Was ist eine Data Warehouse Architektur?
Ein Data-Warehouse-Design vereinheitlicht und integriert mittels Data-Warehouse-Modellierung Daten aus unterschiedlichen Datenbanken in kollektiv passender Weise. Es umfasst Daten aus verschiedenen Quellen, wie relationalen und nicht-relationalen Datenbanken, Flatfiles, Mainframes und Cloud-basierten Systemen.
Wann braucht man ein Data Warehouse?
Sie können ein Data Warehouse verwenden, um Daten aus beliebigen Quellen zu erfassen, zu assimilieren und abzuleiten, und zwar über alle Unternehmensbereiche hinweg. Infolgedessen verbessert sich Ihr BI sprunghaft, da Daten aus unterschiedlichen Quellen mühelos konsolidiert werden können.
Wie entsteht ein Data Warehouse?
Der Inhalt eines Data Warehouse entsteht durch Kopieren und Aufbereiten von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Meist ist ein Data Warehouse die Basis für die Aggregation von betrieblichen Kennzahlen und darauf aufbauende Analysen, das sogenannte Online Analytical Processing (OLAP). Ein Data Warehouse ist häufig Ausgangsbasis für Data Mining.
Was sind die Unterschiede zwischen Data Warehouse und Big Data?
Unterschiede zwischen Data Warehouse und Big Data Analytics. Der Blogger und IT-Experte Bill Inmon ist der Überzeugung, dass Data Warehouse eine feste Systemarchitektur darstelle, wohingegen Big Data eine Technologie bezeichne. Schlussendlich werden beide Systeme bzw. Methoden zur Analyse von Daten verwendet.
Wie wird das Data Warehouse ausgewertet?
Im Data-Warehousing-Prozess wird das Datenlager in vier Schritten verwaltet und ausgewertet: Datenbeschaffung: Relevante Daten werden aus den Quellsystemen extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen. Versorgung und Datenhaltung der für die aktuellen Abfragen benötigten Daten.
Was sind die Nachteile von Data Warehouse Systemen?
Nachteile von Data Warehouse Systemen lange Ladezeiten bei komplexeren Daten und steigendem Datenvolumen keine Verarbeitung von unstrukturierten Daten (z.B. Filme oder Audiodateien) kein Echtzeitstreaming der Daten lange Antwortzeiten bei Ad-hoc-Abfragen
Eine Data Warehouse Architektur besteht im Prinzip aus sechs Schichten: Die Datenquellen für ein Data Warehouse sind primär interne Daten. Systeme wie das ERP, ein CRM, ein Logistik-System oder ein Service-Tool stellen oft wertvolle Daten bereit.
Wie kommt das Data Warehouse zum Einsatz?
Im Unternehmensumfeld kommt das Data Warehouse in vielen Bereichen zum Einsatz. Es soll als unternehmensweit nutzbares Instrument verschiedene Abteilungen und die Entscheider flexibel unterstützen. Das Datenlager stellt die benötigten Daten für die Anwender zur Analyse von Unternehmensprozessen und -kennzahlen bereit.
Was sind die vor- und Nachteile eines Data Warehouses?
Als Übersicht die generellen Vor- und Nachteile eines Data Warehouses tabellarisch aufgeschlüsselt: Vor- und Nachteile eines Data Warehouses. Salesdaten: Die Bestellungen und Umsätze sind häufig zentral in DWHs, manuelle Forecasts hingegen sind selten zu finden.
Welche Definition gibt es für den Begriff Data Warehouse?
Es gibt derzeit keine einheitliche Definition für den Begriff „Data Warehouse“. Weitgehend gilt jedoch: Ein Data Warehouse ermöglicht eine globale Sicht auf heterogene und verteilte Datenbestände, indem die für die globale Sicht relevanten Daten aus den Datenquellen zu einem gemeinsamen konsistenten Datenbestand zusammengeführt werden.