Definition
Ein Data Warehouse (DWH) ist ein leistungsstarker zentraler Datenspeicher, das Unternehmen dabei unterstützt, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Muster in ihren Geschäftsdaten zu erkennen. 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 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 DWH?
Unternehmen können von einem Data Warehouse 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 manuellen Dateneingabe reduziert und Automatismen einführt.
- 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 zu verwalten.
- Erhöhte Produktivität: Ein DWH ermöglicht es Unternehmen, ihre Analysen und Berichterstellung schneller und einfacher durchzuführen, was die Produktivität erhöht.
Was muss ein Unternehmen alles beachten?
Ein Unternehmen sollte bei der Implementierung eines Data Warehouses folgende Dinge beachten:
- Datenarchitektur: Es ist wichtig, eine robuste und skalierbare Datenarchitektur zu entwerfen. Hier muss sicherstellt werden, dass 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. Dies kann über die Beladung des DWHs sichergestellt werden.
- Datensicherheit: Es ist wichtig, die Sicherheit der Daten im Data Warehouse zu gewährleisten, indem Zugriffsrechte implementiert werden.
- Governance: Es ist wichtig, eine Governance-Strategie zu implementieren. Dies dient dazu, innerhalb einer Organisation, die Zuständigkeit über Datenbestände zu bestimmen. Darunter fällt auch wer die Daten schützt und effizient verwaltet.
- 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.
Mehr Informationen über den Unterschied zwischen Warehouse und Lakehouse erfahren Sie in unserem Blogbeitrag.