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Was ist ein Data Warehouse? Definition, Beispiel und Vorteile (ein vollständiger Leitfaden)

January 16th, 2024

Stellen Sie sich vor, Sie erhalten Daten aus verschiedenen Quellen und Abteilungen, beispielsweise aus Marketing, Vertrieb, Finanzdatenbanken und Webanalysen. Wie treffen Sie Ihre Entscheidungen? Setzen Sie sich manuell hin und kombinieren Daten aus jeder Quelle, um einen Sinn daraus zu ziehen?

Sie könnten das tun, wenn Sie über ein paar Datenquellen und eine kleine Datenmenge verfügen. Aber wie können Sie heute, wenn große Datenmengen von links und rechts eingehen, diese überhaupt kombinieren? Das ist wo Datenintegration Und schon kommt das Data Warehouse ins Spiel. Es zentralisiert alle Ihre Daten an einem Ort, sodass Sie ganz einfach Erkenntnisse gewinnen können, die auf genauen und ganzheitlichen Daten basieren.

Lassen Sie uns besprechen, was ein Data Warehouse ist, seine Prozesse, Konzepte und Vorteile verstehen und verschiedene Arten davon untersuchen Data Warehousing.

In diesem Blog erfahren Sie:

  • Was ist ein Data Warehouse?
  • Was sind OLAP und OLTP?
  • Geschichte der Data Warehouses
  • Arten von Data Warehouses
  • Data Warehouse-Architekturen
  • Schemata in einem Data Warehouse
  • Anwendungsfälle für Data Warehouses
  • Vorteile für Organisationen
  • Ultraschall Astera Data Warehouse Builder kann helfen?

 

Data-Warehouse-Layout

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein relationales Datenbanksystem, das Unternehmen zum Speichern von Daten für Abfragen und Analysen sowie zur Verwaltung historischer Aufzeichnungen verwenden. Es fungiert als zentrales Repository für Daten, die aus Transaktionsdatenbanken gesammelt werden.

Dabei handelt es sich um eine Technologie, die strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten aus einzelnen oder mehreren Quellen kombiniert, um Analysten und Geschäftsanwendern eine einheitliche Datenansicht für eine verbesserte BI zu liefern. Daher wird es für Analyse- und Geschäftsberichtszwecke verwendet, die dabei helfen, frühere Aufzeichnungen aufzubewahren und Daten zu analysieren, um den Geschäftsbetrieb zu optimieren.

Ein Data Warehouse wird oft mit einer Datenbank verwechselt. Es gibt jedoch einen großen Unterschied zwischen den beiden.

Während eine Datenbank lediglich eine herkömmliche Technik zum Speichern von Daten ist, ist ein Data Warehouse insbesondere für die Datenanalyse gedacht. Es speichert alles aus zahlreichen externen Datenbanken an einem einzigen Ort.

 

Aspekte Data Warehousing Datenbase
Zweck Zum Speichern historischer Daten in organisierter Form, um die Datenanalyse und Berichterstattung zu erleichtern. Zur Verarbeitung großer Abfragemengen zum Speichern von Echtzeitdaten.
Verarbeitungsmethode OLAP OLTP
Geltungsbereich Speichert Daten aus mehreren Quellen. Normalerweise für eine bestimmte Geschäftsfunktion konzipiert.
Tabellenstruktur Tabellen werden denormalisiert. Tabellen sind normalisiert, also in viele Tabellen aufgeteilt.
Datenneuheit Vertieft sich in die Häufigkeit des Datenladens. Echtzeit. Die Daten werden ständig aktualisiert.
Einfache Analyse Einfachere Durchführung von Analysen dank organisierter Daten. Die Analyse ist aufgrund einer normalisierten Struktur komplex.

 

Was sind OLAP und OLTP?

Online Analytical Processing (OLAP) und Online Transaction Processing (OLTP) sind zwei unterschiedliche Konzepte im Data Warehousing. Jeder dient einem bestimmten Zweck und besitzt unterschiedliche Eigenschaften.

