Was ist Data Warehousing? Konzepte, Funktionen und Beispiele

By |2022-05-12T11:59:57+00:00November 6th, 2020|

In der heutigen Geschäftsumgebung benötigt ein Unternehmen eine zuverlässige Berichterstattung und Analyse großer Datenmengen. Unternehmen müssen ihre Daten für verschiedene Aggregationsebenen konsolidieren und integrieren, vom Kundenservice über die Partnerintegration bis hin zu Geschäftsentscheidungen auf höchster Ebene. Hier kommt Data Warehousing ins Spiel, da es die Berichterstellung und Analyse vereinfacht. Dieser Anstieg der Daten erhöht wiederum die Nutzung von Data Warehouses zur Verwaltung von Geschäftsdaten.

Um die Bedeutung der Datenspeicherung zu verstehen, sehen wir uns die wichtigen Data-Warehousing-Konzepte an.

Was ist Data Warehousing?

The Data Warehouse (DWH) ist ein Repository, in dem eine Organisation Daten elektronisch speichert, indem sie sie aus Betriebssystemen extrahiert und für Ad-hoc-Abfragen und geplante Berichte zur Verfügung stellt. Im Gegensatz dazu beinhaltet der Prozess des Aufbaus eines Data Warehouse das Entwerfen eines Datenmodells, das schnell Erkenntnisse generieren kann.

Im DWH gespeicherte Daten unterscheiden sich von Daten, die in der Betriebsumgebung gefunden werden. Es ist so organisiert, dass relevante Daten geclustert werden, um den täglichen Betrieb, die Analyse und die Berichterstattung zu erleichtern. Dies hilft bei der Bestimmung der Trends im Laufe der Zeit und ermöglicht es Benutzern, Pläne auf der Grundlage dieser Informationen zu erstellen. Dies verstärkt die Bedeutung der Nutzung von Data Warehouses in Unternehmen.

Was ist Data Warehousing – Data Warehouse-Architektur

Data Warehouse-Architektur

Ansätze zur Kombination heterogener Datenbanken

Um verschiedene Datenbanken zu integrieren, gibt es zwei gängige Ansätze:

  • Abfragegesteuert: Ein abfragegesteuerter Ansatz im Data Warehousing ist traditionell für die Erstellung von Integratoren und Wrappern auf verschiedenen oder heterogenen Datenbanken.
  • Update-gesteuert: Ein Update-gesteuerter Ansatz zur Integration von Datenbanken ist eine Alternative zum abfragegesteuerten Ansatz und wird heute häufiger verwendet. Bei diesem Ansatz werden die Daten aus unterschiedlichen Quellen vorab zusammengeführt bzw. integriert und in einem Data Warehouse gespeichert. Später können Mitarbeiter auf diese Daten zur Abfrage und Analyse zugreifen.

Data Warehouse-Architektur

A Data Warehouse-Architektur verwendet dimensionale Modelle, um die beste Technik zu identifizieren, um aussagekräftige Informationen aus Rohdaten zu extrahieren und in eine leicht verständliche Struktur zu übersetzen. Beim Entwerfen eines Echtzeit-Data Warehouse auf Unternehmensebene sollten Sie jedoch drei Haupttypen von Architekturen berücksichtigen.

  1. Einstufige Architektur
  2. Zweistufige Architektur
  3. Dreistufige Architektur

Aktivieren der Funktionen

Zu den wichtigsten Funktionen eines Data Warehouse gehören:

  • Fachorientiert: Es bietet Informationen zu einem bestimmten Thema statt zum laufenden Betrieb der gesamten Organisation. Beispiele für Themen sind Produktinformationen, Verkaufsdaten, Kunden- und Lieferantendetails usw.
  • Integriert: Es wird durch Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen wie Flatfiles und relationalen Datenbanken entwickelt, was eine bessere Datenanalyse ermöglicht.
  • Zeitunterschied: Die Daten in einem DWH geben Auskunft über einen bestimmten historischen Zeitpunkt; Daher werden die Daten mit einem bestimmten Zeitrahmen kategorisiert.
  • Nicht flüchtig: Nicht flüchtig bezieht sich auf historische Daten, die nicht ausgelassen werden, wenn neuere Daten hinzugefügt werden. Ein DWH ist von einer Betriebsdatenbank getrennt, was bedeutet, dass alle regelmäßigen Änderungen in der Betriebsdatenbank im Data Warehouse nicht sichtbar sind.

