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Business Intelligence und Data Warehousing: Ein umfassender Leitfaden
Moderne Unternehmen verlassen sich für ihre strategische Planung und ihr Wachstum heute auf genaue Erkenntnisse und datengestützte Entscheidungsfindung. Die wachsende Bedeutung von Data Warehousing und Business Intelligence und Datenanalyse zeigt treffend, wie Unternehmen robuste Datenmanagement-Tools und Analyseplattformen einsetzen, um ihre Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Darüber hinaus stützt sich BI auf Technologien wie Data Warehousing, um zeitnahe, zuverlässige und genaue Informationen bereitzustellen. Um zu verstehen, wie eine BI-Architektur Mehrwert liefert, ist es zunächst wichtig, die komplementäre Beziehung zwischen einem Data Warehouse und Business Intelligence zu verstehen.
Was ist BI?
Business Intelligence (BI) bezieht sich auf die Prozesse und Technologien, die dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse und umsetzbare Informationen aus Daten abzuleiten. Business Intelligence-Tools greifen auf die Daten einer Organisation zu, um Analysen und Erkenntnisse in Form von Berichten, Dashboards, Grafiken, Zusammenfassungen und Diagrammen zu präsentieren.
Darüber hinaus stärken solche Tools eine Vielzahl von Entscheidungsträgern innerhalb einer Organisation. Vermarkter verfolgen beispielsweise Kampagnenkennzahlen oder das Kundenverhalten in Echtzeit-Dashboards. Finanzteams sammeln Daten aus allen Abteilungen, um zu sehen, welche Faktoren Gewinn und Verlust beeinflussen. Vertriebsmitarbeiter verwenden Business-Intelligence-Dashboards, um KPIs zu verfolgen, während Betriebsabteilungen BI verwenden, um den Geschäftsbetrieb zu optimieren.
Eine grundlegende BI-Architektur besteht aus folgenden Komponenten:
- Unterschiedliche Quellsysteme oder Datenbanken, die die Daten in ihrem ursprünglichen Rohformat sammeln.
- Eine Integrationsschicht im DWH extrahiert Daten aus den Datenbanken, bereinigt sie und lädt sie in ein DWH.
- Ein Data Warehouse, das Daten für die Analyse aufbereitet und speichert.
- Business-Intelligence-Tools zum Zeichnen und Präsentieren datenbasierter Erkenntnisse in Form von Visualisierungen, Berichten, Dashboards, Zusammenfassungen und Diagrammen.
Welche Rolle spielt ein Data Warehouse (DWH) in der Business Intelligence?
Hinter jedem erfolgreichen BI-System steht ein leistungsfähiges DWH. Was ist nun ein Data Warehouse? EIN Datawarehouse (DWH) ist eine zentrale Plattform, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren, zu speichern und für nachgelagerte Business Intelligence und Analytics aufzubereiten. Stellen Sie es sich als ein einzelnes Repository vor, das alle Daten für die BI-Analyse organisiert und speichert.
Ein Data Analytics Data Warehouse speichert historische und aktuelle Daten in einem strukturierten Format, das für komplexe Abfragen optimiert ist. Es wird dann mit Business-Intelligence-Tools verbunden, um Berichte zu erstellen, einschließlich Prognosen, Trends und anderen Visualisierungen, die umsetzbare Erkenntnisse liefern.
Komponenten des Data Warehouse in Business Analytics bestehen aus ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren und Laden), einer DWH-Datenbank, DWH-Zugriffstools und Berichtsebenen. Diese Tools dienen dazu, den Data-Science-Prozess zu rationalisieren und die Notwendigkeit des Schreibens von Code zur Manipulation von Datenpipelines zu reduzieren oder zu eliminieren.
Die ETL-Tools helfen, Daten aus Quellsystemen zu extrahieren, in das gewünschte Format zu konvertieren und die transformierten Daten in das DWH zu laden. Die Datenbankkomponente speichert und verwaltet strukturierte Daten für das Reporting. Die Zugriffswerkzeuge ermöglichen Business-Intelligence- und Data-Analytics-Anwendern die Interaktion mit den im DWH liegenden Daten. Die Berichtsschicht bietet eine BI-Schnittstelle zur Analyse und Visualisierung der im Data Warehouse gespeicherten Daten.
von Grund auf neu
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehousing und Business Intelligence?
