Ein Data Warehouse sammelt und analysiert Daten aus verschiedenen Quellen. Hier erfährst Du alles, was Du über diese zentrale Technologie der Data Science wissen musst: Definition, Funktionsweise, Geschichte, Anwendungsfälle, Schulungen…
Was ist ein Data Warehouse ?
Data Warehousing bezeichnet den Prozess des Sammelns und Verwaltens von Daten aus verschiedenen Quellen, um daraus wertvolle Informationen zu gewinnen, die für das Unternehmen nutzbar sind. Es handelt sich dabei um eine entscheidende Komponente eines Business-Intelligence-Systems.
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Data Warehouse: Eine Plattform zur Datensammlung und -analyse
Ein Data Warehouse ist eine Plattform, die Daten aus mehreren Quellen sammelt und analysiert. Es spielt eine zentrale Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in nützliche Informationen, die für Benutzer und Benutzerinnen zugänglich gemacht werden sollen.
Dabei vereint es verschiedene Technologien und Komponenten, um diese Daten zu nutzen und ermöglicht die Speicherung großer Datenmengen sowie die Durchführung von Abfragen und Analysen.
Ziel des Data Warehousing: Von Rohdaten zu nützlichen Informationen
Das Ziel des Data Warehousing besteht darin, Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln, die für die Benutzer und Benutzerinnen eines Unternehmens relevant sind.
Dies ermöglicht es ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Unternehmen effektiv zu steuern.
Trennung von operativer Datenbank und Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist in der Regel von der operativen Datenbank eines Unternehmens getrennt. Dadurch können Benutzer und Benutzerinnen sowohl auf historische als auch auf aktuelle Daten zugreifen, um ihre Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Die operative Datenbank dient hingegen der täglichen Transaktionsverarbeitung und enthält in der Regel detaillierte, zeitnahe Informationen.
Kurz: Ein Data Warehouse bietet eine Plattform für die Datenspeicherung, -abfrage und -analyse, die es den Benutzern und Benutzerinnen ermöglicht, auf historische und aktuelle Daten zuzugreifen, um bessere Entscheidungen zu treffen und das Unternehmen effektiv zu steuern.
Durch fortschrittliche Technologien, Datenintegration und strenge Datenqualitätsstandards liefert das Data Warehouse wertvolle Erkenntnisse, die zur Optimierung der Unternehmensleistung beitragen.
Aber schauen wir und das Data Warehouse mal genauer an …
Die Geschichte der Data Warehouses
Im Laufe der Zeit hat sich die Technologie im Bereich der Computertechnik stetig weiterentwickelt und zu einer Zunahme der Datenmenge geführt, auf die Unternehmen heute zugreifen können. Als Reaktion darauf wurden Data Warehouses zu einem unverzichtbaren Instrument.
In den 1970er Jahren führten Nielsen und IRI das Konzept der dimensionalen Data Marts für den Einzelhandel ein, um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Dies markierte einen wichtigen Schritt in der Entwicklung von Data Warehousing-Technologien.
Später, im Jahr 1983, brachte Teradata ein Datenbankmanagementsystem auf den Markt, das speziell für die Entscheidungsunterstützung entwickelt wurde. Diese Innovationen legten den Grundstein für die weitere Entwicklung von Data Warehousing.
Es war jedoch erst gegen Ende der 1980er Jahre, dass das erste unternehmensweite Data Warehouse entstand. Dieses Data Warehouse wurde von Paul Murphy und Barry Devlin von IBM entwickelt. Ihre Arbeit ebnete den Weg für die breitere Akzeptanz und Implementierung von Data Warehouses in Unternehmen.
Seitdem haben Data Warehouses eine bedeutende Entwicklung durchlaufen und sind zu einer wesentlichen Komponente für Unternehmen geworden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Sie ermöglichen es Unternehmen, eine umfassende Sicht auf ihre Daten zu erhalten und wertvolle Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zu gewinnen.
