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Was ist ein Data Warehouse?

Illustration von IT-Elementen mit Schwerpunkt auf einem Fragezeichen

Übersicht

Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, in dem große Datenmengen aus verschiedenen Quellen gespeichert, organisiert und analysiert werden können.

Es wurde entwickelt, um Business Intelligence, Reporting und erweiterte Analysen zu unterstützen, damit Unternehmen schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen können. Ganz gleich, ob Sie das Kundenverhalten analysieren, den Bestand prognostizieren oder die finanzielle Leistung verfolgen, ein Data Warehouse bietet eine zuverlässige Grundlage.

Datenlager

Warum Data Warehouses in einem modernen Unternehmen wichtig sind

Moderne Unternehmen verlassen sich auf Data Warehouses, um siloartige Daten zu vereinheitlichen und genaue, zeitnahe Erkenntnisse zu gewinnen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die für den täglichen Betrieb entwickelt wurden, sind Data Warehouses für komplexe Abfragen, langfristige Trendanalysen und Hochgeschwindigkeitsberichte über Abteilungen und Systeme hinweg optimiert.

Unternehmen generieren riesige Datenmengen - aus ERP-Systemen, CRMs, IoT-Geräten, E-Commerce-Plattformen und externen Quellen wie Marktdaten und sozialen Medien. Ohne ein zentrales Konzept für die Erfassung und Organisation dieser Daten bleiben sie fragmentiert, uneinheitlich und werden nicht ausreichend genutzt.

Ein gut konzipiertes modernes Data Warehouse verkürzt nicht nur die Dauer der Berichterstattung von Tagen auf Sekunden, sondern hilft auch dabei:

  • Aufbrechen von Datensilos in verschiedenen Geschäftsbereichen
  • Schnellere Erkenntnisse aus historischen und Echtzeitdaten
  • Ermöglichen Sie einen sicheren, kontrollierten Zugang zu vertrauenswürdigen Daten
  • Unterstützung bei der Einhaltung von branchenspezifischen und regionalen Vorschriften

Die wichtigsten Vorteile eines Data Warehouse

Unternehmen, die ihre Analysen in einem Data Warehouse zentralisieren, erzielen messbare Verbesserungen: schnellere Abfragen von Terabytes an Daten, weniger manuelle Abstimmungen und ein höheres Vertrauen in KPIs, die über mehrere Geschäftseinheiten hinweg gezogen werden.

  • Zentraler Zugriff: Konsolidieren Sie Daten aus unterschiedlichen Systemen und Anwendungen.
  • Schnellere Leistung: Optimieren Sie die Abfragegeschwindigkeit für komplexe, groß angelegte Analysen.
  • Genaue Berichterstattung: Verwenden Sie historische Daten für vertrauenswürdige Metriken und KPIs.
  • Verbesserte Datenqualität: Durchsetzung von Validierungs-, Bereinigungs- und Transformationsregeln.
  • Skalierbare Entscheidungsfindung: Ermöglichen Sie Geschäftsanwendern und Analysten die Nutzung von Self-Service-Tools.

Data-Warehouse-Architektur erklärt

Jeder Analyseprozess durchläuft fünf Kernebenen: Erfassung, Staging, Speicherung, Abfrage und Verwaltung. Das Verständnis der einzelnen Ebenen hilft, Verlangsamungen zu erkennen, Kosten zu kontrollieren und die Abfragegenauigkeit zu verbessern.

  • Dateneingabe: Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL/ELT) bzw. Laden und Transformieren von Daten aus Quellsystemen.
  • Speicherschicht: Organisieren Sie Daten in Schemata, die für Analysen optimiert sind.
  • Verwaltung von Metadaten: Verfolgen Sie die Datenherkunft, den Kontext und die Struktur.
  • Abfrageschicht: Schnittstelle zu BI-Tools, APIs oder SQL-Engines.
  • Governance & Sicherheit: Kontrolle des Zugangs, Einhaltung der Vorschriften und Überprüfbarkeit.

