Was ist ein Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository mit strukturierten, integrierten Daten, die aus einer oder mehreren Quellen stammen.
Das Ziel eines Data Warehouse ist es, aktuelle und historische Daten an einem einzigen Ort zu speichern. Data Warehouses können so als „einzige Quelle der Wahrheit“ für ein Unternehmen fungieren. Data Warehouses unterscheiden sich von den Transaktionsdatenbanken, die wir für den täglichen Betrieb verwenden. Stattdessen sind Data Warehouses für Abfragen und Analysen strukturiert.
Ein Data Warehouse ist ein strukturiertes Repository, das hauptsächlich für die Speicherung verarbeiteter und strukturierter Daten für Reporting and Analysis konzipiert wurde.
Sie stellt eine einzige Quelle der Wahrheit für Business Intelligence und Entscheidungsfindung dar. Im Gegensatz dazu ist Data Lakehouse eine flexiblere und skalierbarere Speicherlösung, die strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten kann.
Unternehmen verwenden Data Warehouses, um Ziele wie Business Intelligence (BI)-Aktivitäten, Reporting und strukturierte Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Data Warehouses ermöglichen Einblicke in Trends, Muster und Beziehungen. All dies kann in den im Data Warehouse enthaltenen Informationen erkannt werden. Unternehmen können damit fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen.
Erste Schritte: ETL
Die Arbeit mit einem Data Warehouse umfasst einen Prozess namens ELT, der für Extract, Transform, and Load steht. Im ersten Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert. Dazu können tägliche Transaktionsdatenbanken, CRMs und externe Ressourcen gehören.
Als Nächstes werden die extrahierten Daten „transformiert“. Hier werden die Daten bereinigt, standardisiert und in ein strukturiertes und konsistentes Format umgewandelt. Zu den hier aufgeführten Aufgaben gehören das Entfernen von Duplikaten sowie das Korrigieren von Fehlern. Das Zuordnen von Daten aus verschiedenen Quellen zu einer typischen Struktur ist ebenfalls Teil des Transformationsschritts.
Nach der Transformation werden die Daten geladen. Transformierte Daten werden in das Data Warehouse geladen, was jedoch noch mehr Organisation erfordert, um sicherzustellen, dass die Daten effizient abgefragt und analysiert werden können.
Hauptkomponenten eines Data Warehouse
Wie sieht ein Data Warehouse aus? Ein strukturiertes Data Warehouse umfasst die folgenden Komponenten:
- Quelldatenbanken/Systeme: Ursprüngliche Datenquellen, wie operative Datenbanken, ERP-Systeme oder externe Informationsanbieter.
- Data Staging Area: Ein temporärer Speicherbereich, in dem die extrahierten Daten vor der Umwandlung gespeichert werden.
- ETL Tools: Softwaretools zur Automatisierung des Extraktions-, Umwandlungs- und Ladeprozesses zur Sicherstellung strukturierter Daten.
- Data Warehouse-Datenbank: Das zentrale Repository, in dem die transformierten Daten für den Zugriff gespeichert werden.
- Data Marts : Kleinere, themenorientierte Teilmengen des Data Warehouse, die häufig für bestimmte Abteilungen oder Geschäftsfunktionen erstellt werden.
- BI Tools: Tools zum Abfragen, Berichten und Visualisieren von Daten, die in Ihrem Warehouse gespeichert sind, z. B. Dashboards und Berichtsplattformen.
Als letzte Komponente gibt es noch das sogenannte Metadaten-Repository. Hierbei handelt es sich um einen zentralen Informationsspeicher, der die Daten im Warehouse erläutert. Dazu gehören Dinge wie Ursprung, Struktur und Transformationen, die verwendet werden, um den Sinn der Daten zu verstehen.
Data Warehouse vs. Data Lake: Eine unterschiedliche Struktur
Sowohl ein Data Warehouse als auch ein Data Lake sind Repositories für die Speicherung großer Datenmengen, auf die später zugegriffen werden kann. Sie unterscheiden sich jedoch in ihrer Struktur und ihrem Zweck erheblich.
Ein Data Warehouse ist eine sorgfältig organisierte Bibliothek mit strukturierten Daten. Die Daten werden sorgfältig katalogisiert und jedes Mal für bestimmte Zwecke strukturiert, in der Regel für Business Intelligence und Reporting. Es handelt sich um eine kuratierte Sammlung qualitativ hochwertiger Daten, die sofort analysiert werden können.
