Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die speziell für Analysen und Reporting entwickelt wurde. Es sammelt Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb eines Unternehmens, wandelt diese in ein konsistentes Format um und speichert sie (häufig einschließlich erheblicher historischer Daten).
Diese konsolidierten Daten unterscheiden sich von einer normalen Betriebsdatenbank. Sie bietet Unternehmen eine Grundlage für strategische Entscheidungen, die auf Erkenntnissen basieren, die durch Analysen, Reporting und Business Intelligence-Plattformen gewonnen wurden.
Data Warehousing: Die Grundlagen
Unternehmen generieren enorme Informationsmengen aus verschiedenen Quellen - die häufig in einer relationalen Datenbank gespeichert werden. Diese Fülle an Daten birgt wertvolle Erkenntnisse für strategische Entscheidungen. Die Erschließung ihres Potenzials kann jedoch eine große Herausforderung darstellen. Data Warehousing bietet die Lösung.
Ein Data Warehouse ist ein zentraler Hub, in dem Daten aus verschiedenen Eingaben bereinigt, transformiert und integriert werden. Dieses konsolidierte Repository mit historischen und aktuellen Informationen wurde speziell entwickelt, um die Datenuntersuchung zu erleichtern.
Sie versetzt Unternehmen in die Lage, komplexe Fragen zu stellen, Trends zu erkennen, Muster zu erkennen und ein umfassendes Verständnis ihrer Abläufe zu gewinnen.
Wofür wird ein Data Warehouse verwendet?
Data Warehouses sind das Rückgrat von Business Intelligence (BI)- und Analytics-Initiativen. Sie ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu analysieren, um Antworten auf kritische Fragen zu erhalten.
Zu den alltäglichen Anwendungsfällen gehören die Identifizierung von Vertriebstrends, die Optimierung von Marketingkampagnen, die Verbesserung des Kundenservice und das Verständnis komplexer Beziehungen innerhalb des Betriebs.
Data Warehouses ermöglichen es Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die die Effizienz steigern, das Wachstum ankurbeln und die Rentabilität erhöhen.
Funktionsweise von Data Warehousing
Data Warehousing umfasst drei Hauptphasen: Extraktion, Transformation und Laden (ETL). Zunächst werden die Daten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert, darunter operative Datenbanken, cloudbasierte Anwendungen und externe Datenquellen.
Diese Daten werden dann in einen Prozess umgewandelt, der Bereinigung, Deduplizierung, Normalisierung und Konvertierung umfasst, um Konsistenz und Qualität zu gewährleisten. Abschließend werden die verarbeiteten Daten in das Data Warehouse geladen, organisiert, gespeichert und für die Analyse verfügbar gemacht.
Die Data Warehouse-Architektur ist so konzipiert, dass sie diesen Workflow effizient unterstützt, die regelmäßige Dateneingabe erleichtert und gleichzeitig eine optimale Ressource für Abfragen und Analysen bleibt.
Vorteile von Data Warehousing
Data Warehousing bietet Vorteile, darunter erweiterte Entscheidungsmöglichkeiten und verbesserte Effizienz, die zu einem erheblichen Wettbewerbsvorteil führen können. Durch die Bereitstellung einer zentralen, konsistenten Datenquelle reduzieren Data Warehouses die Komplexität und eliminieren Datensilos, wodurch sichergestellt wird, dass alle Beteiligten Zugriff auf dieselben Informationen haben.
Erweiterte Datenanalyse- und Business Intelligence-Tools kommen Unternehmen ebenfalls zugute, indem sie Trends aufdecken, Ergebnisse vorhersagen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Darüber hinaus sind die in Data Warehouses gespeicherten historischen Daten von unschätzbarem Wert für Trendanalysen und die langfristige Planung, da sie Unternehmen Einblicke in effektive Strategien geben.
Data Warehouse-Architektur
Die Architektur eines Data Warehouse wurde entwickelt, um große Datenmengen effizient zu speichern, zu verarbeiten und abzurufen.
Sie besteht in der Regel aus drei Hauptschichten: der Datenbankschicht, in der die Daten physisch gespeichert sind, der Integrationsschicht, die die ETL-Prozesse handhabt, und der Präsentationsschicht, in der die Daten den Endbenutzern über verschiedene Analysetools und -anwendungen zur Verfügung gestellt werden.