Arten von Data Warehouses

Welche Art von Data Warehouse die richtige ist, hängt davon ab, wie schnell Sie auf die Daten zugreifen müssen, wer sie verwendet und welche Entscheidungen damit getroffen werden sollen. Von zentralisierten, langfristigen Analysen bis hin zu schnellen operativen Berichten oder Ansichten auf Abteilungsebene unterstützt jedes Modell eine andere Reihe von Prioritäten.

  • Unternehmensdatenlager (EDW): Ein zentrales, integriertes Repository, das sich über das gesamte Unternehmen erstreckt.
  • Operativer Datenspeicher (ODS): Ein flexibleres Repository für kurzfristige oder echtzeitnahe Anforderungen.
  • Data Marts: Teilmengen eines Data Warehouse, die auf einzelne Abteilungen oder Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Schemata in Datenlagern

Schemata legen fest, wie Daten für Abfragen strukturiert werden. Die richtige Wahl beeinflusst die Geschwindigkeit, die Speichereffizienz und die Einfachheit der Berichterstattung.

  • Sternschema: Eine zentrale Faktentabelle, die aus Gründen der Einfachheit und Geschwindigkeit mit Dimensionstabellen verknüpft ist.
  • Snowflake-Schema: Normalisierte Dimensionstabellen verringern die Redundanz, können aber die Abfragekomplexität erhöhen.
  • Galaxy-Schema: Ein Schema mit mehreren Faktentabellen, die sich Dimensionstabellen teilen; wird häufig bei miteinander verbundenen Geschäftsprozessen verwendet.

Sie erhalten eine verbesserte Abfrageleistung, eine erweiterte Datenanalyse, eine vereinfachte Datenverwaltung und eine auf Ihre Geschäftsanforderungen abgestimmte Flexibilität.

Data Warehouse vs. Datenbank: Was ist der Unterschied?

Während herkömmliche Datenbanken Echtzeit-Transaktionen und Betriebsdaten verarbeiten, sind Data Warehouses für die Analyse großer Mengen historischer Daten ausgelegt. Das Verständnis des Unterschieds hilft Teams bei der Auswahl der richtigen Plattform für Leistung, Skalierung und Einblick.

Funktion Traditionelle Datenbank Datenlager
Zweck Tägliche Transaktionen (OLTP) Historische Analyse (OLAP)
Datenmenge Unter Höher
Komplexität der Abfrage Einfach Komplexe, mehrere Quellen
Häufigkeit der Aktualisierung Konstante Regelmäßig
Benutzer Einsatzteams Analysten, Entscheidungsträger

Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse?

Die Entscheidung fällt zwischen Struktur und Flexibilität. Warehouses zeichnen sich durch geregelte, wiederholbare Analysen aus; Lakes bieten die Freiheit der Rohdaten; Lakehouses versuchen, beides unter einen Hut zu bringen.

  • Datenlager: Strukturierte, kuratierte Daten für die Analyse.
  • Datensee: Rohdaten, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten für mehr Flexibilität.
  • Seehaus: Ein hybrider Ansatz, der beide Modelle kombiniert.

Wichtige Anwendungsfälle für Data Warehousing

Von der Analyse des Kundenlebenswerts bis hin zur Vorhersage von Verzögerungen in der Lieferkette - Data Warehouses ermöglichen Analysen, die messbare Geschäftsergebnisse liefern.

  • Kundenanalytik: Verfolgen Sie Verhalten, Bindung und Abwanderung kanalübergreifend
  • Vertrieb & marketing: Pipeline-Leistung mit Marketing-Attribution abgleichen
  • Finanzen: Analyse von P&L, Budgets, Prognosen und Compliance
  • Lieferkette: Störungen vorhersagen und Beschaffung optimieren
  • Betrieb: Effizienzsteigerung durch Einblicke in Anlagen und Prozesse

Sehen Sie, wie GUESS mit Hilfe von OpenText™ Analytics Database (Vertica) 400x schnellere Abfragen erreichte, von 3 TB auf 36 TB expandierte und 80% Mitarbeiter auf der ganzen Welt mit Erkenntnissen versorgte.