Ein Data Lake ist anders: Ein Data Lake ist weniger organisiert und ähnelt eher einem riesigen, natürlichen Datensee. Ein Data Lake kann eine große Bandbreite an strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen enthalten.
Die Daten in Data Lakes sind oft roh und unbearbeitet, wie die vielfältigen Elemente im Ökosystem eines Sees. Data Lakes sind flexibel und skalierbar. So können Organisationen enorme Datenmengen in einem Data Lake speichern, ohne sich um den unmittelbaren Anwendungsfall kümmern zu müssen.
Die Vorteile von Data Warehousing
Warum möchten Sie ein Data Warehouse verwenden? Einer der Hauptvorteile besteht darin, dass die Verwendung eines Warehouse für Daten standardisierte Formate und strenge Reinigungsprozesse erzwingt. Die Datenqualität kann den Nutzen von Daten schnell untergraben, und eine höhere Informationsqualität ist von entscheidender Bedeutung.
Wenn Sie Inkonsistenzen, Redundanzen und Fehler eliminieren, erhalten Sie ein Data Warehouse, das Ihnen eine zuverlässige Grundlage für eine genaue Analyse und Berichterstellung bietet. Eine verbesserte Datenqualität hilft Ihrem Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen - einfach deshalb, weil Sie den in Ihr Data Warehouse eingehenden Informationen vertrauen können und die Daten strukturiert sind.
Data Warehouses bieten außerdem eine stärker zentralisierte Ansicht, die Ihnen ein tieferes Verständnis der geschäftlichen Performance ermöglicht. Sie decken eine Vielzahl von Punkten ab, vom Kundenverhalten und der betrieblichen Effizienz bis hin zu Markttrends.
Schnellere, fundierte Entscheidungen
Data Warehouses sind für eine schnelle Abfrageverarbeitung optimiert. Da viele Unternehmen in einer schnelllebigen Umgebung arbeiten, lohnt es sich, sicherzustellen, dass Sie Zugriff auf schnelle Datenanalysen haben. Auf diese Weise können Analysten und Entscheidungsträger zuverlässig und schnell auf relevante Daten zugreifen und diese analysieren.
Die leistungsfähigeren Data Warehouses bieten sogar Zugriff auf vorab berechnete Zusammenfassungen und aggregierte Ansichten, wodurch die Datenanalyse noch schneller wird. Dies führt zu mehr Agilität, sodass Unternehmen schnell auf Marktveränderungen reagieren können.
Auch Data Warehouses mit strukturierten Daten sind eine hervorragende Möglichkeit, neue Möglichkeiten aufzuzeigen und zu verstehen. Fundierte Entscheidungen auf Grundlage des Zugriffs auf aktuelle Daten führen zu einer höheren betrieblichen Effizienz und zu Wettbewerbsvorteilen.
Data Warehouse-Typen
Data Warehouses gibt es in verschiedenen Arten. Jeder Data Warehouse-Typ eignet sich besser für unterschiedliche Datenzugriffszwecke und erfüllt spezifische Anforderungen innerhalb eines Unternehmens. Sehen wir uns die drei Haupttypen an.
Enterprise Data Warehouse (EDW)
Ein EDW ist ein zentrales Repository mit Data Tools. Sie funktioniert wie ein Data Warehouse, indem Daten aus mehreren Quellen im gesamten Unternehmen eingelesen werden. Sobald sich die Daten im Unternehmen befinden, erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die strukturierten Daten des Unternehmens.
EDWs können unternehmensweite Berichterstellung, Analyse und Entscheidungsfindung unterstützen. EDWs sind in der Regel komplex und groß und dienen als zentrale Quelle der Wahrheit für alle Abteilungen und Geschäftseinheiten.
Operational Data Store (ODS)
Eine ODS-Datenbank integriert Daten aus mehreren Quellsystemen nahezu in Echtzeit. Das bedeutet, dass die Aufnahme von Daten kein schrittweiser Prozess ist wie bei EDWs. Darüber hinaus speichern ODS im Gegensatz zu EDWs in erster Linie aktuelle Daten und unterstützen so die betriebliche Berichterstattung und Entscheidungsfindung.
