Unter Data Warehousing versteht man den Prozess des Aufbaus und der Nutzung eines Data Warehouse. Ein Data Warehouse ist ein System zur Berichterstellung und Datenanalyse, das häufig dazu dient, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren, um die Entscheidungsfindung in einer Organisation zu unterstützen. Es spielt eine entscheidende Rolle in der Business Intelligence und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zu untersuchen und zu analysieren, um Erkenntnisse abzuleiten, Abläufe zu optimieren und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.
Die Entstehung des Data Warehousing
Das Konzept eines Data Warehouse wurde erstmals in den 1970er Jahren von Bill Inmon vorgeschlagen. Inmon gilt weithin als „Vater des Data Warehousing“ und definierte ein Data Warehouse als eine themenorientierte, integrierte, zeitvariante und nichtflüchtige Sammlung von Daten, die den Entscheidungsprozess des Managements unterstützen. Die erste Erwähnung eines „Data Warehouse“ erfolgte 1988 in einem Aufsatz von Barry Devlin und Paul Murphy, in dem sie die Architektur eines Data Warehouse im Herzen von Informationssystemen skizzierten.
Data Warehousing im Detail erkunden
Ein Data Warehouse dient in erster Linie dazu, Daten aus verschiedenen Quellen in einem Format zu speichern, das für Abfragen und Analysen geeignet ist. Die Daten, die in ein Data-Warehouse-System gelangen, stammen aus verschiedenen Betriebssystemen wie ERP, CRM oder anderen Geschäftstransaktionsanwendungen. Diese Daten werden dann verarbeitet, transformiert und in das Data Warehouse geladen, wo sie analysiert und für Business-Intelligence-Zwecke verwendet werden können.
Data Warehousing umfasst den Prozess der Datenbereinigung, Datenintegration und Datenkonsolidierung. Diese Prozesse werden verwendet, um die Rohdaten in ein Format umzuwandeln, das für analytische Abfragen und Berichte verwendet werden kann. Das Lager speichert auch historische Daten, sodass Unternehmen verschiedene Zeiträume und Trends analysieren können, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
Die interne Struktur und Funktionsweise eines Data Warehouse
Die Struktur eines Data Warehouse besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:
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Quellsysteme: Dies sind die Datenbanken, aus denen Daten zur Verwendung im Data Warehouse extrahiert werden.
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Datenbereitstellungsbereich: Hier werden die extrahierten Daten bereinigt und in ein Format umgewandelt, das in das Data Warehouse geladen werden kann.
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Datenspeicher: Hier werden die Daten gespeichert, nachdem sie bereinigt, transformiert und integriert wurden.
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Datenmarkt: Eine Teilmenge des Data Warehouse, die sich mit einem bestimmten Geschäftsbereich befasst, beispielsweise Vertrieb, Finanzen oder Marketing.
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Endbenutzer-Tools: Softwareanwendungen, die zum Abfragen der Daten und zum Erstellen von Berichten verwendet werden, z. B. Business-Intelligence-Tools.
Ein Data Warehouse extrahiert Daten aus verschiedenen Quellsystemen, bereinigt und transformiert sie und lädt sie dann in das Warehouse, wo sie abgefragt und analysiert werden können.
Hauptmerkmale des Data Warehousing
Zu den Hauptmerkmalen des Data Warehousing gehören:
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Subjektorientiert: Ein Data Warehouse ist nach bestimmten Themen wie Kunden, Produkten, Verkäufen usw. organisiert.
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Integriert: Ein Data Warehouse integriert Daten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Struktur.
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Nicht flüchtig: Sobald sich Daten im Data Warehouse befinden, können sie nicht mehr geändert werden.
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Zeitunterschied: Ein Data Warehouse verwaltet historische Daten und ermöglicht Benutzern die Analyse verschiedener Zeiträume.