Die Rolle von Datenpipelines im EDW

Viel Mühe steckt drin die wahre Kraft freisetzen Ihres Data Warehouse. Mit einem metadatengesteuerten ETL-Ansatz können Sie Datenpipelines mit geringer Latenz erstellen, die zuverlässig und flexibel sind.

Ein Data Warehouse wird mithilfe von Datenpipelines aufgefüllt. Sie transportieren Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen in ein zentralisiertes Data Warehouse für Berichte und Analysen. Dabei werden die Daten transformiert und optimiert.

Die Zunahme von Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt hat jedoch den traditionellen Ansatz zum Aufbau von Datenpipelines verändert —mit manueller Codierung und Neukonfiguration - unwirksam und veraltet.

Automatisierung ist ein wesentlicher Bestandteil beim Aufbau effizienter Datenpipelines, die der Agilität und Geschwindigkeit Ihrer Geschäftsprozesse gerecht werden.

Automatisierung der Datenpipeline

Sie können Daten nahtlos von der Quelle zur Visualisierung durch Automatisierung der Datenpipeline. Es handelt sich um einen modernen Ansatz zur Befüllung von Data Warehouses, der das Entwerfen funktionaler und effizienter Datenflüsse erfordert.

Wie wir alle wissen, ist Aktualität eines der entscheidenden Elemente hochwertiger Business Intelligence – und automatisierte Datenpipelines helfen Ihnen, Daten so schnell wie möglich im Data Warehouse verfügbar zu machen.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit automatisierter und skalierbarer Datenpipelines können Sie veraltete, triviale oder duplizierte Daten eliminieren und die Datenzugänglichkeit und -konsistenz maximieren, um qualitativ hochwertige Analysen sicherzustellen.

Mit einem metadatengesteuerten ETL-Prozess können Sie neue Quellen nahtlos in Ihre Architektur integrieren und iterative Zyklen unterstützen, um Ihre BI-Berichterstellung und -Analyse zu beschleunigen.

Außerdem können Sie dem ELT-Ansatz folgen, bei dem die Daten direkt in das Warehouse geladen werden, sodass Sie die Rechenkapazität des Zielsystems nutzen können, um Transformationen effizient durchzuführen.

Optimierung von Datenpipelines

Ein Unternehmen muss sich auf den Aufbau automatisierter Datenpipelines konzentrieren, die sich dynamisch an sich ändernde Umstände anpassen können, beispielsweise das Hinzufügen und Entfernen von Datenquellen oder ändernde Transformationen.

Natürlich kann es sehr ineffizient sein, ganze Datenbanken zu verschieben, wenn Sie Daten für Berichte oder Analysen benötigen.

Am besten laden Sie Daten inkrementell mit Datenerfassung ändern um Ihr Data Warehouse zu füllen. Es hilft, Redundanzen zu eliminieren und sorgt für maximale Datengenauigkeit.

Weitere wesentliche Funktionen, die zum Erstellen automatisierter Datenpipelines erforderlich sind, sind inkrementelles Laden, Jobüberwachung und Jobplanung.

  • Das inkrementelle Laden stellt sicher, dass Sie nicht bei jeder Änderung an der Quelltabelle alle Daten in Ihr Data Warehouse kopieren müssen, um sicherzustellen, dass Ihr Data Warehouse immer genau und aktuell ist.
  • Die Auftragsüberwachung hilft Ihnen, Probleme mit Ihrem aktuellen System zu verstehen und ermöglicht es Ihnen, alle notwendigen Änderungen vorzunehmen, um den Prozess zu optimieren.
  • Mit der Auftragsplanung können Sie Ihre Daten täglich, wöchentlich, monatlich oder nur dann verarbeiten, wenn bestimmte Auslöser oder Bedingungen erfüllt sind, um den Prozess zu optimieren.