Cloud-, Hybrid- und moderne Bereitstellungstrends

Cloud-native Warehouses skalieren nach Bedarf, hybride Setups sorgen für ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Flexibilität, und Multi-Cloud-Strategien optimieren Compliance und Ausfallsicherheit.

  • Cloud-native Plattformen lassen sich leicht skalieren und unterstützen Echtzeit-Ingestion.
  • Hybride Implementierungen kombinieren On-Premise-Systeme mit Cloud-Analysen.
  • Multi-Cloud-Architekturen ermöglichen regionale Compliance und Workload-Balancing.

Wie man das richtige Data Warehouse auswählt

Stellen Sie Ihre aktuellen Datenquellen, Wachstumsprognosen und Abfrageanforderungen dar. Die beste Wahl kann 10-100 Mal mehr Daten und Benutzer ohne Leistungseinbußen verarbeiten.

  • Bereitstellungsmodell: Vor Ort, in der Cloud oder hybrid.
  • Leistungsanforderungen: Gleichzeitige Benutzer, Abfragegeschwindigkeit, Betriebszeit.
  • Datenvolumen: Skalierbarkeit und Speicherformat (spaltenweise vs. zeilenweise).
  • Sicherheit und Compliance: Verschlüsselung, Benutzerrollen, Datenhoheit.
  • Integration: Kompatibilität mit BI-Tools, APIs und Datenquellen.

Wie kann OpenText Ihnen helfen, die Vorteile von Data Warehouses zu nutzen?

Ein Data Warehouse ist nur so wertvoll wie die Erkenntnisse, die es liefert - und das hängt von der Geschwindigkeit, der Zugänglichkeit und dem Vertrauen in die Daten ab. OpenText Analytics Database hilft Ihnen, diese Vorteile zu maximieren, indem es unternehmensgerechte Leistung mit integrierter Governance und fortschrittlichen Analysefunktionen kombiniert.

Mit OpenText können Sie das:

  • Kürzere Zeit bis zur Erkenntnis - Dank der leistungsstarken Abfrageausführung können Analysten komplexe Berichte über Milliarden von Datensätzen in Sekunden statt in Stunden ausführen.
  • Schnellerer Abbau von Silos - Die nahtlose Integration mit mehreren Datenquellen, einschließlich Altsystemen, APIs und Cloud-Plattformen, stellt sicher, dass Ihr Warehouse eine vollständige, aktuelle Sicht auf das Unternehmen widerspiegelt.
  • Verlässliche Daten - Eingebettete Workflows für Datenqualität, Nachverfolgung der Datenabfolge und Validierung stellen sicher, dass jede Entscheidung auf genauen, überprüften Informationen beruht.
  • Skalieren ohne Leistungseinbußen - Elastische Skalierung unterstützt wachsende Arbeitslasten, höhere Benutzergleichzeitigkeit und größere Datensätze, ohne die Abfragen zu verlangsamen.
  • Erweiterte Analysen - Integrierte KI, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung ermöglichen es Teams, von deskriptiven zu präskriptiven Erkenntnissen zu gelangen.
  • Rechtskonformität und Sicherheit - Verschlüsselung auf Unternehmensebene, Zugriffskontrollen und Audit-Protokollierung schützen sensible Daten und unterstützen gesetzliche Vorschriften.
  • Flexible Bereitstellung - Je nach Bedarf oder Architektur können Sie zwischen On-Premise, Hybrid und Private Cloud wählen.

Indem Sie Ihr Data Warehouse mit den Analyse- und Governance-Tools von OpenText kombinieren, erhalten Sie eine Plattform, die Daten nicht nur speichert und organisiert, sondern sie auch in ein strategisches Asset verwandelt - bereit, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Die Rückverlagerung in die Cloud: Was uns die Daten sagen

Mehr als 200 IT-Führungskräfte überdenken reine Cloud-Strategien für ihre Data Warehouses und entscheiden sich für On-Premise-, Private Cloud- oder hybride Bereitstellungen, um Leistung, Kosteneffizienz und Kontrolle zurückzugewinnen.

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