OLAP ist ein System, das die mehrdimensionale Datenanalyse bei hohen Geschwindigkeiten bei riesigen Datenmengen unterstützt. Diese Daten stammen im Allgemeinen aus einem Data Warehouse, einem Data Mart oder einem anderen Datenspeicher. OLAP hilft bei der Analyse und dem Verständnis historischer Daten und ist nützlich für die Ausführung dieser Funktionen:

  • Komplexe analytische Berechnungen
  • Verkaufsprognose Business Intelligence (BI)
  • Data Mining
  • Finanzanalyse
  • Umsatzprognosen
  • Budgetierung

OLTP hingegen wird für die Transaktionsverarbeitung verwendet und umfasst in der Regel einfache Abfragen und Aktualisierungen einer großen Datenmenge in Echtzeit durch eine große Anzahl von Benutzern. Diese Transaktionen finden in der Regel über das Internet statt.

Es unterstützt die Verarbeitung mit hoher Parallelität und ist für schnelle Aktualisierungs- und Löschvorgänge optimiert. OLTP ist der Hauptprozess hinter Geldautomatentransaktionen, Einkäufen im Geschäft und Hotelreservierungen.

OLAP OLTP
Führt komplexe Datenanalysen für eine intelligente Entscheidungsfindung durch Führt große Transaktionen mehrerer Benutzer in Echtzeit durch
Entwickelt für die Verwendung durch Datenwissenschaftler und Wissensarbeiter Entwickelt für Frontline-Mitarbeiter wie Bankangestellte, Kassierer und Rezeptionsmitarbeiter
Die Datenquelle verfügt über mehrere Schemas, um komplexe Abfragen aus aktuellen und historischen Daten zu unterstützen Verlässt sich auf herkömmliche Datenbankverwaltungssysteme, um riesige Datenmengen in Echtzeittransaktionen zu verarbeiten
Erfordert leseintensive Workloads und umfasst große Datensätze Workloads basieren auf einfachen Lese- und Schreibvorgängen über Structured Query Language (SQL)

Geschichte der Data Warehouses

Das Konzept eines Data Warehouse stammt aus den frühen 1980er Jahren. Die frühen Data Warehouses waren auf ein hohes Maß an Redundanz angewiesen. Sie wurden hauptsächlich für Datenanalysen, Business Intelligence und Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) verwendet.

Früher pflegten Unternehmen mehrere DSS-Umgebungen für verschiedene Benutzer. Obwohl diese DSS-Systeme dieselben Daten verwenden, müssen Benutzer den Bereinigungs-, Erfassungs- und Integrationsprozess für jede Umgebung replizieren.

Seit seiner Einführung hat sich das Konzept der Data Warehouses von Informationsspeichern zu umfassenden Analyseinfrastrukturen entwickelt, die Leistungsmanagement und Betriebsanalysen unterstützen. Heutzutage sind Data-Warehouse-Prozesse weit fortgeschritten Enterprise Data Warehouse (EDW).

Arten von Data Warehouses (DWH)

Typischerweise nutzen Unternehmenssysteme drei Haupttypen von Data Warehouses (DWH):

  1. Enterprise-Data-Warehouse (EDW): Als zentralisiertes Data Warehouse bietet EDW einen ganzheitlichen Ansatz zum Organisieren und Präsentieren von Daten.
  2. Betriebsdatenspeicher (ODS): Ein Operational Data Store (ODS) ist eine Art Datenspeicher, der geeignet ist, wenn weder das OLTP noch ein DWH die Berichtsanforderungen eines Unternehmens unterstützen können.
  3. Datenmarkt: Ein Data Mart ist für Abteilungsdaten wie Vertrieb, Finanzen und Lieferkette konzipiert.

Data Warehouse-Architekturen

Ein Data Warehouse basiert auf einer dreistufigen Architektur, die Folgendes umfasst:

  • Untere Ebene (Speicherschicht): Diese Schicht umfasst Speichermedien, Meta-Repository, Data Marts und Datenbankserver
  • Middle Tier (Rechenschicht): Die mittlere Ebene ist das Online Analytical Processing (OLAP)-System. Es verarbeitet komplexe Anfragen und präsentiert die Ergebnisse in geeigneter Form für Datenanalyse und Business Intelligence.
  • Oberste Ebene (Services Layer): Diese Ebene stellt das Benutzer-Frontend mit einem visuellen Dashboard dar, um Analysen und Berichte zu ermöglichen.

Schemata in einem Data Warehouse

Ein Schema in einem Data Warehouse definiert mehrere Möglichkeiten, das System mit Datenbankentitäten wie Dimensionstabellen, Faktentabellen und deren logischer Zuordnung zu organisieren. Es gibt drei Haupttypen von Schemas in einem Data Warehouse.

