Was ist ein Data Warehouse? | Data Warehouse 101

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Heutzutage, mit der rasanten Entwicklung von Technologien wie dem Internet und dem Internet der Dinge, werden immer mehr Daten generiert, und auch die Werkzeuge für das Datenmanagement haben sich rasant weiterentwickelt. Konzepte im Zusammenhang mit Big Data sind entstanden, wie beispielsweise Datenbanken. Data Warehouses, Metadatenverwaltung und Data Lakes usw. In unserem vorherigen Artikel haben wir dies detailliert beschrieben. Was ein Data Lake ist und wie Ihr Unternehmen davon profitiert. In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was ein Data Warehouse ist, welche Vorteile es bietet, wie es sich von einem Data Lake unterscheidet und vieles mehr.

Was ist ein Data Warehouse?

Mit dem großflächigen Einsatz von Datenbanken hat das Datenvolumen in der Informationsindustrie explosionsartig zugenommen. Um die Zusammenhänge zwischen Daten zu untersuchen und deren verborgenen Wert zu erschließen, greifen immer mehr Anwender auf Online Analytical Processing (OLAP) zurück, um Daten zu analysieren und tieferliegende Beziehungen und Informationen zu extrahieren. Der Datenaustausch zwischen verschiedenen Datenbanken gestaltet sich jedoch schwierig, und die Datenintegration und -analyse sind äußerst anspruchsvoll.

Um das Problem der Datenintegration und -analyse in Unternehmen zu lösen, Informatiker Bill Inmon schlug das Konzept von Data Warehouse Das Data Warehouse wurde 1990 eingeführt. Seine Hauptfunktion besteht darin, die über Jahre von OLTP-Systemen angesammelten großen Datenmengen mithilfe seiner einzigartigen Datenspeicherarchitektur zu verarbeiten und Entscheidungsträgern so eine schnelle und effektive Analyse wertvoller Informationen aus diesen Datenmengen sowie eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Seit dem Aufkommen von Data Warehouses hat sich die Informationsindustrie schrittweise von einem auf relationalen Datenbanken basierenden Betriebssystem zu einem System zur Entscheidungsunterstützung entwickelt.

Was sind seine Vorteile?

Es bietet einzigartige Vorteile bei der effizienten Analyse großer Mengen heterogener Daten, der Wertschöpfung aus den Daten und der Erhaltung historischer Aufzeichnungen. Bill Inmon definierte vier Merkmale des Data Warehouse und legte damit eine solide Grundlage für dessen große Vorteile.

• Fachbezogen: Es kann Daten zu einem bestimmten Thema oder Funktionsbereich, wie beispielsweise dem Vertrieb, effizient analysieren.
• Integration: Es schafft Konsistenz zwischen verschiedenen Datentypen aus unterschiedlichen Quellen.
• Relativ stabil: Nach der Eingabe in das Data Warehouse bleiben die Daten stabil und verändern sich nicht.
• Spiegelbild des historischen Wandels: Die Analyse von Data Warehouses konzentriert sich auf die Abbildung historischer Veränderungen.

Ein gut konzipiertes Data Warehouse unterstützt Hochgeschwindigkeitsabfragen, einen hohen Datendurchsatz und eine ausgezeichnete Flexibilität, um Benutzern zu helfen, Datenmengen zu unterteilen oder zu reduzieren, um eine detailliertere Datenprüfung durchzuführen und den Anforderungen eines anspruchsvollen und differenzierten Datenmanagements gerecht zu werden.

Wie entwirft man ein Data Warehouse?

Bevor Sie mit dem Design beginnen, müssen Sie zunächst die Geschäftsanforderungen ermitteln, den Geschäftsumfang festlegen und ein Konzept entwickeln. Anschließend erstellen Sie das logische und physische Design für das Data Warehouse. Das logische Design konzentriert sich dabei auf die Beziehungen zwischen Objekten, während das physische Design die optimale Speicherung und den Abruf von Objekten beschreibt. Selbstverständlich umfasst das physische Design auch die Prozesse für Übertragung, Datensicherung und Wiederherstellung.

