Was ist ein Data Warehouse?<\/h2>\n
Mit dem gro\u00dffl\u00e4chigen Einsatz von Datenbanken hat das Datenvolumen in der Informationsindustrie explosionsartig zugenommen. Um die Zusammenh\u00e4nge zwischen Daten zu untersuchen und deren verborgenen Wert zu erschlie\u00dfen, greifen immer mehr Anwender auf Online Analytical Processing (OLAP) zur\u00fcck, 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 \u00e4u\u00dferst anspruchsvoll.<\/p>\n Um das Problem der Datenintegration und -analyse in Unternehmen zu l\u00f6sen, Informatiker <\/span>Bill Inmon schlug das Konzept von Data Warehouse<\/strong> Das Data Warehouse wurde 1990 eingef\u00fchrt. Seine Hauptfunktion besteht darin, die \u00fcber Jahre von OLTP-Systemen angesammelten gro\u00dfen Datenmengen mithilfe seiner einzigartigen Datenspeicherarchitektur zu verarbeiten und Entscheidungstr\u00e4gern so eine schnelle und effektive Analyse wertvoller Informationen aus diesen Datenmengen sowie eine fundierte Entscheidungsfindung zu erm\u00f6glichen. Seit dem Aufkommen von Data Warehouses hat sich die Informationsindustrie schrittweise von einem auf relationalen Datenbanken basierenden Betriebssystem zu einem System zur Entscheidungsunterst\u00fctzung entwickelt.<\/p>\n Es bietet einzigartige Vorteile bei der effizienten Analyse gro\u00dfer Mengen heterogener Daten, der Wertsch\u00f6pfung aus den Daten und der Erhaltung historischer Aufzeichnungen. Bill Inmon definierte vier Merkmale des Data Warehouse und legte damit eine solide Grundlage f\u00fcr dessen gro\u00dfe Vorteile.<\/span><\/p>\n Ein gut konzipiertes Data Warehouse unterst\u00fctzt Hochgeschwindigkeitsabfragen, einen hohen Datendurchsatz und eine ausgezeichnete Flexibilit\u00e4t, um Benutzern zu helfen, Datenmengen zu unterteilen oder zu reduzieren, um eine detailliertere Datenpr\u00fcfung durchzuf\u00fchren und den Anforderungen eines anspruchsvollen und differenzierten Datenmanagements gerecht zu werden.<\/p>\n Bevor Sie mit dem Design beginnen, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst die Gesch\u00e4ftsanforderungen ermitteln, den Gesch\u00e4ftsumfang festlegen und ein Konzept entwickeln. Anschlie\u00dfend erstellen Sie das logische und physische Design f\u00fcr das Data Warehouse. Das logische Design konzentriert sich dabei auf die Beziehungen zwischen Objekten, w\u00e4hrend das physische Design die optimale Speicherung und den Abruf von Objekten beschreibt. Selbstverst\u00e4ndlich umfasst das physische Design auch die Prozesse f\u00fcr \u00dcbertragung, Datensicherung und Wiederherstellung.<\/p>\n Jedes Data-Warehouse-Design muss die folgenden Punkte ber\u00fccksichtigen:<\/strong><\/p>\n Dar\u00fcber hinaus spielen die Bed\u00fcrfnisse 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. Tats\u00e4chlich wissen Endnutzer oft erst im konkreten Fall, was sie ben\u00f6tigen. Daher sollten die Bed\u00fcrfnisse der Endnutzer bereits in der Planungsphase so weit wie m\u00f6glich erfasst und antizipiert werden. Schlie\u00dflich sollte die Konzeption des Data Warehouses ausreichend Raum f\u00fcr Erweiterungen und Wachstum bieten, um den sich \u00e4ndernden Bed\u00fcrfnissen der Endnutzer gerecht zu werden.<\/p>\n Ein Data Lake dient haupts\u00e4chlich der zentralen Datenspeicherung. Er \u00e4hnelt einer Speicherdatenbank. Er kann sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten speichern und wird h\u00e4ufig zur Verarbeitung unstrukturierter Daten eingesetzt. Ein Data Warehouse hingegen ist ein Speichersystem mit hoher Kapazit\u00e4t, das haupts\u00e4chlich zur Speicherung gro\u00dfer Mengen strukturierter Daten dient, aber auch deren Analyse erm\u00f6glicht.<\/p>\n Die Anwendungsbereiche von Data Lakes sind sehr breit gef\u00e4chert. 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 Kapazit\u00e4t sehr umfangreich. Sie k\u00f6nnen im operativen Gesch\u00e4ft gro\u00dfer Unternehmen eingesetzt werden. Viele Unternehmen f\u00fchren vor der Weiterentwicklung ihrer Systeme Marktanalysen mithilfe von Data Warehouses durch, da die Marktdaten sehr umfangreich sind. Dar\u00fcber hinaus eignen sie sich auch f\u00fcr die Entscheidungsanalyse, da sie die Erkennung von Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten aus historischen Daten erm\u00f6glichen und somit die Entscheidungsfindung erheblich unterst\u00fctzen.