Data Warehouse
Was ist ein Data Warehouse?
Bei einem Data Warehouse handelt es sich um ein Datenmanagementsystem, das dazu verwendet wird, große Mengen an integrierten und historischen Daten zu verwalten. Data Warehouses speichern Daten aus einer Vielzahl von Quellen und sind für die Datenanalyse und Reporting sowie für die Gewinnung von Erkenntnissen für Business Intelligence (BI) unerlässlich. Diese Speicherarchitektur bietet die Fähigkeit, Abfragen in großem Umfang durchzuführen und ermöglicht es Unternehmen, wichtige Trends und Beziehungen zu erfassen, zu interpretieren und zu verstehen, die tiefere und wertvollere Einblicke ermöglichen.
Wie funktioniert ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse wird auf der Grundlage mehrerer Datenbanken durchgeführt und ist in Abschnitte unterteilt, da es Daten aus operativen Datenbanken und Transaktionssystemen erhält. Die Daten durchlaufen mehrere Scrubbing-Prozesse, wenn sie in ein Data Warehouse gelangen. Dadurch werden die Daten effektiv bereinigt und konsolidiert, so dass sie zu den zuverlässigsten Daten für die Verwendung im Unternehmen gehören.
Mit dem Ziel einer tiefgreifenden Analyse und der Erstellung von Metadaten leisten Data Warehouses die Arbeit, Daten aus ihrem Rohzustand in mehrschichtige Schemata umzuwandeln. Analysten können jede Ebene der Dateninfrastruktur auswerten und interpretieren, um über einen autorisierten Zugang wertvolle Unternehmenseinblicke zu gewinnen.
Was sind die Vorteile eines Data Warehouses?
Einige der wichtigsten Vorteile von Data Warehouses beruhen auf der Grundlage einer groß angelegten Datenanalyse – ohne Beschränkungen bei der Datenquelle. Die Daten können dann für die historische Referenz des Unternehmens gespeichert werden und stellen über etablierte Metadaten und Analysen langfristige Annehmlichkeiten zur Verfügung.
Einige weitere Vorteile von Data Warehouses sind:
· Analysten in die Lage zu versetzen, die entstehenden Daten und Metadaten zu bewerten und daraus Einblicke zu ziehen, und so die Effizienz und Zeitersparnis durch gezielte Schemata, Infrastrukturen und Prozesse zu fördern. Geschwindigkeit maximiert Ihre Geschäftskapazität und ermöglicht es Ihrem Unternehmen, mit dem rasanten Wettbewerb von heute Schritt zu halten.
· Verbesserte BI. Mit der Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu erhalten und die sortierten Daten über Visualisierungs- und Reportingwerkzeuge zu integrieren, können Unternehmen methodisch und effizient berichten, analysieren und auswerten. Dank der hohen Genauigkeit, mit der die Daten bei dieser Methode gespeichert werden.
· Verbesserte Sicherheit. Da die Sicherheit heute eine der größten Anforderungen für Unternehmen ist, kann die verbesserte Sicherheit über Data Warehousing entscheidend für den Erfolg sein. Der zentralisierte Aufbau der Daten innerhalb einer Warehouse-Struktur fördert die zusätzliche Sicherheit. Strukturell sind Data Warehouses mit einzigartigen Sicherheitsmerkmalen ausgestattet und bilden eine starke Grundlage, die keine zusätzlichen Ressourcen für die Datensicherheit erfordert.
Was sind die herausfordernden Aspekte eines Data Warehouses?
Die Data Warehouse-Infrastruktur bietet zwar viele Vorteile, aber es gibt auch einige Herausforderungen bei der Implementierung, die man in Erwägung ziehen sollten. Jede Umgebung bringt Vor- und Nachteile mit sich. Einige Herausforderungen von Data Warehouses sind:
Ein zentraler Standort
Da in einem Data Warehouse alle wertvollen Daten eines Unternehmens untergebracht sind, könnte ein Sicherheitsverstoß absolut verheerend sein. Auch wenn Sicherheitsverletzungen nicht häufig vorkommen, bleiben sie möglich. Die Fähigkeit zur Compliance mit Vorschriften oder zum Schutz von Kundendaten ist für das gesunde Funktionieren dieser Art von Datenumgebung absolut erforderlich.
Skalierbarkeit
Data Warehouses sind oft mit hohen Vorlaufkosten und zeitaufwändigen Prozessen verbunden, was kleinere Unternehmen aufgrund geringerer Budgets von der Nutzung dieser Art von Datenumgebung abhalten kann. Die Fähigkeit zur Skalierung wird auch durch die Unmöglichkeit der Data Warehouse-Infrastruktur beeinträchtigt, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu handhaben.
Wartung und Regulierung
Mit der Größe eines Data Warehouse steigt auch die Notwendigkeit einer IT-Überwachung, wodurch Komplexität und Kosten steigen können. Wenn ein Unternehmen nicht die Ressourcen hat, um diesen gesteigerten Bedarf an IT-Support aufrechtzuerhalten, kann ein Unternehmen schnell die Bodenhaftung verlieren und die Annehmlichkeiten eines Data Warehouse einbüßen.
Wie arbeiten Data Warehouses, Datenbanken und Data Lakes zusammen?
In Unternehmen wird es immer beliebter, Data Warehouses, Datenbanken und Data Lakes in Verbindung miteinander zu nutzen. Die Vorteile überwiegen die Nachteile und stellen dem Unternehmen oft umfangreiche und effiziente Support und Einblicke zur Verfügung.
Data Lakes zum Beispiel sammeln unglaublich große Mengen unstrukturierter und unformatierter Daten und bieten die Fähigkeit, Daten und damit verbundene Einblicke für zukünftige Referenzen zu speichern. Wenn ein Unternehmen aus einem bestimmten Datensatz weitere Einblicke ziehen will, kann es diese Daten aus dem See herausholen und über ein Warehouse weiterverarbeiten, um mehr verwertbare Einblicke zu gewinnen.
Datenbanken fungieren auch als eine Art Datenreservoir, ähnlich der Funktion eines Data Lake, und können Daten bis zu einem gewissen Grad aufbereiten, bevor sie in ein Warehouse zur intensiveren Verarbeitung verschoben werden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Datenbanken strukturierte Daten verwenden, die häufig in einem Ablagesystem innerhalb der Datenbank gespeichert werden.
Die Verwendung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten innerhalb eines Unternehmens ist kritisch für eine Steigerung der BI und die Gewinnung verwertbarer Einblicke. Unabhängig davon, ob ein Unternehmen eine Datenbank oder einen Data Lake verwendet, sind Data Warehouses der Schlüssel zu einem leistungsfähigeren Reporting, was zu verwertbaren Einblicken für Unternehmen führt.
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