerweise in vier Schritten:

• Datenbeschaffung + Integration: Daten werden aus Quellen gewonnen und in das Data Warehouse geladen
• Datenspeicherung: Daten werden gehalten
• Datenauswertung: Vollumfängliche Analyse strukturierter Daten
• Datenbereitstellung: Daten werden für Analysen bereitgestellt

 

 

DAS SIND DIE VOR- UND NACHTEILE

Ein Data Warehouse hat für Unternehmen diverse Vorzüge. Der wohl größte Vorteil besteht darin, dass große Mengen verschiedener Daten analysiert und zielgerichtet ausgewertet werden. Die Daten sind leicht zugänglich, zielgerichtet und relevant. Das verbessert die Datenqualität und den Entscheidungsprozess innerhalb eines Unternehmens. Hierbei geht aber die Flexibilität nicht verloren und Unternehmen können zum Beispiel das Datenvolumen für eine genaue Überprüfung reduzieren.

Nachteile sind unter anderem die langen Ladezeiten bei komplexen Daten und steigendem Datenvolumen. Außerdem können unstrukturierte Daten (z. B. Audio) nicht verarbeitet werden und es ist auch kein Live-Streaming möglich.

→ Prinzipiell ist der Zugriff über ein Data Warehouse unkompliziert, aber mit einem hohen Aufwand verbunden. 

 

DATA WAREHOUSE VS. DATA LAKE

Data Lake stellt für die Datenverarbeitung eine Alternative zur Warehouse-Variante. Für unstrukturierte Daten wie Bilder und Live-Streaming sind Data Lakes besser, denn sie sind leicht zugänglich und erfordern für die Daten-Modifikation kein Fachwissen. Außerdem haben Unternehmen die Möglichkeit, größere Datenmengen auf unterschiedlichen Wegen zu analysieren, um neue Erkenntnisse bezüglich relevanter Geschäftsdaten zu gewinnen.

Das Data Warehouse hat hingegen den Vorteil, dass strukturierte Daten eine gute Basis für Analysen bilden, die mit vordefinierten Unternehmenszielen übereinstimmen. Die Auswertungen erfolgen auch wesentlich schneller. Und durch die präzisen Datenverarbeitungsprozesse können Unternehmen auf die Ergebnisse vertrauen und schneller Entscheidungen treffen.

 

NUTZE DIE STÄRKEN VON BEIDEN METHODEN, UM NACHTEILE ZU UMGEHEN

Die Wahl muss nicht auf entweder Data Warehouse oder Data Lake fallen. Beide Methoden ergänzen sich gut und bieten in Kombination einen zielführenden Ansatz zur Datenverarbeitung. Data Lake hat hohe Speicherkapazitäten und ermöglicht die Ablage großer Datenmengen. Die verarbeiteten Rohdaten können durch die Tools eines Data Warehouses strukturiert und anschließend weiterverarbeitet werden.

 

WELCHE DATA WAREHOUSE TOOLS GIBT ES?

• integrate.io
• Informatica
• Oracle 12c
• IBM Infosphere
• Amazon Redshift
• Ab Initio Software
• ParAccel
• MarkLogic
• Cloudera

Diese Tools gehören zu den zehn beliebtesten und bekanntesten für die Datenverarbeitung. Jedes der Tools hat seine individuellen Vorteile und ist für verschiedene Anwendungsbereiche ausgelegt. Für Unternehmen lohnt es sich, auf mindestens eines dieser Tools zurückzugreifen, um Prozesse für die Datenverarbeitung zu erleichtern.

 

CLOUD DATA WAREHOUSE: WELCHE MÖGLICHKEITEN HABEN UNTERNEHMEN?

Immer beliebter werden Cloud Data Warehouses, um Daten aus verschiedenen Quellen aufzunehmen und zu verarbeiten. Data Warehouses sind in der Administration sehr aufwändig, doch Cloud-Lösungen bieten eine benutzerfreundliche Verwaltung, die selbst Einsteiger nicht überfordert. Darüber hinaus bietet ein Cloud Data Warehouse Vorteile bezüglich der Kosten, denn es fallen keine Wartungsarbeiten an und Unternehmen müssen keine zusätzliche Sicherheitssoftware anschaffen.

Das heißt aber nicht, dass hausinterne Lösungen nur Nachteile haben. Ganz im Gegenteil. On-Premise-Server bieten mehr Sicherheit und Unternehmen haben mehr Kontrolle über die Datenverarbeitung. Ob Cloud-basierte Lösungen also eine bessere Alternative bieten, ist über eine individuelle Abwägung zu entscheiden.

 

SO NUTZEN UNTERNEHMEN EIN DATA WAREHOUSE

Unternehmen haben verschiedene Anwendungsmöglichkeiten mit Data Warehouses. Im Fokus steht die Bereitstellung von Berichten, um Prozesse auszuwerten und anschließend zu optimieren. Aus diesem Ziel resultiert auch mehr Transparenz, um beteiligten Akteuren genauere Einblicke in das Unternehmensgeschehen zu ermöglichen. Die Datenverarbeitung kann auch verwendet werden, um Informationen bezüglich kommerzieller Transaktionen zu ermitteln.

Weitere, konkrete Anwendungsmöglichkeiten sind:

• Ressourcen- und Kostenermittlung
• Unternehmenskennzahlen ermitteln
• Auswertung konkreter Geschäftsprozesse
• Strukturierung von Datenbeständen

Wichtig ist, vorab klare Ziele zu definieren und die Anforderungen der Endnutzer zu kennen, um Data Warehouses auch richtig einzusetzen. Das Data Warehouse ist nämlich eine zentrale Ansammlung von zweckgebundenen Unternehmensdaten. Außerdem ist die Datenänderung mit einem hohen Aufwand verbunden, wodurch eine unzureichende Zielplanung unter Umständen Ressourcen verschwendet.

 

FAQ

Abschließend beantworten wir häufig gestellte Fragen zum Data Warehouse.

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