Data Warehouses haben sich auch in Bezug auf ihre Funktionen und Möglichkeiten erheblich weiterentwickelt. Heutzutage bieten sie fortschrittliche Analysefunktionen, Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen, Datenbereinigung und -qualitätsmanagement, Skalierbarkeit für große Datenmengen und umfangreiche Unterstützung für Data Science-Aktivitäten wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.
Insgesamt haben Data Warehouses eine faszinierende Entwicklung von den ersten Ansätzen in den 1970er Jahren bis hin zu den hochentwickelten Plattformen von heute durchlaufen.
Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Bewältigung der Datenherausforderungen, vor denen Unternehmen stehen, und bieten die Grundlage für datengesteuerte Entscheidungen und Innovationen.
Wie funktioniert ein Data Warehouse ?
Ein Data Warehouse funktioniert ähnlich wie ein zentrales Verzeichnis. Die Informationen kommen 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 es 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.
Welche Data Warehouses gibt es ?
Es gibt drei Hauptkategorien von Data Warehouses.
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.
Allerdings ist die „Operational Data Stores (ODS)“ Kategorie eine wichtige Kategorie. Die Daten sind 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 sind direkt aus den verschiedenen Quellen gesammelt.
Ist SAP ein Data Warehouse ?
SAP ist ein Unternehmen, das eine breite Palette von Softwarelösungen für Unternehmen anbietet, darunter auch Lösungen für das Data Warehousing. SAP bietet verschiedene Produkte an, die als Data Warehouse dienen können. Ein bekanntes Beispiel ist das SAP Business Warehouse (BW), das speziell für die Sammlung, Speicherung und Analyse von Unternehmensdaten entwickelt wurde.
Das SAP Business Warehouse (BW) ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu transformieren und zu analysieren. Es bietet Funktionen für Datenbereinigung, Datenmodellierung, Datenmanagement und Business-Intelligence-Analysen.
Das BW unterstützt auch die Extraktion von Daten aus anderen SAP-Systemen und anderen Quellen wie Datenbanken und Dateien.
Darüber hinaus bietet SAP auch andere Lösungen im Bereich Data Warehousing an, wie SAP HANA, ein leistungsstarkes In-Memory Datenbankmanagementsystem, das Echtzeitanalysen und schnelle Datenverarbeitung ermöglicht.
SAP bietet auch Cloud-basierte Data-Warehouse-Lösungen wie SAP Data Warehouse Cloud, die es Unternehmen ermöglichen, Daten in der Cloud zu speichern, zu verwalten und zu analysieren.
Es ist wichtig anzumerken, dass SAP nicht ausschließlich als Data Warehouse angesehen werden kann, da das Unternehmen eine breite Palette von Unternehmenssoftware anbietet.
Data Warehousing ist jedoch ein Bereich, in dem SAP Lösungen anbietet, um Unternehmen bei der Verwaltung und Analyse ihrer Daten zu unterstützen.
Data Warehouse Status
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 ein Data Warehouse 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.
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Schließlich werden die Daten bei einem integrierten Data Warehouse kontinuierlich aktualisiert. Die erzeugten Transaktionen werden wiederum an das Betriebssystem übertragen.
Die verschiedenen Komponenten des 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. Dieser 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 zu interagieren. Dabei kann es sich um Reporting-, Abfrage-, Anwendungsentwicklungs- oder auch Data-Mining-Tools handeln.
Wer nutzt ein Data Warehouse?
Alle Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten oder Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen sammeln, verwenden Data Warehouses. Unternehmen, die leichter auf Daten zugreifen möchten, nutzen sie ebenfalls.
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.
Alle Branchen benutzen Data Warehouses. Je nach Branche werden sie jedoch auf unterschiedliche Weise eingesetzt.
Die Luftfahrtindustrie benutzt Data Warehouses, um die Rentabilität von Flugreisen zu analysieren oder um personalisierte Werbeaktionen anzubieten. Banken nutzen sie, 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.
Diese Technologie benutzt man auch im öffentlichen Dienst, 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 des 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.