Mit ODS kann ein Unternehmen die Betriebsleistung überwachen, Schlüsselkennzahlen nachverfolgen und Benutzer auf Ausnahmen oder Anomalien hinweisen.
Data Mart
Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouse, das sich auf einen bestimmten Themenbereich oder eine bestimmte Abteilung konzentriert, z. B. Vertrieb, Marketing oder Finanzen. Man kann sich das fast wie einen Data Shop für einen bestimmten Zweck vorstellen.
EDWs können zwar enorme Datenmengen speichern, Data Marts sind jedoch kleiner und konzentrierter. Der Vorteil besteht darin, dass ein Data Mart einen schnelleren Zugriff auf relevante Informationen für spezifische geschäftliche Anforderungen bietet. Abteilungsberichte und -analysen sind grundlegende Anwendungsfälle für Data Marts. Entscheidungsfindung und die Unterstützung einzelner Teams mit Self-Service-BI-Funktionen sind ein weiterer zentraler Anwendungsfall.
Cloud Data Warehouse
Ein Cloud Data Warehouse ist ein Data Warehouse, das vom Cloud Computing gehostet wird. Unternehmen können auf die Cloud zugreifen und benötigen keine On-Premise-Hardware und -Software mehr.
Cloud Data Warehouses sind eine beliebte Wahl für Unternehmen, die Infrastrukturkosten senken und die Bereitstellung vereinfachen möchten. Cloud Data Warehouses bieten außerdem eine flexible Skalierung, damit Unternehmen Ressourcen auf einfache Weise an die Nachfrage anpassen können.
Erstellen eines Data Warehouse: Wichtigste Überlegungen
Der erste Schritt besteht darin, die Geschäftsziele und Anforderungen an den Informationszugriff, die das Data Warehouse erfüllen soll, klar zu definieren. Das ist keinem Technologieprojekt unähnlich, aber beim Einrichten eines Data Warehouse ist es wichtig, da es die wichtigsten Konfigurationsschritte beeinflusst.
Entscheidend ist auch die Wahl der richtigen Technologie. Dazu gehört auch die Wahl des richtigen Datenbankmanagementsystems (DBMS). Wenn Sie weiterhin Daten laden möchten, müssen Sie Ihre ETL-Tools sorgfältig auswählen. Wählen Sie für die Analyse Datenmodellierungs-Tools und Reporting-Tools aus, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Zu überwachende Risiken
Ungenaue oder unvollständige Daten aus Quellsystemen können die Integrität des gesamten Lagers untergraben und zu fehlerhaften Analysen und Entscheidungen führen. Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen kann komplex sein und erfordert daher eine sorgfältige Planung sowie robuste ETL-Prozesse, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten.
Wie immer sollten Sicherheitsschwachstellen berücksichtigt werden, und die Zentralisierung sensibler Daten in einem einzigen Repository für den Zugriff erhöht das Risiko. Treffen Sie Vorkehrungen gegen unbefugten Zugriff und Datendiebstahl, was robuste Sicherheitsmaßnahmen erfordert.
Auch auf Kosten und Komplexität sollte geachtet werden. Data Warehouses sind allumfassend. Daher ist es naheliegend, dass der Aufbau und die Wartung eines Data Warehouse kostspielig und komplex sein können. Unterschätzen Sie nicht den Umfang der Aufgabe und stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Fachkenntnisse und bedeutenden Infrastrukturinvestitionen erwerben.
Datenmodellierung und ETL-Entwurf
Datenmodellierung, ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) sind drei Tools, die das Rückgrat des strukturierten Data Warehousing bilden. Diese Prozesse sind miteinander verknüpft (obwohl ETL und ELT Alternativen zueinander sind).
Wenden wir uns zunächst der Datenmodellierung zu. Die Modellierung Ihrer Daten liefert einen Entwurf, wie die Daten im Data Warehouse strukturiert und organisiert werden. Daten selbst strukturieren sich nicht; sie erfordern einen genauen Blick und analytisches Denken, um zu strukturieren. Der Prozess umfasst das Definieren von Entitäten, Attributen, Beziehungen und Hierarchien. Diese Schritte sind wiederum alle Links zu Konzepten in Ihrem Unternehmen und den Anforderungen, die Sie für Ihre Datenanalyse haben.