Diese Architektur kann auch einen Stagingbereich für die Rohdatenverarbeitung, einen Betriebsdatenspeicher für die Zwischenspeicherung und Metadaten-Repositories für die Verwaltung von Datendefinitionen und -strukturen umfassen.
Moderne Data Warehouse-Architekturen verwenden Techniken für die Datenpartitionierung, Indizierung und säulenförmigen Speicher, um die Leistung und Skalierbarkeit zu optimieren, was sie ideal für Anwendungen wie KI und Machine Learning macht.
Kritische Komponenten eines Data Warehouse
Datenbank
Der zentrale Datenspeicher eines Data Warehouse ist in der Regel ein Data Lakehouse oder ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS). RDBMS organisieren strukturierte Daten, stellen deren Integrität sicher und ermöglichen effiziente Abfragen.
ETL-Tools
ETL-Software (Extract, Transform, Load) bildet das Rückgrat von Data-Warehousing-Prozessen. ETL sammelt Daten aus verschiedenen Quellsystemen und bereinigt, standardisiert und konvertiert sie in ein konsistentes Format, das für Analysen geeignet ist. Dazu gehören Aufgaben wie Fehlerkorrektur, Inkonsistenzen beheben und Geschäftsregeln anwenden.
Metadata
Metadaten dienen als umfassende Anleitung für die Daten im Warehouse. Hier werden Herkunft, Struktur, Beziehungen, Transformationen und Nutzungsrichtlinien der Daten beschrieben. Nur so können wir den Kontext der Daten verstehen.
BI- und Analysetools
Business Intelligence und Analysen bieten die Schnittstelle für die Interaktion zwischen Benutzern und dem Data Warehouse. Diese Tools ermöglichen das Erstellen von Berichten, einschließlich Berichten mit einer Zusammenfassung der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs), Verkaufszahlen, Betriebskennzahlen usw.
Die Entwicklung von Data Warehouses
Data Warehouses entstanden in den 1980er und 1990er Jahren, um analytische Daten von den für den täglichen Betrieb verwendeten Transaktionssystemen zu trennen. Der Schwerpunkt lag dabei auf strukturierten Daten in relationalen Datenbanken.
Neben der weiten Verbreitung des Internets führte dies schließlich zum Zeitalter der signifikanten Datenmengen. Dieser Anstieg an enormen Datenmengen und -varianten (z. B. semistrukturiert, unstrukturiert) führte zu Technologien wie Hadoop. Obwohl leistungsstark, hatten diese oft steile Lernkurven.
Cloud-basierte Daten-Hosts wurden ebenfalls vorherrschend. Ihre Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz führten zu einer weit verbreiteten Einführung. Heutige Warehouses sind häufig hybride, die das Beste traditioneller Strukturen mit cloud-basierter Power kombinieren und eine große Bandbreite an Datentypen aufnehmen. Sie fördern Anwendungsfälle für erweiterte Analysen und Machine Learning.
Herkömmliches Data Warehouse vs. Cloud-basiertes Data Warehouse
Ein herkömmliches Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das lokal gehostet wird und in dem Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, umgewandelt und für Reporting- und Analysezwecke gespeichert werden. Es erfordert erhebliches Anfangskapital für Hardware und Infrastruktur sowie laufende Wartungskosten.
Andererseits nutzt ein cloudbasiertes Data Warehouse Cloud Computing, um Datenspeicherung und Analysedienste über das Internet anzubieten. Cloud-Anbieter bieten skalierbare Pay-as-you-go-Modelle, die erhebliche Anfangsinvestitionen überflüssig machen und den betrieblichen Overhead der Verwaltung physischer Hardware reduzieren.
Der Einsatz von Cloud-Warehouses bedeutet oft beispiellose Skalierbarkeit, Flexibilität und die Fähigkeit, sich leicht in viele Datensätze und Analysetools zu integrieren. Dieser Wechsel zur Cloud hat den Zugriff auf leistungsstarke Data-Analytics-Funktionen demokratisiert und Unternehmen jeder Größe zugänglich gemacht.
