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Data Warehouse

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine spezialisierte Datenbank, die darauf ausgerichtet ist, große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern und für Analysen und Berichterstellungszwecke zur Verfügung zu stellen. Es handelt sich um eine zentrale Datenbank, die speziell für die effiziente Abfrage und Analyse von Daten optimiert ist. Der Ansatz eines Data Warehouses unterscheidet sich dabei fundamental von einem solchen eines Data Lakes.

Wichtige Aspekte eines Data Warehouses

  1. Datenmodellierung:

In einem Data Warehouse werden Daten im Voraus modelliert und transformiert. Dieser Prozess wird als ETL (Extraktion, Transformation, Laden) bezeichnet. Daten werden in einem Schema organisiert, das passgenau auf die spezifischen Bedürfnisse von Analysen und Berichterstellung zugeschnitten ist.

  1. Strukturierte Daten:

Ein Data Warehouse ist darauf ausgelegt, strukturierte Daten zu speichern. Diese Daten haben in der Regel ein klar definiertes Format und folgen einem vordefinierten Schema.

  1. Zentrale Speicherung:

Alle Daten werden in einem zentralen Speicherort gesammelt, normalerweise in einer relationalen Datenbank (SQL). Dies ermöglicht eine konsistente und zentrale Quelle für Analysen.

  1. Historisierung:

Data Warehouses zeichnen sich oft durch die Fähigkeit zur Historisierung von Daten aus. Das bedeutet, dass Veränderungen im Laufe der Zeit nachvollzogen werden können, was besonders wichtig ist, wenn es um Analysen von Geschäfts- und/oder Markttrends geht.

  1. Leistungsoptimierung:

Ein Data Warehouse ist so gestaltet, dass komplexe Abfragen und Analysen effizient durchgeführt werden können. Dazu gehören Indizes, Aggregationen und andere Optimierungen.

  1. Business Intelligence (BI):

Data Warehouses werden oft in Verbindung mit Business-Intelligence-Werkzeugen verwendet (z.B. Power BI). Diese Tools ermöglichen es Benutzern, Analysen und Berichte auf der Grundlage der im Data Warehouse gespeicherten Daten zu erstellen.

  1. Sicherheit und Zugriffskontrolle:

Da ein Data Warehouse oft sensible Unternehmensdaten enthält, sind Sicherheitsmechanismen und Zugriffskontrollen entscheidend, um sicherzustellen, dass nur zuvor autorisierte Nutzer:innen Zugriff auf die jeweiligen Daten haben.

  1. Integration von Datenquellen:

Ein Data Warehouse integriert Daten aus verschiedenen Quellen, sei es aus internen Systemen, externen Datenquellen oder anderen Unternehmensdatenbanken.

  1. Aggregierte Daten:

Data Warehouses speichern oft aggregierte Daten, um schnelle Abfragen für Summations- und Analysezwecke zu ermöglichen.

  1. Entscheidungsunterstützung:

Der Hauptzweck eines Data Warehouses besteht darin, Entscheidungsunterstützung für Führungskräfte und Analyst:innen bereitzustellen. Es erleichtert die Analyse von historischen Daten, die Identifizierung von Trends und die Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Es ist somit auch wichtig für die Etablierung prädiktiver KI.

Fazit

Data Warehouses spielen eine entscheidende Rolle in Unternehmen, indem sie einen konsistenten und optimierten Ansatz für die Datenspeicherung und -analyse bieten. Sie sind insbesondere in solchen Unternehmen unabdingbar, die große Mengen strukturierter Daten für geschäftliche Analysen und Entscheidungsfindung nutzen (möchten).

 

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