Inhaltsverzeichnis
Was versteht man unter einem Data Warehouse?
Unter einem Data Warehouse (DWH) versteht man eine zentrale Sammelstelle von Daten, die in einem Unternehmen anfallen beziehungsweise gesammelt werden. Gespeist wird das Data Warehouse meist von verschiedenen Quellen wie zum Beispiel aus den Daten eines ERP-Systems oder der Supportabteilung, die Daten von Kunden hinterlegt.
Was liegen bei der Erstellung eines Data-Warehouses zugrunde?
Der Erstellung eines Data-Warehouses liegen zwei Leitgedanken zugrunde: Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Datenbeständen, um im Data-Warehouse eine globale Sicht auf die Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen zu ermöglichen.
Wie werden die Daten in den Data Marts abgelegt?
In den Data Marts werden die Daten häufig als mehrdimensionale Matrizen im sogenannten Sternschema oder in verwandten Datenschemata wie Schneeflocken- und Galaxy-Schema abgelegt. In den letzten Jahren hat sich mehr und mehr die Abkehr von der turnusmäßigen Beladung hin zur Echtzeitbeladung des Data Warehouse vollzogen (real-time data warehousing).
Was ist ein Betriebsdatenspeicher?
Betriebsdatenspeicher (ODS): ODS ist ein Datenspeicher, in dem weder OLTP noch Data Warehouse die Berichtsanforderungen eines Unternehmens unterstützen können. Datenmarkt: Ein Data Mart ist für Abteilungsdaten wie Vertrieb, Finanzen und Lieferkette konzipiert.
Was beschleunigt ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse beschleunigt die Auswertung von Daten erheblich. Das liegt unter anderem daran, dass die Verbesserungen der Datenqualität und die Reduktion der Komplexität bereits beim Transformations-Prozess erfolgen. Diese sehr komplexe und zeitintensive Arbeit muss nicht vom Analyse- oder Reporting-Werkzeug geleistet werden.
Wie reduziert ein Data Warehouse die Komplexität von Datenquellen?
Ein Data Warehouse reduziert die Komplexität bestehender Datenquellen. Dazu verwendet es ausschließlich ihre relevanten Daten und fügt sie als neues, einfaches Datenmodell in einer eigenen Datenbank wieder zusammen. So stellt ein Data Warehouse ausschließlich die Daten bereit, die wirklich ausgewertet werden sollen.
Was sind Data Marts und Data Warehouses?
Data Marts und Data Warehouses sind Repositories, in denen Daten bis zur Verwendung gespeichert und verwaltet werden. Während Data Warehouses sämtliche Informationen eines Unternehmens enthalten, erfüllen Data Marts nur die Anforderungen bestimmter Abteilungen oder Geschäftsfunktionen.
Wie überträgt das Data Warehouse die Daten in eine eigene arbeitsdatenbank?
Als Erstes überträgt das Data Warehouse die ausgewählten Daten auch aus komplexen Datenquellen in eine eigene Arbeitsdatenbank, die „Staging Area“ oder „Stage-Datenbank“. Die technische Belastung der ursprünglichen Datenquellen ist damit auf das absolute Minimum reduziert. Dieser Schritt wird „Extraktion“ genannt.
Wie kann man Data Warehousing nutzen?
Der Bankensektor kann beispielsweise Data Warehouses verwenden, um Finanzmodelle zu erstellen, die die Kosteneffizienz verbessern können. Ein anderer Anwendungsfallbeispiel für Data Warehousing ist das Supply Chain Management, bei dem Datenanalysen und Prognosen dazu beitragen, die Vorlaufzeiten zu verkürzen und den Betrieb zu rationalisieren.
Was ist die zentrale Komponente einer Data Warehousing-Architektur?
Die zentrale Komponente einer Data Warehousing-Architektur ist eine Datenbank, in der alle Unternehmensdaten gespeichert und für die Berichterstellung verwaltet werden. Dies bedeutet natürlich, dass Sie auswählen müssen, welche Art von Datenbank Sie zum Speichern von Daten in Ihrem Warehouse verwenden möchten.
Welche Daten werden in Data Warehouses gespeichert?
In Data Warehouses werden aktuelle Daten und Verlaufsdaten gespeichert und zur Erstellung von Datenberichten und -analysen verwendet. Für ein Data Warehouse vorgesehene Daten werden in regelmäßigen Abständen aus verschiedenen Quellen mit wichtigen Unternehmensdaten extrahiert.
Was war die Data Warehouse-Architektur?
In den letzten drei Jahrzehnten war die Data Warehouse-Architektur die Säule der Datenökosysteme von Unternehmen. Und trotz zahlreicher Veränderungen in den letzten fünf Jahren im Bereich Big Data, Cloud Computing, prädiktive Analyse und Informationstechnologien haben Data Warehouses immer mehr an Bedeutung gewonnen.
Was bieten Data Warehouses an?
Data Warehouses bieten den übergreifenden und einzigartigen Vorteil, dass Unternehmen große Mengen verschiedener Daten analysieren und daraus einen signifikanten Wert ziehen sowie Verlaufsdaten aufzeichnen können.