Data Analytics
Die Entwicklung von Data Warehouses hat tiefgreifende Auswirkungen auf Big Data und Data Analytics und ermöglicht komplexere und komplexere Analysen. Herkömmliche Datenbanken legten die Grundlage für Business Intelligence (BI)-Operationen und unterstützten deskriptive Analysen und historische Berichte. Mit zunehmendem Datenvolumen und wachsenden Geschäftsanforderungen traten jedoch auch die Einschränkungen, denen herkömmliche Warehouses in Bezug auf Skalierbarkeit und Leistung unterworfen waren, zutage.
Cloud-basierte Daten veränderten die Datenanalyse, indem sie die nötige Agilität und Effizienz bereitstellten, um Echtzeit-Analysen, prädiktive Modellierung und Big-Data-Verarbeitung zu unterstützen.
Diese modernen Plattformen unterstützen fortschrittliche Analysetools und -dienste und ermöglichen es Unternehmen, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Die Integration von Data Warehouses mit erweiterten Analysen, BI-Tools und Datenvisualisierungsplattformen ermöglicht es Unternehmen, differenziertere Analysen durchzuführen, Trends zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und effektivere datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
KI und Machine Learning:
Die Entwicklung von traditionellen zu Cloud-basierten Data-Warehouses war ausschlaggebend für den Einsatz und die Integration von KI und Machine Learning (ML) in die Datenanalyse. Herkömmliche Data Warehouses sind zwar für strukturierte Daten und Routineanalysen geeignet, wurden jedoch nicht für den Umgang mit unstrukturierten Daten oder den für das Training von ML-Modellen erforderlichen Rechenaufwand konzipiert.
Dank ihrer skalierbaren Computing- und Speicherfunktionen sind Data Warehouses heute für die Bereitstellung von KI- und ML-Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Diese modernen Plattformen können riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten und analysieren, was Training und den Einsatz von ML-Modellen erleichtert.
Darüber hinaus bieten viele Data Warehouse-Anbieter integrierte ML- und KI-Dienste an, mit denen Nutzer prädiktive Analysen und Machine Learning direkt auf ihre gespeicherten Daten anwenden können, ohne spezielle Hardware oder komplexe Datenpipelines zu benötigen. Diese Integration hat den Einsatz von KI und ML in verschiedenen Branchen vorangetrieben und die Kundensegmentierung sowie die Betrugserkennung und die Funktionen für präventive Wartung verbessert.
Erläuterungen zu OLAP und OLTP in Data Warehouses
OLAP (Online Analytical Processing) und OLTP (Online Transaction Processing) sind grundlegende Konzepte der Geschäftsdatenverwaltung.
OLTP-Systeme konzentrieren sich auf Echtzeit-Transaktionsverwaltung und verarbeiten viele kleine Transaktionen mit einfachen, standardisierten Abfragen. Sie sollen die sofortige Aufzeichnung der Geschäftsaktivitäten gewährleisten und wichtige Abläufe in Echtzeit unterstützen. Diese Systeme verfügen über kurze Reaktionszeiten in Millisekunden, die von Benutzern initiierten kurzen Datenaktualisierungen werden verarbeitet und von Mitarbeitern und Sachbearbeitern verwendet, die mit dem Kunden in Verbindung stehen.
Andererseits sind OLAP-Systeme auf komplexe Datenanalysen ausgerichtet, die große Datenmengen über komplexe Abfragen verarbeiten. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, um Erkenntnisse über Entscheidungsfindung und strategische Planung zu gewinnen.
OLAP-Systeme haben langsamere Antwortzeiten von Sekunden bis Stunden, erfordern große Speicherkapazitäten aufgrund der Aggregation umfangreicher Datensätze und werden von Datenanalysten, Business Managern und Führungskräften für mehrdimensionale Ansichten von Unternehmensdaten verwendet.
Data Warehouse vs. Datenbank, Data Lake, Data Mart und Data Lakehouse
Jedes Data Warehouse, jede Datenbank, jeder Data Lake und jeder Data Mart sind grundlegende Tools, erfüllen jedoch unterschiedliche Zwecke. Wenn Sie die Hauptunterschiede dieser Lösungen verstehen, können Sie die beste Lösung für Ihre spezifischen Anforderungen auswählen.
Data Warehouse im Vergleich zu Data Lake
Ein Data Warehouse ist ein strukturiertes Repository verarbeiteter und bereinigter Daten für spezifische Analysen. Sie transformiert und optimiert Daten für Business Intelligence-Berichte und die Entscheidungsfindung.