Sternschema

A Sternschema organisiert Daten in einer zentralen Faktentabelle und einer Reihe von Dimensionstabellen. Es wird verwendet, um die Daten zu denormalisieren und redundante Spalten zu Dimensionstabellen hinzuzufügen, um Datenabfragen zu beschleunigen.

Die Faktentabelle enthält die Messwerte oder Metriken der Daten, während die Dimensionstabellen den Kontext für die Daten bereitstellen, z. B. Zeit, Ort oder Produktdetails. Ein Sternschema passt sich gut an OLAP-Modelle an, um im Vergleich zu normalisierten Daten eine bessere Abfrageleistung zu erzielen.

Schneeflocke

Ein Schneeflockenschema ist eine Variante des Sternschemas, bei dem die Faktentabelle mit mehreren normalisierten Dimensionstabellen verbunden ist. Dies bedeutet, dass sie in mehrere untergeordnete Tabellen aufgeteilt sind. Im Vergleich zum Sternschema profitiert Snowflake von einer begrenzten Datenredundanz, was zu Verbesserungen beiträgt Datenintegrität allerdings auf Kosten einer verringerten Abfrageleistung.

Faktenkonstellation

Die Faktenkonstellation umfasst mehrere Faktentabellen, die dieselben Dimensionstabellen teilen. Die gemeinsam genutzte Dimension in diesem Schema wird als angepasste Dimension bezeichnet. Eine Faktenkonstellation ist eine Mischung aus Stern- und Schneeflockenschema. Es verwendet sowohl normalisierte als auch denormalisierte Dimensionstabellen.

Das Faktenkonstellationsschema wird auch als Galaxienschema bezeichnet, da die Anordnung der Dimensionen und Faktentabellen einem Sternenhaufen in einer Galaxie ähnelt.

Anwendungsfälle für Data Warehouses

Ein Data Warehouse verfügt in der Unternehmenswelt über zahlreiche Anwendungen, um Geschäftsentscheidungen zu erleichtern. Schauen wir uns einige Beispiele an, wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Im Einzelhandel

NB: EinzelhandelsindustrieEin gutes Beispiel wäre ein Einzelhandels-Datamart, der Kundeninformationen aus Registrierkassen, Mailinglisten, Websites und Feedbackkarten einbezieht.

Im Gesundheitswesen

In Gesundheitswesen, Diese zentralen Datenspeicher werden zur Erfassung von Patienteninformationen aus verschiedenen Einheiten der medizinischen Abteilung verwendet. Dazu gehören persönliche Patientendaten, Finanztransaktionen mit dem Krankenhaus und Versicherungsdaten. Ein Data Warehouse konsolidiert und verbindet alle diese Daten über das Datenbankschema.

Im Aufbau

Ebenso benötigen Baufirmen Daten zu jedem Kauf, der während der Bauzeit getätigt wird. Dieser Kauf muss einer Quelle zugeordnet werden, um finanzielle Entscheidungen treffen zu können. Gleiches gilt für die Löhne der Vertragsbediensteten.

Wichtige Entscheidungsträger können die in einem Datenspeicher für Business Intelligence erfassten Daten nutzen, um die Gesamtausgaben des Unternehmens für eine einzelne Baustelle abzuschätzen.

In der Finanzwelt

Banken, Versicherungen, Handelsunternehmen und andere mit dem Finanzsektor verbundene Unternehmen benötigen jederzeit genaue Daten. Eine ordnungsgemäße Datenvalidierung in Datenbanken und eine entsprechende Verbindung mit anderen Tabellen in der Datenbank ermöglichen dies.

Dies sind nur Beispiele dafür, wie Data Warehouses in verschiedenen Branchen und für verschiedene Zwecke weit verbreitet sind. Da es sich lediglich um einen organisierten Speicher für Rohdaten handelt, können sie für den Endbenutzer viele Zwecke erfüllen.

Vorteile für Organisationen

Nachdem wir nun wissen, wie Data Warehouses funktionieren, werfen wir einen Blick auf die Vorteile von Data Warehouses und wie sie Ihrem Unternehmen beim Wachstum und der Skalierung helfen können. Unabhängig davon, ob Sie eine Agentur für digitales Marketing besitzen oder über ein traditionelles stationäres Unternehmen verfügen, kann Data Warehousing mehrere Vorteile für Ihr Unternehmen mit sich bringen.

