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.
Mehr Informationen über Business Intelligence und wie man Reports erstellt, finden Sie in unserem Blogbeitrag.
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 (DWH) auf verschiedene Weise profitieren. Ein DWH bietet Unternehmen eine zentrale Datenquelle, aus der sie Berichte und Analysen erstellen können, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Generell ist ein DWH durch seinen optimierten Aufbau eine schnelle und verlässliche Datenbank. Deshalb kann es dabei helfen Daten schneller und genauer zu analysieren. Damit hilft es auch dabei Geschäftsprozesse zu optimieren.
Bei der Optimierung folgt natürlich auch immer die Kosteneinsparung. Die zentrale Datenbereitstellung hilft zudem bei der Automatisierung von Prozessen. Gerade die Automatisierung kann Geschäftsprozesse beschleunigen, weil es die Anzahl an manuellen Eingaben reduziert. Die Architektur eine Data Warehouses sorgt zudem für eine bessere Datenintegrität. Dies geschieht auf zwei Wegen, denn zum einen werden bei dieser Architektur die Daten schon vor der Beladung gereinigt, zum Anderen erlaubt es diese Architektur und die zentrale Speicherung, die Daten besser zu vergleichen. Innerhalb des Warehouses können Datenzugriffe effektiv beschränkt werden, um die Sicherheit zu gewährleisten.
Was muss ein Unternehmen bei der Implementierung beachten?
Ein Unternehmen sollte bei der Implementierung eines Data Warehouses einige Dinge beachten. So ist es wichtig, eine robuste und skalierbare Datenarchitektur zu entwerfen, die sicherstellt, dass die Daten effektiv gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden können. Dazu kommt, dass auch die Datenintegrität gewährleistet sein muss. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten im Data Warehouse konsistent und vollständig sind. Somit sind die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten gegeben. Die Integrität alleine reicht allerdings noch nicht aus. Die Datenqualität muss ebenfalls beachtet werden. Es ist wichtig, dass die Daten im Data Warehouse von hoher Qualität sind. Außerdem sollte man Prozesse und Regeln implementieren, um die Datenqualität auch zukünftig aufrechtzuerhalten. Wenn die Daten diesen Status erreicht haben, muss auch die Sicherheit gewährleistet sein. Damit sind in diesem Fall Zugriffsrechte und -kontrollen gemeint, welche sicherstellen, dass unbefugte Personen keine Daten einsehen oder manipulieren können.
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. Außerdem sollte nachgehalten werden können wann und wie Veränderungen vorgenommen wurden.
Zu guter Letzt sollte klar sein, dass auch ein DWH nicht in einem Vakuum existiert. Es muss immer auch in andere Systeme im Unternehmen eingebunden sein. Nur wenn eine Integration vorhanden ist kann der maximale Nutzen auch entstehen.
Mehr Informationen über den Unterschied zwischen Warehouse und Lakehouse erfahren Sie in unserem Blogbeitrag.