Im Gegensatz dazu ist ein Data Lake ein riesiges Speichersystem, das Rohdaten in allen strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Formaten speichert. Es bietet Flexibilität und ist ideal für fortgeschrittene Analysen, Machine Learning und explorative Data Science, bei denen künftige Anwendungsfälle undefiniert sein könnten.
Data Warehouse im Vergleich zu Data Mart
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository für unternehmensweite Daten, das eine historische und konsolidierte Ansicht bietet. Ein Data Mart ist eine Teilmenge oder ein „Slice“ eines Data Warehouse, das sich auf eine bestimmte Abteilung, einen bestimmten Themenbereich oder einen bestimmten Geschäftsbereich konzentriert.
Data Marts sind kleiner und agiler als ein vollständiges Warehouse. Ihr optimierter Entwurf ermöglicht schnellere Antworten auf Abfragen und bietet maßgeschneiderte Erkenntnisse für bestimmte Teams oder Projekte.
Data Warehouse im Vergleich zu Datenbank
Während beide Daten speichern, unterscheiden sich Datenbanken und Data Warehouses grundsätzlich in Aufbau und Zweck. Eine (oft relationale) Datenbank ist für Online-Transaktionen wie das Hinzufügen, Aktualisieren und Löschen von Datensätzen optimiert.
Es ist das Rückgrat von Anwendungen, die alltägliche Geschäftsaktivitäten unterstützen. Ein Data Warehouse hingegen ist für die analytische Verarbeitung konzipiert. Sie nimmt Daten aus verschiedenen Eingaben auf, wandelt sie in ein konsistentes Format um und strukturiert sie für historische Berichte, Trendanalysen und komplexe Geschäftserkenntnisse.
Data Warehouse im Vergleich zu Data Lakehouse
Ein Data Lakehouse ist eine Datenmanagementarchitektur, die die besten Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses miteinander vereint. Sie bietet die Flexibilität, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit von Data Lakes und verfügt gleichzeitig über sämtliche Datenmanagement-, ACID-Transaktions- und Strukturfunktionen von Data Warehouses.
Arten von Data Warehouses
Welche Art von Data Warehouse ein Unternehmen wählt, hängt von den individuellen Anforderungen, dem Budget und der technischen Infrastruktur des Unternehmens ab. Kommen wir nun zu den gängigen Typen:
Cloud Data Warehouse
Cloud Data Storage bietet die Vorteile von Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz. Die Lösung läuft auf der Infrastruktur der Anbieter und durch die Cloud-Migration müssen Unternehmen keine Hardware vor Ort warten.
Cloud Storage kann schnell wachsen oder schrumpfen, um auf schwankende Speicher- und Verarbeitungsanforderungen zu reagieren. Cloud-Lösungen helfen den Unternehmen dabei, ihre Kosten im Griff zu behalten.
Data Warehouse-Software (lokal/Lizenz)
Herkömmliche Data Warehouse-Software wird auf den Servern eines Unternehmens installiert und ausgeführt. Dies ermöglicht eine bessere Kontrolle und Anpassung, ideal für komplexe Sicherheits- oder Compliance-Szenarien.
In der Regel fallen jedoch im Voraus Lizenzgebühren an, und Ihre internen IT-Teams sind für die Verwaltung und Aktualisierung der Hardware und Software verantwortlich.
Data Warehouse-Appliance
Eine Data Warehouse-Appliance stellt ein vorkonfiguriertes Paket mit Hardware und Software bereit, das nahtlos zusammenarbeitet. Appliances rationalisieren die Einrichtung und Verwaltung eines Data Warehouse und minimieren das technische Fachwissen, das intern benötigt wird.
Ihre Nachteile können im Vergleich zur Erstellung einer Lösung aus einzelnen Komponenten begrenzt sein und höhere Anfangsinvestitionen erfordern.
Modernes Data Warehouse
Moderne Rechenzentren stellen eine Weiterentwicklung dar, die oft cloudbasierte Technologien für verbesserte Geschwindigkeit, Business Continuity und die Fähigkeit zum Umgang mit neuen Datentypen nutzt.
