Was ist ein Data Warehouse?

Data Warehouse

Definition

Ein Data Warehouse (DWH) ist eine spezielle Art von Datenbank, die für die Unterstützung von Entscheidungsprozessen in Unternehmen entwickelt wurde. Es dient als zentraler Speicherort für alle historischen und aktuellen Daten, die von verschiedenen Quellen wie transaktionalen Systemen, Online-Transaktionsverarbeitungssystemen (OLTP) und externen Daten gesammelt werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zu analysieren und zu berichten, um bessere Entscheidungen treffen zu können.  

DWHs unterscheiden sich von traditionellen Transaktionssystemen durch ihre Fähigkeit, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern und zu verarbeiten. Sie sind in der Lage, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu bereinigen und zu transformieren, um sie für die Analyse bereitzustellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten zu konsolidieren und zu vereinheitlichen, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und korrekt sind.  Ein wichtiger Bestandteil eines DWHs ist das Data Mart, ein Unterabschnitt des DWHs. Es ermöglicht es den Benutzern, auf die für sie relevanten Daten schneller und einfacher zuzugreifen und diese zu analysieren.  

Ein DWH nutzt in der Regel Online Analytical Processing (OLAP) Technologien, die es ermöglicht schnell und interaktiv Daten zu analysieren. Auch die Verwendung von Business Intelligence (BI) Werkzeugen wie Dashboards, Reports und Score Cards sind weit verbreitet, um die Daten für die Entscheidungsträger leicht verfügbar und verständlich zu machen.  

Insgesamt ist ein Data Warehouse ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen, um ihre Daten zu verwalten und zu analysieren, um bessere Entscheidungen treffen zu können und ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern.  

Wie profitieren Unternehmen von einem Data Warehouse?  

Unternehmen können von einem Data Warehouse (DWH) auf verschiedene Weise profitieren, darunter:  

  • Entscheidungsunterstützung: Ein DWH bietet Unternehmen eine zentrale Datenquelle, aus der sie Berichte und Analysen erstellen können, die bei der Entscheidungsfindung helfen.  
  • Verbesserte Geschäftsprozesse: Ein DWH kann Unternehmen dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, indem es ihnen ermöglicht, Daten schneller und genauer zu analysieren.  
  • Kosteneinsparungen: Ein DWH kann Unternehmen helfen, Kosten zu sparen, indem es die Notwendigkeit von manuellen Dateneingabe- und Verarbeitungsprozessen reduziert.  
  • Erhöhte Datenintegrität: Ein DWH stellt sicher, dass Daten konsistent und vollständig sind, was die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten erhöhten.  
  • Erhöhte Datensicherheit: Ein DWH bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Daten zu schützen und Zugriffsrechte und -kontrollen zu implementieren.  
  • Erhöhte Produktivität: Ein DWH ermöglicht es Unternehmen, ihre Analysen und Berichterstellung schneller und einfacher durchzuführen, was die Produktivität erhöht.  

Was muss ein Unternehmen bei der Implementierung beachten?  

Ein Unternehmen sollte bei der Implementierung eines Data Warehouses folgende Dinge beachten:  

  • Datenarchitektur: Es ist wichtig, eine robuste und skalierbare Datenarchitektur zu entwerfen, die sicherstellt, dass die Daten effektiv gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden können.  
  • Datenintegrität: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten im Data Warehouse konsistent und vollständig sind. Somit sind die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten gewährleistet.  
  • Datenqualität: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass die Daten im Data Warehouse von hoher Qualität sind. Außerdem sollte man Prozesse und Regeln implementieren, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten.  
  • Datensicherheit: Es ist wichtig, die Sicherheit der Daten im Data Warehouse zu gewährleisten, indem Zugriffsrechte und -kontrollen implementiert werden.  
  • Governance: Es ist wichtig, eine Governance-Strategie zu implementieren, um sicherzustellen, dass man die Daten im Data Warehouse sinnvoll verwaltet und die Nutzung der Daten kontrolliert.  
  • Anwendungsintegration: Es ist wichtig, sicherzustellen, dass das Data Warehouse gut mit anderen Anwendungen und Systemen im Unternehmen integriert ist. Somit kann man den Nutzen maximieren.  
  • Skalierbarkeit und Performance: Es ist wichtig, die Skalierbarkeit und die Performance des Data Warehouses zu bewerten und zu optimieren. Somit ist sichergestellt, dass es mit den Anforderungen des Unternehmens Schritt hält.