In einem Data Warehouse werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und analysiert. Hier erfährst Du alles, was Du über diese zentrale Technologie der Data Science wissen musst: Definition, Funktionsweise, Geschichte, Anwendungsfälle, Schulungen…

Mit dem Begriff „Data Warehousing” wird der Prozess des Sammelns und des Verwaltens von Daten aus verschiedenen Quellen bezeichnet, um daraus wertvolle Informationen zu gewinnen, die für das Unternehmen nutzbar sind.

Ein „Data Warehouse” ist eine Plattform, die zum Sammeln und Analysieren von Daten aus vielen heterogenen Quellen verwendet wird. Es nimmt eine zentrale Rolle in einem Business-Intelligence-System ein.

Die Plattform vereint verschiedene Technologien und Komponenten, um Daten zu nutzen. Sie ermöglicht die Speicherung großer Datenmengen, aber auch die Abfrage und Analyse. Ziel ist es, Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln und diese für Benutzer und Benutzerinnen verfügbar und zugänglich zu machen.

Ein Data Warehouse ist in der Regel von der operativen Datenbank eines Unternehmens getrennt. Es ermöglicht den Benutzern und Benutzerinnen, sich auf historische und aktuelle Daten zu stützen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Die Geschichte der Data Warehouses

Im Laufe der Zeit wurden die Computer immer komplexer. Die Datenmenge, die den Unternehmen zur Verfügung steht, ist erheblich gestiegen. Aus diesem Grund wurden Data Warehouses unverzichtbar.

1970 führten Nielsen und IRI zum ersten Mal das Konzept der dimensionalen Data Marts für den Einzelhandel ein. 1983 brachte Teradata ein Datenbankmanagementsystem auf den Markt, das speziell für die Entscheidungsunterstützung entwickelt wurde.

Es dauerte jedoch bis Ende der 1980er Jahre, bis das erste unternehmensweite Data Warehouse entstand, das von Paul Murphy und Barry Devlin von IBM entwickelt wurde.

Wie funktioniert ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse funktioniert ähnlich wie ein zentrales Verzeichnis. Die Informationen stammen aus einer oder mehreren Datenquellen, z. B. aus einem Transaktionssystem oder anderen relationalen Datenbanken.

Die Daten können strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Sobald sie in das Warehouse eingespeist werden, werden sie verarbeitet und umgewandelt. Anschließend können die Benutzer und Benutzerinnen mithilfe von Business-Intelligence-Tools, SQL-Clients oder Tabellenkalkulationen darauf zugreifen.

Durch die Zusammenführung von Informationen an einem Ort kann ein Unternehmen von einem umfassenden Überblick über seine Kundschaft oder andere entscheidende Elemente profitieren. Das Warehousing stellt sicher, dass alle Informationen durchgesehen werden.

Außerdem ermöglicht das Data Warehouse das sogenannte Data Mining (dt. Datengrab). Bei diesem Verfahren werden die Daten nach Trends und Mustern durchsucht und darauf aufgebaut, um den Verkauf und die Einnahmen des Unternehmens zu steigern.

Die verschiedenen Data Warehouses

Drei Hauptkategorien von Data Warehouses werden unterschieden. Zunächst einmal sind „Enterprise Data Warehouses“ (EDW) zentralisierte Datenlager zur Unterstützung von Unternehmensentscheidungen.

Die Daten werden einheitlich organisiert und präsentiert. EDWs ermöglichen auch die Klassifizierung von Daten nach ihrem Zweck.

Die zweite wichtige Kategorie von Data Warehouses sind die Operational Data Stores (ODS). Hier werden die Daten in Echtzeit aktualisiert, was sich bei täglichen Aktivitäten wie der Erfassung von Berichten und Mitarbeiterregistrierungen als sehr nützlich erweist.

Schließlich ist ein Data Mart eine Unterkategorie des Data Warehouse. Sie ist für Unternehmen im Vertriebs- oder Finanzsektor konzipiert. Die Daten können direkt aus den verschiedenen Quellen gesammelt werden.

Zustände eines Data Warehouse

Ein Data Warehouse kann verschiedene Status haben. Wenn es „offline“ ist, werden die Daten aus einem operativen System auf einen anderen Server kopiert. Das Laden, Verarbeiten und Berichten der Daten wirkt sich nicht auf die Leistung des Betriebssystems aus.

Ist sie hingegen „online„, werden die Daten regelmäßig aus der operativen Datenbank aktualisiert. Bei einem Echtzeit-Data-Warehouse werden die Daten jedes Mal aktualisiert, wenn eine Transaktion in der relationalen Datenbank stattfindet. Ein Beispiel hierfür ist ein System zur Buchung von Zügen oder Flugzeugen.

Schließlich werden die Daten bei einem integrierten Data Warehouse kontinuierlich aktualisiert. Die erzeugten Transaktionen werden wiederum an das Betriebssystem übertragen.

Die verschiedenen Komponenten eines Data Warehouse

Ein Data Warehouse basiert auf vier Hauptkomponenten. Der „Load Manager“ ermöglicht alle Operationen, mit denen Daten extrahiert und in das Warehouse geladen werden. Er ist auch für die Transformation der Daten zuständig.

Der Warehouse Manager hingegen führt die Operationen durch, die mit der Verwaltung der Daten innerhalb des Warehouse verbunden sind. Er sorgt insbesondere für die Datenkonsistenz, die Erstellung von Indizes und Visualisierungen, die Transformation und Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Archivierung.