Viele moderne Lösungen verarbeiten strukturierte und teilweise strukturierte Daten (wie Social Media und Log-Dateien) neben traditionellen strukturierten Quellen. Diese können Funktionen wie Machine Learning und Echtzeit-Verarbeitung umfassen, um bessere Erkenntnisse und eine fundiertere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Best Practices für die Data Warehouse-Verwaltung
Eine erfolgreiche Data Warehousing-Lösung beginnt mit einem klaren Verständnis der geschäftlichen Anforderungen, die damit erfüllt werden sollen. Einbeziehung von Stakeholdern im gesamten Unternehmen, um sicherzustellen, dass der Lagerentwurf mit den strategischen Zielen übereinstimmt.
Betonen Sie die Datenqualität während des gesamten Prozesses, indem Sie strenge Reinigungs- und Validierungsverfahren implementieren, um die Zuverlässigkeit Ihrer Erkenntnisse zu gewährleisten. Pflegen Sie eine detaillierte Dokumentation Ihrer Datenquellen, Transformationen und Architektur, um die langfristige Wartung und den Wissenstransfer zu unterstützen.
Entscheiden Sie sich für eine Data Warehouse-Architektur und -Technologie, und berücksichtigen Sie dabei Skalierbarkeit, Performance und Datensouveränität. Implementieren Sie robuste Data Governance-Verfahren, um die Sicherheit und Compliance Ihrer Daten zu gewährleisten.
Ein flexibler, iterativer Entwicklungsansatz, der frühzeitiges Feedback und eine kontinuierliche Verbesserung Ihrer Data Warehouse-Lösung ermöglicht.
Wenn Sie sich an diese Best Practices halten, können Sie ein Data Warehouse aufbauen, das fundierte Entscheidungen vorantreibt und einen spürbaren geschäftlichen Nutzen bietet.
Data Warehousing-Technologien und -Tools
Data Warehousing umfasst verschiedene Technologien und Tools zur Unterstützung des gesamten Prozesses, von der Datensammlung bis hin zu umsetzbaren Erkenntnissen.
Im Mittelpunkt stehen Cloud Data Warehouse-Plattformen oder On-Premise-Lösungen. Diese Plattformen bieten optimierte Speicher- und Abfragefunktionen für Ihre strukturierten Daten, die Sie auf einem dedizierten Server hosten können.
Tools für die Datenintegration sind essenziell, um Daten in das Warehouse zu integrieren. Cloud-native Optionen bieten Flexibilität, während Anbieterlösungen wie Informatica PowerCenter oder Talend zuverlässige Funktionen bieten.
Diese verarbeiten die „Extract, Transform, Load“ (ETL)- oder die neueren „Extract, Load, Transform“ (ELT)-Prozesse, die Daten für das Warehouse vorbereiten. Datenmodellierungstools wie ER/Studio oder PowerDesigner helfen dabei, Beziehungen und Strukturen innerhalb der Daten zu definieren und sicherzustellen, dass diese für eine optimale Analyse organisiert sind.
Für diejenigen, die die zugrunde liegende Infrastruktur nicht verwalten möchten und nach einem PaaS-Dienst suchen, ist Data Warehouse auch in Datenplattformen enthalten, die eine einheitliche Datenintegration, Verwaltung, Speicherung und Analyse bieten.
Eine Cloud-basierte Data Warehouse-Lösung
Bewerten Sie den aktuellen und geplanten Umfang Ihrer Daten und ob es sich primär um strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten handelt. Dies beeinflusst die benötigten Speicher- und Verarbeitungsfunktionen.
Ein weiterer Punkt ist, wie schnell Sie Abfragen ausführen müssen und ob es Zeiten mit schwankendem Bedarf gibt. Cloud-Lösungen zeichnen sich durch ihre Skalierbarkeit aus, stellen aber sicher, dass der Anbieter auch Ihre Spitzenauslastungen problemlos bewältigen kann.
Bestimmen Sie die Vertraulichkeit der Daten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Verschiedene Anbieter bieten unterschiedliche Verschlüsselungsstufen, Zugriffskontrollen und Branchenzertifizierungen.
Cloud Data Warehouses bieten flexible Preismodelle. Analysieren Sie Ihre Nutzungsmuster, um Pay-as-you-go-Optionen im Vergleich zu Pauschalabonnements zu verstehen und unerwartete Kosten zu vermeiden. Schließlich variieren die Benutzerfreundlichkeit und der Verwaltungsaufwand je nach Lösung. Berücksichtigen Sie daher auch, wie gut Ihr Team über die technischen Kenntnisse verfügt.