Im Folgenden finden Sie 7 Hauptvorteile von Data Warehousing für Ihr Unternehmen:

1. Spart Zeit

In der modernen, schnelllebigen Welt des Verdrängungswettbewerbs ist Ihre Fähigkeit als Unternehmen, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, von entscheidender Bedeutung, um Ihre Konkurrenten zu überholen.

Ein DWH bietet Ihnen innerhalb von Minuten Zugriff auf alle benötigten Daten, sodass Sie und Ihre Mitarbeiter keine Angst vor einer bevorstehenden Frist haben müssen. Sie müssen Ihr Datenmodell nur bereitstellen, um Daten innerhalb von Sekunden zu erfassen. Die meisten Lagerlösungen ermöglichen Ihnen dies, ohne eine komplexe Abfrage oder maschinelles Lernen zu verwenden.

Mit Data Warehousing muss sich Ihr Unternehmen nicht auf die Verfügbarkeit von 24 / 7 durch einen technischen Experten verlassen, um Probleme beim Abrufen von Informationen zu beheben. Auf diese Weise können Sie viel Zeit sparen.

2. Verbessert die Datenqualität

Aufrechterhaltung Datenqualität hilft sicherzustellen, dass die Richtlinien Ihres Unternehmens auf präzisen Informationen über Ihre Unternehmensaktivitäten basieren.

Du kannst dich Daten transformieren aus mehreren Quellen in eine gemeinsame Anordnung durch Verständnis von Data Warehousing. So stellen Sie die Zuverlässigkeit und Qualität Ihrer Unternehmensdaten sicher. Auf diese Weise können Sie replizierte, schlecht aufgezeichnete und andere Fehler identifizieren und beseitigen.

Verbessern Sie die Datenqualität in einem Data Warehouse

Foto von intellipaat.com/blog/tutorial/data-warehouse-tutorial/data-warehouse-quality-management/

Implementieren eines Datenqualitätsmanagement Programm und die Verbesserung der Datenintegrität können für Ihr Unternehmen kostspielig und mühsam sein. Mit einem Data Warehouse können Sie viele dieser Ärgernisse ganz einfach beseitigen und gleichzeitig Geld sparen und die Gesamteffizienz Ihres Unternehmens steigern.

Schließlich stellt eine schlechte Datenqualität eine Belastung für Ihr Unternehmen dar und kann die Gesamteffizienz Ihrer Pläne beeinträchtigen.

3. Verbessert die Business Intelligence

Sie können ein Data Warehouse verwenden, um Daten aus beliebigen Quellen zu sammeln, zu assimilieren und abzuleiten und einen Prozess zur Nutzung von Geschäftsanalysen einzurichten. Infolgedessen wird sich Ihre BI sprunghaft verbessern, da Daten aus verschiedenen Quellen mühelos integriert werden können.

Seien wir ehrlich: Der Abgleich zahlreicher Datenbanken kann herausfordernd und manchmal unbequem sein. Aber mit einem Data Warehouse kann jeder in Ihrem Team rechtzeitig einen ganzheitlichen Überblick über alle relevanten Informationen haben.

Verschiedene Schichten in einer Business-Intelligence-System-Data-Warehouse-Definition

Foto von www.cleveroad.com/blog/bi-developer-roles-and-verantwortungs

Mit einem EDW können Ihre Vertriebs- und Marketingteams verfolgen und identifizieren, welche Ihrer Ziele dynamisch sind und Konten auf Websites sozialer Netzwerke haben. Wenn Sie also eine Werbeaktion durchführen, die sich an Frauen Mitte zwanzig richtet, die in der Schönheitsbranche arbeiten, kann Ihr Team innerhalb von Sekunden Profile Ihrer Zielgruppe mithilfe Ihres Data Lake abrufen. Sie müssen nicht einmal Arbeitsblätter und Datenbanken gegenprüfen.

4. Führt zu Datenkonsistenz

Ein weiterer wichtiger Vorteil der Verwendung zentraler Datenspeicher ist die Gleichmäßigkeit von Big Data. Ihr Unternehmen kann in ähnlicher Weise von der Datenspeicherung oder dem Data Mart profitieren. Da Data Warehousing große Datenmengen aus verschiedenen Quellen, beispielsweise einem Transaktionssystem, konsistent speichert, generiert jede Quelle Ergebnisse, die mit anderen Quellen synchronisiert sind.

Dies garantiert eine verbesserte Qualität und Konsistenz der Daten. Dadurch können Sie und Ihr Team sicher sein, dass Ihre Daten korrekt sind, was zu bewussteren Unternehmensentscheidungen führt.