Die Orchestrierung und Automatisierung Ihrer Datenpipelines kann manuelle Arbeit eliminieren, Reproduzierbarkeit einführen und die Effizienz maximieren.

Beispiele für Data Warehousing in verschiedenen Branchen

Big Data ist in mehreren Branchen zu einem wichtigen Bestandteil der Durchführung von Data Warehousing und Business Intelligence geworden. Lassen Sie uns einige Beispiele für Data Warehousing in verschiedenen Sektoren durchgehen, die es als wesentlichen Bestandteil ihres täglichen Betriebs betrachten.

  • Investment- und Versicherungssektor

Ein Data Warehouse dient in erster Linie der Analyse von Kunden- und Markttrends und anderen Datenmustern im Anlage- und Versicherungsbereich. Devisen- und Aktienmärkte sind zwei wichtige Teilsektoren, in denen Data Warehouses eine entscheidende Rolle spielen, da ein einziger Punktunterschied zu massiven Verlusten auf breiter Front führen kann. DWHs werden normalerweise in diesen Sektoren gemeinsam genutzt und konzentrieren sich auf Echtzeit-Datenstreaming.

  • Einzelhandelsketten

DWHs werden hauptsächlich für den Vertrieb und das Marketing im Einzelhandel verwendet, um Artikel zu verfolgen, Preispolitik zu überprüfen, Werbeangebote zu verfolgen und Kauftrends von Kunden zu analysieren. Einzelhandelsketten verwenden normalerweise EDW-Systeme für Business Intelligence- und Prognoseanforderungen.

  • Gesundheitswesen

Ein DWH wird verwendet, um Ergebnisse zu prognostizieren, Behandlungsberichte zu erstellen und Daten mit Versicherungsanbietern, Forschungslabors und anderen medizinischen Einheiten im Gesundheitswesen auszutauschen. EVW sind das Rückgrat der Gesundheitssysteme, da die neuesten, aktuellen Behandlungsinformationen entscheidend sind, um Leben zu retten.

Arten von Data Warehouses

Es gibt drei Haupttypen von Data Warehouses. Jede hat ihre spezifische Rolle bei Datenverwaltungsoperationen.

Was ist Data Warehousing und seine Implementierung?

1- Enterprise Data Warehouse

Enterprise Data Warehouse (EDW) dient als zentrale oder Hauptdatenbank, um die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen zu erleichtern. Zu den wichtigsten Vorteilen einer EDW gehören der Zugriff auf organisationsübergreifende Informationen, die Möglichkeit, komplexe Abfragen auszuführen, und die Ermöglichung erweiterter, weitsichtiger Erkenntnisse für datengesteuerte Entscheidungen und eine frühzeitige Risikobewertung.

2- ODS (Betriebsdatenspeicher)

In ODS wird das DWH in Echtzeit aktualisiert. Daher verwenden Organisationen es häufig für routinemäßige Unternehmensaktivitäten, wie z. B. das Speichern von Aufzeichnungen der Mitarbeiter. Geschäftsprozesse verwenden ODS auch als Quelle zum Bereitstellen von Daten für das EDW.

3- Datenmarkt

Es ist eine Teilmenge eines DWH, das eine bestimmte Abteilung, Region oder Geschäftseinheit unterstützt. Bedenken Sie Folgendes: Sie haben mehrere Abteilungen, darunter Vertrieb, Marketing, Produktentwicklung usw. Jede Abteilung verfügt über ein zentrales Repository, in dem sie Daten speichert. Dieses Repository heißt a Datamart.

Das EDW speichert die Daten aus dem Data Mart täglich/wöchentlich (oder wie konfiguriert) im ODS. Das ODS fungiert als Staging-Bereich für die Datenintegration. Anschließend sendet es die Daten an das EDW, um sie zu speichern und für BI-Zwecke zu verwenden.

