Was ist ein Data Warehouse und warum ist es für Ihr Unternehmen wichtig?

Ein Data Warehouse ist eine umfangreiche Sammlung von Geschäftsdaten, die Organisationen bei der Entscheidungsfindung hilft. Das Konzept des Data Warehouse gibt es schon seit den 1980er Jahren. Damals wurde es entwickelt, um Daten nicht wie früher üblich ausschließlich für Betriebsprozesse zu nutzen, sondern auch für Systeme, die Business Intelligence bereitstellen und damit die Entscheidungsfindung erleichtern. Die großen Datenmengen in Data Warehouses stammen aus unterschiedlichen Quellen, z. B. internen Abteilungen wie Marketing, Vertrieb und Finanzen; Kundenapps; andere Partnersysteme, etc.

Aus technischer Sicht bezieht ein Data Warehouse regelmäßig Daten aus diesen Apps und Systemen. Anschließend durchlaufen die Daten Formatierungs- und Importprozesse, um sie mit den bereits im Warehouse enthaltenen Informationen abzugleichen. Das Data Warehouse speichert diese verarbeiteten Daten, damit Entscheider darauf zugreifen können. Wie häufig Daten entnommen oder wie Daten formatiert werden etc. hängt von den Anforderungen der Organisation ab.

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Einige Vorteile von Data Warehouses

Organisationen, die Data Warehouses für ihre Analysen und Business Intelligence-Projekte nutzen, profitieren von entscheidenden Vorteilen:

  • Bessere Daten – Werden Datenquellen zum Data Warehouse hinzugefügt, können Organisationen sicherstellen, dass sie konsistente und relevante Daten aus dieser Quelle erhalten. Sie müssen nicht befürchten, dass die Daten schwer zugänglich oder inkonsistent sind. Dies führt zu einer besseren Datenqualität und Datenintegrität und gewährleistet fundierte Entscheidungen.
  • Schnellere Entscheidungen – Die Daten in Data Warehouses liegen bereits in konsistenten Formaten vor, sodass sie ohne weitere Bearbeitung analysiert werden können. Data Warehouses verfügen auch über Analysefunktionen und möglichst komplette Datensätze, um Entscheidungen auf harte Fakten stützen zu können. Entscheider müssen sich nicht mehr auf ihre Intuition verlassen oder aufgrund unvollständiger oder qualitativ schlechter Daten langsame und ungenaue Ergebnisse riskieren.

Was Data Warehouses nicht sind

1. Data Warehouses sind keine Datenbank

Data Warehouses werden leicht mit Datenbanken verwechselt, da beide Konzepte gewisse Ähnlichkeiten haben. Der größte Unterschied zeigt sich jedoch bei der Analyse großer Datenmengen. Im Gegensatz zu Datenbanken sind Data Warehouses dafür ausgelegt. Die folgende Übersicht macht den Unterschied zwischen beiden Konzepten deutlich:

 

Datenbank

Data Warehouse

Definition

Für unterschiedliche Transaktionszwecke gesammelte Daten. Optimiert für Lese-/Schreibzugriff.

  Aggregierte Transaktionsdaten, für Analysezwecke transformiert und gespeichert. Optimiert für die Aggregierung und den Zugriff auf große Datensätze.

Verwendung

Datenbanken sind darauf ausgelegt, Informationen schnell zu erfassen und abzurufen.

Data Warehouses speichern Daten aus mehreren Datenbanken, was die Analyse vereinfacht.

Arten

Datenbanken kommen beim Data Warehousing zum Einsatz. Der Begriff bezieht sich normalerweise auf eine transaktionale Online-Verarbeitungsdatenbank. Es gibt noch weitere Arten, wie csv, html und Excel-Tabellen, die für Datenbankzwecke eingesetzt werden.

       Bei einem Data Warehouse handelt es sich um eine analytische Datenbank, die für Analysezwecke auf transaktionale Datenbanken aufgesetzt wird.