Datenmodellierung ist komplex, daher gibt es verschiedene Techniken, die helfen. Gängige Techniken sind die Dimensionsmodellierung, die Entity-Relationship-Modellierung (ER-Modellierung) und die Data Vault-Modellierung. Beim Durchführen von Datenmodellierungen wird sichergestellt, dass das Data Warehouse optimiert wird. Die Modellierung gewährleistet die Abfrageperformance und -skalierbarkeit. Darüber hinaus wird so sichergestellt, dass Ihr Data Warehouse einfach zu warten ist.
ETL und ELT
Wie bereits erläutert, handelt es sich bei ETL um den traditionellen Prozess, bei dem Daten aus Quellsystemen extrahiert, jedes Mal in ein konsistentes Format umgewandelt und für den Zugriff in das Data Warehouse geladen werden. Beachten Sie, dass die Transformation in einem separaten Staging-Bereich erfolgt, bevor die Daten geladen werden.
ETL ist gut geeignet für Szenarien, in denen komplexe Transformationen erforderlich sind, Datenqualität oberste Priorität hat oder Compliance-Vorschriften eine strenge Kontrolle über die Datenverarbeitung erfordern.
Es gibt jedoch einen alternativen Ansatz, den sogenannten ELT. Bei diesem Ansatz nutzen Unternehmen die Verarbeitungsleistung des Data Warehouse, um nach dem Laden der Daten Transformationen durchzuführen.
Der Vorteil besteht darin, dass Unternehmen nicht jedes Mal einen separaten Staging-Bereich benötigen und gleichzeitig die Datenpipeline vereinfachen können. Sie sehen, dass ELT besonders vorteilhaft ist, wenn es um große Datenmengen geht. Unternehmen können die Parallelverarbeitung mit ELT nutzen, um Cloud-Kapazitäten besser zu nutzen.
ELT bietet außerdem mehr Flexibilität. Jedes Mal, wenn Sie sie verwenden, können Sie die Transformation aufschieben, bis Sie sie benötigen.
Bei der Wahl zwischen ETL und ELT müssen die Datenmenge, die Komplexität der Transformationen und die verfügbaren Ressourcen berücksichtigt werden. ETL wird häufig für Legacy-Systeme oder Szenarien bevorzugt, in denen Data Governance für eine funktionierende Datenverarbeitung von entscheidender Bedeutung ist. Modernere Systeme werden immer beliebter, da ELT skalierbarer ist und auf cloudbasierte Data-Warehousing-Lösungen abgestimmt ist.
Die Zukunft des Data Warehousing
Was können wir in Zukunft von Data Warehousing erwarten? Zunächst einmal werden KI-Lösungen und Machine Learning mit Data-Warehousing-Tools im Handumdrehen für Aufsehen sorgen. Mit AI und ML revolutionieren Unternehmen Data Warehousing durch die Automatisierung der Datenaufbereitung, -bereinigung und -analyse.
Tools mit AI können Muster, Anomalien und Korrelationen in umfangreichen Datensätzen identifizieren und es Unternehmen ermöglichen, verborgene Einblicke zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von ML-Algorithmen können Unternehmen die Abfrageperformance optimieren und die Datenmodellierung automatisieren.
Hinzu kommt das Aufkommen von Predictive Analytics, bei dem Machine Intelligence eingesetzt wird, um den Gesamtwert und die Nutzbarkeit von Data Warehouses zu verbessern.
Wir sind außerdem davon überzeugt, dass Data Warehouses in Echtzeit verwendet werden können. Herkömmliche Data Warehouses konzentrierten sich primär auf historische Daten, aber die Nachfrage nach Echtzeit-Erkenntnissen explodiert.
Beim Data Warehousing in Echtzeit werden die Daten während der Erstellung erfasst und verarbeitet, wie dies bei ODS der Fall ist. Dieser Prozess erleichtert es Unternehmen, Ereignisse zu überwachen, Anomalien zu erkennen und auf veränderte Bedingungen so schnell wie möglich zu reagieren, anstatt nur zu reagieren.
Auch Sicherheits- und Compliance-Tools gewinnen in kurzer Zeit an Bedeutung. Die Vorschriften werden immer strenger, sodass Data Governance und Sicherheit immer wichtiger werden, wenn es um Data Warehousing geht.