<\/p>\n Der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse ist nicht besonders gro\u00df. Beide sind f\u00fcr die Entwicklung des Unternehmens sehr hilfreich, da die Datenanalyse sehr objektiv ist und Data Lake und Data Warehouse den Nutzern gro\u00dfe Datenmengen f\u00fcr fundierte Entscheidungen bereitstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n Es handelt sich dabei um ein Data Warehouse, das Cloud-Technologie nutzt, um Daten aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren und zu speichern. Urspr\u00fcnglich wurde das Data Warehouse auf einem lokalen Server aufgebaut. Auch heute noch bieten diese On-Premise-Data-Warehouses viele Vorteile, darunter in manchen F\u00e4llen ein h\u00f6heres Ma\u00df an Governance, Sicherheit und Geschwindigkeit.<\/p>\n Allerdings sind lokale Data-Warehouses weniger ausfallsicher, weshalb Unternehmen komplexe Prognosen erstellen m\u00fcssen, um die zuk\u00fcnftige Nachfrage durch die Erweiterung des Data-Warehouses zu decken. Zudem ist die Verwaltung lokaler Data-Warehouses sehr komplex.<\/p>\n Im Gegensatz dazu bieten Cloud-Data-Warehouses folgende Vorteile:<\/strong><\/p>\n Ein ideales Cloud-Data-Warehouse sollte vollst\u00e4ndiges Hosting und autonomes Fahren unterst\u00fctzen, sodass auch Einsteiger mit wenigen Klicks ein Data-Warehouse erstellen und nutzen k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus verwenden die meisten Cloud-Data-Warehouses ein nutzungsbasiertes Abrechnungsmodell, wodurch sich die Kosten weiter senken lassen.<\/p>\n Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen ein besseres Verst\u00e4ndnis von Data Warehouses vermittelt. F\u00fcr weitere Informationen empfehlen wir Ihnen folgende Website: Offizielle Gudu SQLFlow-Website<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>\u00a0Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, Datenherkunft ermitteln und visuelle Anzeigen durchf\u00fchren, sondern erm\u00f6glicht es Benutzern auch,\u00a0Datenherkunft<\/a><\/strong>\u00a0im CSV-Format und f\u00fchren Sie eine visuelle Anzeige durch.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 31. Mai 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Data Warehouse 101 Today, with the rapid development of technologies such as the Internet and the Internet of Things, more and more data is generated, and data management tools have also been developed rapidly. Concepts related to big data have sprung up, such as databases, data warehouses, metadata management and data lakes etc. In our previous article, we detailed what a data lake is and how it benefits your business. Today, in this article, we will introduce what is a data warehouse, what are its advantages, how it differs from a data lake, and more. What is a data warehouse?\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":4250,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[31,178],"tags":[158,154,157,75,151],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4196"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4196"}],"version-history":[{"count":56,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4196\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6604,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4196\/revisions\/6604"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4250"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4196"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4196"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4196"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Was](\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/What_Is_A_Data_Warehouse.png\")
Was sind seine Vorteile?<\/h2>\n
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Wie entwirft man ein Data Warehouse?<\/h2>\n
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Worin unterscheidet es sich von einem Data Lake?<\/h2>\n
Was ist ein Cloud-Data-Warehouse?<\/h2>\n
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Abschluss<\/h2>\n