Arten von Data Warehouses
Es gibt im Wesentlichen drei Arten von Data Warehouses:
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Enterprise Data Warehouses (EDW): Diese stellen ein zentrales Repository für die Daten der gesamten Organisation bereit.
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Operative Datenspeicher (ODS): Diese stellen ein Repository für zu analysierende Betriebsdaten bereit.
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Datenmarts: Hierbei handelt es sich um kleinere, stärker fokussierte Data Warehouses, die sich normalerweise auf einen bestimmten Geschäftsbereich konzentrieren.
| Typ | Eigenschaften |
|---|---|
| Enterprise Data Warehouses | Zentralisiert, verarbeitet alle Arten von Daten, die von großen Organisationen verwendet werden |
| Betriebsdatenspeicher | Betriebsdaten in Echtzeit, die für Routinetätigkeiten verwendet werden |
| Datenmarts | Fokussiert auf bestimmte Geschäftsbereiche, schneller, kostengünstiger |
Anwendungen, Probleme und Lösungen im Data Warehousing
Data Warehouses werden in verschiedenen Branchen wie Banken, Einzelhandel, E-Commerce, Gesundheitswesen usw. für die Berichterstellung, Trenderkennung und Unterstützung bei Geschäftsentscheidungen eingesetzt.
Allerdings bringt Data Warehousing seine eigenen Herausforderungen mit sich:
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Datenintegration: Der Prozess der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann kompliziert und zeitaufwändig sein.
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Datenqualität: Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Berichten und Analysen führen.
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Skalierbarkeit und Leistung: Bei steigenden Datenmengen kann die Aufrechterhaltung der Leistung eine Herausforderung sein.
Zu den Lösungen gehören der Einsatz von Datenintegrationstools, Datenbereinigungstools und Investitionen in Hochleistungshardware.
Data Warehouse-Eigenschaften und Vergleich mit ähnlichen Begriffen
| Begriff | Definition | Schlüsseleigenschaften |
|---|---|---|
| Data Warehouse | System zur Berichterstattung und Datenanalyse | Integriert, nichtflüchtig, zeitvariant, themenorientiert |
| Datenbank | Eine organisierte Sammlung von Daten | Unterstützt CRUD-Operationen, die für den täglichen Betrieb verwendet werden |
| Datensee | Ein System oder Repository, das rohe, unverarbeitete Daten speichert | Schemalos, speichert Rohdaten, geeignet für Big-Data-Analysen |
Zukunftsperspektiven und Technologien im Data Warehousing
Die Zukunft des Data Warehousing wird von der Entwicklung der Technologie und den Geschäftsanforderungen beeinflusst. Dazu gehören das Wachstum des Echtzeit-Data-Warehousings, der verstärkte Einsatz von KI und maschinellem Lernen für die Datenverwaltung sowie die Verlagerung hin zu Cloud-basierten Data Warehouses, die Skalierbarkeit, geringere Kosten und verbesserte Leistung bieten.
Die Schnittstelle von Proxyservern und Data Warehousing
Proxyserver können beim Data Warehousing eine Rolle spielen, indem sie als Vermittler für Anfragen von Clients fungieren, die Ressourcen von anderen Servern suchen. Sie können die Sicherheit erhöhen, indem sie die IP-Adresse des Clients maskieren, und dabei helfen, die Last auszugleichen, um den hohen Datenverkehr zu Data Warehouses zu bewältigen. Darüber hinaus können Proxyserver bei Data-Scraping-Aktivitäten nützlich sein, um Daten aus verschiedenen Quellen für ein Data Warehouse zu sammeln.
verwandte Links
- Data Warehousing-Konzepte – Oracle
- Was ist ein Data Warehouse und wie teste ich es? – Informatik
- Bill Inmon gegen Ralph Kimball – Diffen
- Data Warehousing-Leitfaden – Microsoft Azure
- Data Warehouse – IBM
- Eine vergleichende Studie zu Data Warehouse und Datenbank – International Journal of Engineering and Advanced Technology