Warum brauchen Unternehmen Data Warehousing und Business Intelligence?

Viele Geschäftsanwender fragen sich, warum Data Warehousing so wichtig ist. Der einfachste Weg, dies zu erklären, ist durch die verschiedenen Vorteile für die Endbenutzer. Diese schließen ein:

  • Verbesserter Endbenutzerzugriff auf eine Vielzahl von Unternehmensdaten
  • Erhöhte Datenkonsistenz
  • Zusätzliche Dokumentation der Daten
  • Potenziell niedrigere Rechenkosten und höhere Produktivität
  • Bereitstellung eines Ortes zum Kombinieren verwandter Daten aus verschiedenen Quellen
  • Schaffung einer Computerinfrastruktur, die Änderungen in Computersystemen und Geschäftsstrukturen unterstützen kann
  • Endbenutzer können Ad-hoc-Abfragen oder Berichte ausführen, ohne die Leistung der Betriebssysteme zu beeinträchtigen

Tools und Techniken für das Data Warehousing

Die Dateninfrastruktur der meisten Organisationen ist eine Ansammlung heterogener Systeme. Beispielsweise kann ein Unternehmen über ein einziges System verfügen, das Kundenbeziehungen, Personalwesen, Vertrieb, Produktion, Finanzen, Partner usw. verwaltet. Diese Systeme sind oft schlecht oder gar nicht integriert. Dies macht es schwierig, einfache Fragen zu beantworten, obwohl die Informationen „irgendwo“ innerhalb der unterschiedliche Datensysteme.

Der Zugriff der Endbenutzer auf DWH-Tools kann diese Probleme lösen, indem eine einzige Datenbank mit homogenen Daten erstellt wird, die leicht abgerufen und bearbeitet werden kann. Die verwendeten Softwaretools für Extrahieren und Transformieren die Daten in ein homogenes Format zum Laden in das DWH sind auch wesentliche Bestandteile eines Data Warehousing-Systems.

Enterprise Data Warehousing Automation Tool von Astera Software

Astera Data Warehouse Builder beschleunigt die Entwicklung eines Data Warehouse von Grund auf, hilft bei der Integration von Daten aus mehreren Data Marts und Datenbanken, automatisiert die Modellierung der Schemastruktur und liefert ein hochleistungsfähiges DWH über eine einheitliche und einheitliche und intuitive Plattform.

ADWB ermöglicht auch die Automatisierung, sodass Sie Daten einfach analysieren und Erkenntnisse gewinnen können. Es ist ein metadatengesteuertes Data-Warehousing-Automatisierungstool mit einem umfangreichen Datenmodellierer und enthält alle oben genannten Schlüsselfunktionen eines Data-Warehouse. Die Reverse-Engineering-Funktion ermöglicht das Erstellen von Datenbanken mit wenigen Klicks, ohne Codes schreiben zu müssen. Ebenso können Benutzer mit der benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Option Schemas schnell von Grund auf neu erstellen. Die folgenden Bilder zeigen kurz, wie der ADWB funktioniert.

Data-Warehousing-Tool DWB

Reverse-Engineering-Funktion in Astera DWB

Auffüllen der Dimensionstabelle in ADWB

Datenfluss zum Auffüllen der Dimensionstabelle in ADWB

Forward-Engineering in ADWB

Sobald das Schema erstellt und die Daten ausgefüllt sind, kann das Datenmodell genauso schnell für die Datenbank des Unternehmens nach vorne entwickelt werden.

Erfahren Sie mehr über So erstellen Sie Ihr Data Warehouse von Grund auf mit Astera Data Warehouse Builder, eine leistungsstarke Lösung, die alle Ihre Geschäftsanforderungen erfüllt.

Wenn Sie Ihren Anwendungsfall besprechen oder eine Live-Demo des Produkts sehen möchten, lassen Sie es uns wissen, und unsere Experten werden sich an Sie wenden.

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