 

Der Abfragemanager führt die Operationen im Zusammenhang mit der Verwaltung von Benutzeranfragen aus, indem er diese auf die entsprechenden Tabellen lenkt. Die Zugriffstools schließlich ermöglichen es den Endbenutzern, mit dem Data Warehouse zu interagieren. Dabei kann es sich um Reporting-, Abfrage-, Anwendungsentwicklungs- oder auch Data-Mining-Tools handeln.

Wer nutzt ein Data Warehouse?

Data Warehouses werden von allen Unternehmen verwendet, die große Datenmengen zu verarbeiten haben oder Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen sammeln. Sie werden auch von Unternehmen genutzt, die leichter auf Daten zugreifen möchten.

Für jedes Unternehmen, das von einer Entscheidungshilfe profitieren möchte, können Data Warehouses relevant sein. Dies gilt auch für Benutzer und Benutzerinnen, die Berichte, Grafiken oder Diagramme aus Daten erstellen möchten.

Data Warehouses werden in allen Branchen benutzt. Je nach Branche werden sie jedoch auf unterschiedliche Weise eingesetzt.

In der Luftfahrtindustrie werden Data Warehouses benutzt, um die Rentabilität von Flugreisen zu analysieren oder um personalisierte Werbeaktionen anzubieten. Banken nutzen Data Warehousing, um Ressourcen zu verwalten, Marktforschung zu betreiben oder die Leistung ihrer verschiedenen Produkte zu analysieren.

Im Gesundheitswesen können mit Data Warehouses Behandlungsergebnisse vorhergesagt, Patientenberichte erstellt oder Daten mit Versicherungsgesellschaften ausgetauscht werden.

Im öffentlichen Dienst wird diese Technologie benutzt, um Daten zu sammeln oder um Berichte über Steuern oder die Gesundheitspolitik zu analysieren. Im Versicherungswesen wird sie zur Analyse von Markttrends oder des Kundenverhaltens eingesetzt.

Handelsketten nutzen Data Warehouses für Vertrieb und Marketing, Inventar und Logistik, um die Verbraucher und Verbraucherinnen zu verstehen und um Preise zu optimieren oder personalisierte Werbekampagnen zu starten.

Dasselbe gilt für die Telekommunikationsbranche, wo Verkaufs- und Vertriebsentscheidungen ebenso auf Daten basieren wie Werbekampagnen. Im Tourismus- und Hotelgewerbe schließlich können Werbe- und Verkaufsförderungskampagnen auf den Vorlieben und Gewohnheiten der Reisenden basieren.

Vor- und Nachteile von Data Warehouses

Data Warehouses haben Vor- und Nachteile. Sie sind sehr nützlich, um Unternehmen einen schnellen und einfachen Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen auf zentrale Weise zu ermöglichen.

Mithilfe dieser Tools ist es möglich, auf konsistente und aktuelle Informationen über alle Aktivitäten des Unternehmens zuzugreifen. Sie ermöglichen auch die Erstellung von Berichten und die Durchführung von Abfragen.

Generell kann ein Data Warehouse den Zeitaufwand für die Datenanalyse und die Erstellung von Berichten verringern und diese Aufgaben erleichtern. Schließlich können die Benutzer und Benutzerinnen dank der großen Mengen an historischen Daten Trends über verschiedene Zeiträume hinweg analysieren, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.

Dennoch haben Data Warehouses auch Nachteile. Zunächst einmal ist es für unstrukturierte Daten nicht ideal.

Außerdem ist die Erstellung und Implementierung eines Data Warehouse zeitaufwendig und oft sehr arbeitsintensiv. Paradoxerweise kann ein Warehouse schnell veraltet sein.

Darüber hinaus ist es schwierig, Änderungen an Datentypen, Datenquellenschemata, Indizes und Abfragen vorzunehmen. Die Nutzung einer solchen Plattform kann sich für durchschnittliche Benutzer und Benutzerinnen als zu komplex erweisen.

Daher müssen Organisationen viele Ressourcen für die Schulung der Mitarbeitenden und die Implementierung des Warehouse einsetzen. Daher ist es wichtig, die Vor- und Nachteile abzuwägen, bevor man sich für die Nutzung einer solchen Lösung entscheidet.

Wie kann man lernen, ein Data Warehouse zu benutzten?

Um zu lernen, wie man ein Data Warehouse benutzt, kannst Du an den Schulungen von Data Scientest teilnehmen. Du kannst durch unsere verschiedenen Weiterbildungen herausfinden, wie Du diese Werkzeuge beherrschen kannst: Weiterbildung zum/r Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer…

Das Data Warehouse ist in den Berufen im Bereich der Datenwissenschaft zentral, und unsere verschiedenen Lehrgänge bieten Dir daher die Möglichkeit, sie zu nutzen. Du wirst zum Beispiel Snowflake, das in der Cloud verfügbare Data Warehouse, kennenlernen.

Unsere Kurse verfolgen einen innovativen Blended-Learning-Ansatz, einen Hybridkurs aus Präsenz- und Fernunterricht, und können als Intensivkurs oder als berufsbegleitende Weiterbildung absolviert werden. Sie führen zu einem von der Pariser Universität la Sorbonne zertifizierten Abschluss.

Diese verschiedenen Studiengänge richten sich an Einzelpersonen oder an Unternehmen, die ihre Teams weiterbilden möchten. Warte nicht länger und entdecke unsere verschiedenen Weiterbildungen.

Nun weißt Du alles über Data Warehouses. Hier findest Du alles, was Du über Datenbanken im Allgemeinen wissen musst, und unsere umfassenden Artikel über Data Science.