Best Practices für den Erfolg von Data Warehouse
Die Implementierung und Wartung eines erfolgreichen Data Warehouse erfordert die Einhaltung von Best Practices und hervorragenden Tools. Data Warehouses sind zu komplex, und ein schlampiger Ansatz bedeutet, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben werden, optimale Performance, Datenintegrität und Benutzerakzeptanz zu gewährleisten.
Anstatt von Anfang an zu versuchen, ein umfassendes Data Warehouse aufzubauen, ist es ratsam, mit einem fokussierten Projekt zu beginnen, das auf eine bestimmte geschäftliche Anforderung zugeschnitten ist. Es handelt sich eher um einen schrittweisen Ansatz, der sicherstellt, dass Unternehmen mit den richtigen Bausteinen beginnen.
Ein schrittweiser Ansatz bedeutet auch eine schnelle Implementierung und schnellere Erfolge. Auf diesem Weg werden Unternehmen wertvolle Lehren ziehen. Wenn Sie Erfahrung und Vertrauen gewinnen, kann das Data Warehouse schrittweise erweitert werden, um zusätzliche Datenquellen zu integrieren und breitere Analyseanforderungen zu erfüllen.
Die Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung: Ungenaue, inkonsistente oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen. Datenprofilerstellung, Bereinigung und Standardisierung sind wichtige Aspekte. Selbst wenn Sie diese Aufgaben ausführen, müssen Sie Ihre Daten validieren.
Schulungs- und Fortbildungstools für technische und geschäftliche Anwender werden bei diesen Schritten helfen. Behandeln Sie Themen wie Modellierung, ETL-Prozesse und Abfrageoptimierung, konzentrieren Sie sich jedoch auch darauf, Ihre Mitarbeiter für die Systemadministration zu rüsten.
OVHcloud und Data Warehouses
OVHcloud bietet eine breite Palette an Dienstleistungen und Lösungen, um den Aufbau und die Verwaltung eines Data Warehouse zu optimieren und dabei den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen und technischen Anforderungen gerecht zu werden.
Unsere Public Cloud bietet eine skalierbare und flexible Infrastruktur für das Hosting von Data Warehouses. Wir haben für jeden Bedarf die passende Lösung, dank einer breiten Palette virtueller Maschinen und Speicheroptionen. Sie können Ihre Data Warehouse-Umgebung an die jeweiligen Workload- und Performance-Anforderungen anpassen.
Mit einem Pay-as-you-go-Preismodell können wir Kosteneffizienz sicherstellen. Unabhängig davon, für welche Option Sie sich entscheiden, profitieren Sie von einer robusten Infrastruktur, die hohe Verfügbarkeit und Datenstabilität bietet.
Wenn Sie Hilfe bei der Verwaltung Ihrer Datenbanken benötigen, empfehlen wir Ihnen unsere Managed Databases Plattform. Diese Lösung bietet Unterstützung für PostgreSQL und MySQL, die beide zusammen als zugrunde liegende Datenbank für ein Data Warehouse funktionieren können.
Mit Managed Services von OVHcloud entlasten Sie die Datenbankverwaltung. Im Gegenzug können Sie sich auf wichtige Aufgaben wie Modellierung, ETL-Prozesse und Analyse konzentrieren. Wir kümmern uns um den Rest, einschließlich Backups, Updates und Sicherheit. Das Ergebnis: Ihre Datenbank läuft reibungslos und sicher.
Die Data Analytics Platform von OVHcloud bietet ein umfassendes Paket von Tools und Diensten für die Datenverarbeitung und -analyse. Mit diesem Toolset erhalten Sie Zugang zu Open-Source-Technologien wie Apache Hadoop und Apache Spark.
Kombiniert bieten unsere Lösungen einen vollständigen, ganzheitlichen Ansatz für Data Warehousing, der Infrastruktur, Datenbankmanagement und Datenanalyse abdeckt.
Bei OVHcloud bieten wir Flexibilität und Skalierbarkeit. Das bedeutet, dass Ihre Unternehmen klein anfangen und Ihr Data Warehouse nach und nach erweitern können, wenn Ihre Anforderungen steigen. Die gemanagten Dienste verringern den betrieblichen Overhead und ermöglichen es Unternehmen, sich auf die Wertschöpfung aus ihren Daten zu konzentrieren.