Jedes Data-Warehouse-Design muss die folgenden Punkte berücksichtigen:

• spezifischer Dateninhalt;
• Beziehungen innerhalb und zwischen Datensätzen;
• Systemumgebung zur Unterstützung eines Data Warehouse;
• Datenkonvertierungstyp;
• Datenaktualisierungsfrequenz

Darüber hinaus spielen die Bedürfnisse der Endnutzer eine wichtige Rolle bei der Konzeption von Data Warehouses. Typischerweise konzentrieren sich die meisten Endnutzer auf die Analyse und Anzeige aggregierter Daten, nicht auf einzelne Transaktionen. Tatsächlich wissen Endnutzer oft erst im konkreten Fall, was sie benötigen. Daher sollten die Bedürfnisse der Endnutzer bereits in der Planungsphase so weit wie möglich erfasst und antizipiert werden. Schließlich sollte die Konzeption des Data Warehouses ausreichend Raum für Erweiterungen und Wachstum bieten, um den sich ändernden Bedürfnissen der Endnutzer gerecht zu werden.

Worin unterscheidet es sich von einem Data Lake?

Ein Data Lake dient hauptsächlich der zentralen Datenspeicherung. Er ähnelt einer Speicherdatenbank. Er kann sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten speichern und wird häufig zur Verarbeitung unstrukturierter Daten eingesetzt. Ein Data Warehouse hingegen ist ein Speichersystem mit hoher Kapazität, das hauptsächlich zur Speicherung großer Mengen strukturierter Daten dient, aber auch deren Analyse ermöglicht.

Die Anwendungsbereiche von Data Lakes sind sehr breit gefächert. Sie finden Anwendung in der Logistik, aber auch in der Fertigung und vielen anderen Bereichen. Auch das Anwendungsgebiet von Data Warehouses ist aufgrund ihrer enormen Kapazität sehr umfangreich. Sie können im operativen Geschäft großer Unternehmen eingesetzt werden. Viele Unternehmen führen vor der Weiterentwicklung ihrer Systeme Marktanalysen mithilfe von Data Warehouses durch, da die Marktdaten sehr umfangreich sind. Darüber hinaus eignen sie sich auch für die Entscheidungsanalyse, da sie die Erkennung von Gesetzmäßigkeiten aus historischen Daten ermöglichen und somit die Entscheidungsfindung erheblich unterstützen.

Der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse ist nicht besonders groß. Beide sind für die Entwicklung des Unternehmens sehr hilfreich, da die Datenanalyse sehr objektiv ist und Data Lake und Data Warehouse den Nutzern große Datenmengen für fundierte Entscheidungen bereitstellen können.

Was ist ein Cloud-Data-Warehouse?

Es handelt sich dabei um ein Data Warehouse, das Cloud-Technologie nutzt, um Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren und zu speichern. Ursprünglich wurde das Data Warehouse auf einem lokalen Server aufgebaut. Auch heute noch bieten diese On-Premise-Data-Warehouses viele Vorteile, darunter in manchen Fällen ein höheres Maß an Governance, Sicherheit und Geschwindigkeit.

Allerdings sind lokale Data-Warehouses weniger ausfallsicher, weshalb Unternehmen komplexe Prognosen erstellen müssen, um die zukünftige Nachfrage durch die Erweiterung des Data-Warehouses zu decken. Zudem ist die Verwaltung lokaler Data-Warehouses sehr komplex.

Im Gegensatz dazu bieten Cloud-Data-Warehouses folgende Vorteile:

• hohe Flexibilität, Rechenkapazität und Speicherkapazität können unabhängig erweitert werden;
• hochgradig skalierbar und flexibel, um Rechen- oder Speicheranforderungen zu erfüllen;
• einfach zu bedienen, leicht zu verwalten und kostensparend;

Ein ideales Cloud-Data-Warehouse sollte vollständiges Hosting und autonomes Fahren unterstützen, sodass auch Einsteiger mit wenigen Klicks ein Data-Warehouse erstellen und nutzen können. Darüber hinaus verwenden die meisten Cloud-Data-Warehouses ein nutzungsbasiertes Abrechnungsmodell, wodurch sich die Kosten weiter senken lassen.

Abschluss

Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen ein besseres Verständnis von Data Warehouses vermittelt. Für weitere Informationen empfehlen wir Ihnen folgende Website: Offizielle Gudu SQLFlow-Website für weitere Informationen.

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