Der Einfluss von KI auf Data Warehouses
Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf Data Warehouses ist signifikant und hat zu bedeutenden Veränderungen in der Art und Weise geführt, wie Data Warehouses genutzt werden und welche Erkenntnisse aus den gesammelten Daten gewonnen werden können. Hier sind einige wichtige Auswirkungen der KI auf Data Warehouses:
Datenanalyse und -vorhersage:
KI ermöglicht fortgeschrittene Analysen von Daten in Data Warehouses. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens können Data Scientists und Analysten neue Erkenntnisse und Muster in den Daten entdecken. KI-Modelle können Vorhersagen treffen und Trends identifizieren, um bessere Entscheidungen zu unterstützen.
Automatisierung von Aufgaben:
KI-Techniken wie Automatisierung, Robotik und Prozessautomatisierung können in Data Warehouses eingesetzt werden, um Routineaufgaben wie Datenaufbereitung, Datenintegration und Datenbereinigung zu automatisieren. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Datenverarbeitung und reduziert den Arbeitsaufwand für Data Scientists.
Datenqualität und -bereinigung:
KI kann bei der Verbesserung der Datenqualität in Data Warehouses helfen. Durch den Einsatz von KI-Techniken können inkonsistente, unvollständige oder fehlerhafte Daten erkannt und korrigiert werden. KI kann auch bei der Datenbereinigung und Entfernung von Rauschen und Ausreißern unterstützen.
Personalisierte Analysen:
KI ermöglicht die Personalisierung von Analysen in Data Warehouses. Durch den Einsatz von KI-Modellen können Benutzer und Benutzerinnen individuelle Einblicke und Empfehlungen erhalten, die auf ihren spezifischen Anforderungen und Präferenzen basieren. Dies führt zu einer verbesserten Benutzererfahrung und ermöglicht es den Nutzern, relevante Informationen effektiver zu nutzen.
Echtzeitanalysen:
KI kann Echtzeitanalysen in Data Warehouses ermöglichen. Durch die Integration von KI-Modellen in die Datenverarbeitung und Analyse können Unternehmen Echtzeitinformationen und Echtzeiterkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Dies ist besonders wertvoll in schnelllebigen Geschäftsumgebungen, in denen Echtzeitentscheidungen getroffen werden müssen.
Automatisierte Datenexploration:
KI-Techniken wie automatisierte Datenexploration und automatisiertes maschinelles Lernen können Data Scientists bei der Identifizierung von relevanten Datenmustern und Merkmalen unterstützen. Diese automatisierten Ansätze können helfen, verborgene Beziehungen und neue Erkenntnisse aus den Daten zu entdecken.
Insgesamt trägt Künstliche Intelligenz dazu bei, dass Data Warehouses effizienter, leistungsfähiger und aussagekräftiger werden. Die Integration von KI-Techniken ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten besser zu nutzen und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Data Warehouses dienen als wichtige Plattformen für die Umsetzung von KI-Anwendungen und unterstützen Unternehmen bei der Maximierung des Wertes ihrer Daten.
Unterschied zwischen Data Warehouses, Data Marts und Operation Data Stores
| Begriff | Definition/Beschreibung |
|---|---|
| Data Warehouse | Ein zentraler Datenbank-Server, der Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, zusammenführt, bereinigt und organisiert, um eine einzige, konsistente Quelle der Wahrheit zu schaffen, die für Entscheidungsfindung und Business Intelligence-Anwendungen genutzt werden kann. |
| Data Mart | Eine kleinere Version eines Data Warehouses, das auf eine spezifische Gruppe von Geschäftsanwendern oder eine bestimmte Abteilung in einem Unternehmen ausgerichtet ist. Data Marts beinhalten nur einen Teil der Daten, die im Data Warehouse enthalten sind, und sind darauf ausgerichtet, spezielle Analysebedürfnisse zu erfüllen. |
| Operational Data Store (ODS) | Eine Zwischenspeicherungs- und Integrationsplattform, die als eine Art „Rohdaten-Repository“ für operative Systeme und Anwendungen dient. Im Gegensatz zum Data Warehouse und Data Mart ist ein ODS auf die Erfassung und Verarbeitung von transaktionalen Daten in Echtzeit ausgerichtet. |
Wie kann man lernen, ein Data Warehouse zu benutzen?
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 Weiterbildungen 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.