2. Data Warehouses sind keine Data Lakes

Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses sind für Geschäftsanalysen konzipiert. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass Data Lakes alle Arten roher, strukturierter und unstrukturierter Daten aus sämtlichen Datenquellen in ihrem nativen Format speichern, bis sie tatsächlich benötigt werden, während Data Warehouses Daten in Dateien oder Ordnern in organisierter Form ablegen, sodass sie für Berichte und Datenanalysen verwendet werden können.

3. Data Warehouses sind keine Data Marts

Data Warehouses werden auch manchmal mit Data Marts verwechselt. Allerdings sind Data Warehouses in der Regel viel größer und enthalten vielfältigere Daten während Data Marts, was mögliche Anwendungsbereiche betrifft, beschränkt sind.

Data Marts stellen häufig eine Teilansicht eines Warehouses dar. Sie sind dafür gedacht, bestimmte Daten einem bestimmten Nutzer für eine bestimmte Anwendung auf einfache Weise bereitzustellen. In wenigen Worten ausgedrückt kann man sich Data Marts als einzelnen Subjektbereich vorstellen, während Data Warehouses mehrere Subjektbereiche umfassen.

Die Zukunft des Data Warehouse: Migration in die Cloud

Immer mehr Unternehmen gehen in die Cloud und nehmen ihre Datenbanken und Data Warehousing-Tools mit. Die Cloud bietet viele Vorteile: Flexibilität, Kollaboration und Zugriff von überall, um nur ein paar zu nennen. Beliebt Tools wie Amazon Redshift, Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Snowflake und Google BigQuery bieten Unternehmen einen einfachen Weg zum Warehousing sowie zur Analyse ihrer Cloud-Daten.

Das Cloud-Modell senkt die Einstiegsbarrieren – besonders in Bezug auf Kosten, Komplexität und Time-to-Value –, die früher die Einführung und erfolgreiche Nutzung von Data Warehousing-Technologien eingeschränkt haben. Organisationen können damit ihre Data Warehouse-Kapazitäten je nach Bedarf aufstocken oder reduzieren und schnell und einfach Cloud-Data Warehouses starten. Dafür sind weder hohe Vorabinvestitionen noch eine zeitaufwändige (und nicht weniger teure) Implementierung erforderlich.

Mit einem Cloud-Data Warehouse gehören viele Risiken, die typisch für lokale Data Warehouse-Modelle sind, der Vergangenheit an. So müssen Sie keine Hardware und Software kaufen noch Budgets dafür einplanen. Ebenso wenig müssen Sie Geld für jährliche Wartungs- und Supportkosten zur Seite legen. Und Data Warehouse-Teams müssen sich in der Cloud auch nicht mehr mit der Budgetierung für geplante und ungeplante Systemupgrades oder ähnlichen Kostenaspekten beschäftigen.

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Data Warehouse – ein Beispiel

Beachbody, ein führender Anbieter von Fitness-, Ernährungs- und Abnehmprogrammen, musste seine Angebote besser auf die Nutzer abstimmen und personalisieren, um den Erfolg seiner Kunden zu steigern und so seine Geschäftsperformance zu verbessern.

Das Unternehmen modernisierte seine Analysearchitektur mit einem Hadoop-basierten Cloud-Data Lake auf AWS, unterstützt von Talend Real-Time Big Data. Mit dieser neuen Architektur konnte Beachbody seine Datenakquisition um das 5-Fache verkürzen und gleichzeitig die Genauigkeit seiner Datenbank für Marketing-Kampagnen verbessern.

Entdecken Sie die Vorteile von Data Warehouses

Organisationen, die von einfachen Datenbanken zu Data Warehouses wechseln, können mehr aus ihren Analysen herausholen. Die Wahl der richtigen Warehousing-Lösung für die jeweiligen Geschäftsanforderungen entscheidet oft darüber, wie gut ein Unternehmen sein Produkt- und Serviceangebot auf seine Kunden ausrichten und sein Geschäft ausbauen kann.

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| Zuletzt aktualisiert: January 28th, 2019