5. Verbessert den Return on Investment (ROI)

Laut einem Bericht der International Data Corporation (IDC) generiert die Verwendung eines Data Warehouse einen Durchschnitt 5-Jahres-ROI von 112 Prozent mit einer durchschnittlichen Amortisationszeit von 1.6 Jahren.

Es ermöglicht Ihnen, Ihren Gesamt-ROI zu steigern, indem Sie den Wert und die Erkenntnisse zahlreicher Datenbanken nutzen. Je mehr Sie die im zentralen Speicher konsolidierten und organisierten Informationen nutzen, desto mehr erzielen Sie mit Ihrer Investition.

Auf diese Weise können Sie die Effizienz Ihrer Initiativen im Hinblick auf einen verbesserten ROI für das höhere Management erläutern, aufzählen und validieren.

6. Speichert historische Daten

Die Speicherung großer Mengen historischer Daten aus Datenbanken in einem Data Warehouse ermöglicht die einfache Untersuchung verschiedener Zeitphasen und Trends, die für Ihr Unternehmen große Auswirkungen haben können. So können Sie mit den richtigen Daten in Echtzeit fundierte Unternehmensentscheidungen zu Ihren Geschäftsstrategien treffen.

Darüber hinaus ist die Vorhersage der Ergebnisse Ihrer Geschäftsprozesse ein wesentlicher Aspekt eines einfallsreichen Unternehmers. Die Zukunft vorherzusagen, ohne ein konkretes Verständnis Ihrer historischen Erfolge und Enttäuschungen zu haben, kann eine Herausforderung sein.

Angenommen, Sie besitzen eine Modemarke. Sie planen, eine Werbekampagne für Ihre neue Modelinie zu starten. Durch die Einrichtung eines zentralen Repositorys können Sie auf historische Daten Ihrer vorherigen Kampagnen zugreifen und diese analysieren, um herauszufinden, welcher Ansatz am besten funktioniert hat und wie Sie ihn bei kommenden Werbeaktionen nachahmen könnten.

Sie können in keiner herkömmlichen Datenbank erwarten, dass Sie derart umfassende Daten aus der Vergangenheit speichern und analysieren. Somit verschafft Ihnen der Einsatz von EDW einen Vorteil in Ihren Geschäftsabläufen.

7. Erhöht die Datensicherheit

Wussten Sie, dass Komplikationen im Zusammenhang mit Daten eine große Anzahl von Unternehmen mehr als eine Unsumme kosten fünf Millionen Dollar jedes Jahr?

Mit Data Warehousing können Sie sich jedoch die Mühe einer zusätzlichen Datensicherheit ersparen.

Als Unternehmen, das regelmäßig mit Kundeninformationen zu tun hat, ist es Ihre oberste Priorität, die Informationen Ihrer bestehenden und potenziellen Kunden zu schützen. Um allen zukünftigen Belästigungen zu entgehen, ergreifen Sie daher alle notwendigen Maßnahmen, um Datenschutzverletzungen zu entgehen. Mit einer Warehousing-Lösung können Sie alle Ihre Datenquellen konsolidieren und schützen. Dadurch wird die Gefahr einer Datenschutzverletzung erheblich verringert.

Ein Data Warehouse ermöglicht eine verbesserte Sicherheit, indem es modernste Sicherheitsmerkmale bietet, die in seine Einrichtung integriert sind. Verbraucherinformationen sind eine wertvolle Ressource für jedes Unternehmen. Aber sobald die Sicherheit zum Problem wird, werden diese Informationen zu Ihrer Hauptlast.

Dies sind nur einige Vorteile, die Data Warehousing für Ihr Unternehmen bietet. Es bietet verbesserte Business Intelligence, robuste Entscheidungsunterstützung, überlegene Geschäftspraktiken und effektive Analyseverarbeitung.

Ultraschall Astera Data Warehouse Builder kann helfen?

Ein EDW mag heute wie eine riesige Investition erscheinen. Es kann Ihnen jedoch dabei helfen, in Zukunft maximale Gewinne zu erzielen.

Wenn Sie nach einer einfacheren Möglichkeit suchen, ein Data Warehouse zu implementieren, dann AsteraDer Data Warehouse Builder von kann dabei helfen, den Aufbau eines Unternehmens-Data-Warehouses einfach zu automatisieren. Es beschleunigt:

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