Es gibt spezifische Hauptunterschiede zwischen Data Warehousing und Business Intelligence. Bevor wir uns jedoch mit den Unterschieden befassen, ist es wichtig zu beachten, dass sie im selben Bereich agieren und für eine übergreifende Business-Intelligence-Strategie gleichermaßen wichtig sind.
Nachfolgend sind einige der inhärenten Unterschiede zwischen den beiden aufgeführt.
- Zweck
Der Hauptzweck von BI besteht darin, Daten zu analysieren und Entscheidungsträgern umsetzbare Erkenntnisse zu präsentieren. Hier ist ein Data Warehouse ein zentralisiertes Repository zum Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten aus verschiedenen unterschiedlichen Quellen.
- Ziel
Das Ziel von BI ist es, Geschäftsanwendern dabei zu helfen, intelligente und datengestützte Geschäftsentscheidungen durch Prognosen und prädiktive Analysen zu treffen. Andererseits besteht der Zweck eines Data Warehouse darin, strukturierte Daten an einem zentralen Ort zu speichern, damit BI-Benutzer Zugriff auf eine ganzheitliche Sicht auf die Daten der Organisation haben.
- Output
Die BI-Ausgabe besteht aus Dashboards, Berichten, visuellen Daten, Diagrammen und Grafiken mit Erkenntnissen und Trends. Solche Ergebnisse ermöglichen Geschäftsanwendern, komplexe Daten zu verstehen. Die Ausgabe für ein DWH besteht aus darin enthaltenen Datensätzen Fakten- und Dimensionstabellen von Datenmodellen.
- Nutzer
BI-Anwender sind in der Regel C-Level-Führungskräfte, Manager oder Datenanalysten, die eine zeitnahe Datenanalyse für eine bessere Entscheidungsfindung durchführen möchten. Umgekehrt werden DWHs im Allgemeinen von Datenarchitekten und -ingenieuren gehandhabt und gewartet, die Geschäftsanwendern analysebereite Daten zur Verfügung stellen.
- Plattformen
Einige häufig verwendete BI-Tools sind SAP, Power BI, Tableau und Qlik. Auf der anderen Seite zählen beliebte Data-Warehouse-Anbieter dazu Amazon RedShift, Google BigQuery und Azure Synapse.
Wie werden Daten mit einem Data Warehouse analysiert?
DWHs verwenden Online Analytical Processing (OLAP), um große Datenmengen zu verarbeiten. Es konsolidiert alle Daten auf einer zentralen Plattform. Es handelt sich um einen Datenverarbeitungsansatz, der von DWHs zur Rationalisierung komplexer Abfragen verwendet wird. Einfacher ausgedrückt handelt es sich um eine Berechnungsmethode, mit der Benutzer die erforderlichen Daten für die Analyse extrahieren und abfragen können.
Wenn beispielsweise jemand nach der Beziehung zwischen zwei verschiedenen Datensätzen in einem DWH fragt, würde die OLAP-Verarbeitung verwendet, um die gespeicherten Daten zu durchsuchen, um die gewünschten Informationen schnell zu finden, zu identifizieren und zusammenzufassen. Mithilfe von OLAP versorgt ein Data Warehouse BI mit den Daten, die es zur Analyse benötigt.
Business Intelligence vs. Data Warehousing
Data Warehousing und Business Intelligence: Lösungen für Unternehmen
Eine Business-Intelligence-Architektur ohne Data Warehouse ist wie ein Auto ohne Motor. Man kann nicht einfach eine genaue BI vorantreiben, ohne dass ein robustes Data Warehouse dafür sorgt. Daher ergänzen sich Data Warehouse und Business Intelligence trotz ihrer Unterschiede, um eine zuverlässige BI-Architektur für Unternehmen bereitzustellen.
Gemäß den Best Practices in Business Intelligence und Data Warehousing integrieren Organisationen häufig Enterprise Data Warehouses in die Business Analytics-Architektur, um Business Intelligence und Data Warehousing (BIDW) bereitzustellen. BIDW bezieht sich auf die gesamte BI-Architektur, in der genaue und zuverlässige Daten nahtlos aus Data Warehouses gezogen werden, um umsetzbare Erkenntnisse für eine schnelle und intelligente Entscheidungsfindung zu generieren.
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