Einleitung

In einer Zeit, in der Daten zum Herzstück erfolgreicher Unternehmensentscheidungen werden, ist das Data Warehouse zu einem unverzichtbaren Werkzeug geworden. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff, und warum ist es für Unternehmen so entscheidend?

Das Data Warehouse ist eine essenzielle Datenbanklösung für unternehmensweite Analysen. Es extrahiert, konsolidiert und sichert relevante Daten aus diversen Quellen für verbesserte Entscheidungsfindungen und Analyseprozesse.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine entscheidende Plattform zur Zusammenführung und Langzeitsicherung von Daten aus vielfältigen Quellen. Es ermöglicht eine umfassende Sicht auf Informationen aus diversen Quellen und vereinfacht den Zugriff für Anwender, da die Daten konsistent und strukturiert in einer zentralen Datenbank bereitstehen.

Speziell angefertigte Auszüge, bekannt als Data Marts, werden für nachgelagerte Anwendungen angeboten. Diese Daten dienen der Analyse betrieblicher Kennzahlen und bilden oft die Grundlage für Data Mining. Der Prozess zur Beschaffung, Verwaltung, Sicherung und Bereitstellung von Daten wird als Data Warehousing bezeichnet.

Durch die Zentralisierung und Konsolidierung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen können Unternehmen wertvolle Geschäftsinformationen gewinnen und die Entscheidungsfindung verbessern. Ein Verlaufsdatensatz, der für Daten- und Geschäftsanalysten äußerst nützlich ist, entsteht im Laufe der Zeit. Daher gilt ein Data Warehouse als die maßgebliche Datenquelle einer Organisation.

Geschichte des Data Warehouse

Als Data Warehouses in den späten 1980er-Jahren aufkamen, wurden sie hauptsächlich zur Speicherung von strukturierten Daten wie Informationen über Personen, Produkte und Transaktionen entwickelt. Diese Daten wurden systematisch organisiert und für einen einfachen Zugriff formatiert. Doch mit der Zeit wuchsen die Anforderungen der Unternehmen und sie wollten auch unstrukturierte Daten wie Dokumente, Bilder, Videos, E-Mails, soziale Medienbeiträge und Rohdaten von Maschinensensoren speichern, abrufen und analysieren. Ein modernes Data Warehouse hat die Fähigkeit, sowohl strukturierte, als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Durch die Integration dieser verschiedenen Datentypen und das Aufbrechen von Datensilos erhalten Unternehmen ein umfassendes Bild und können wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Die 4 Teilprozesse des Data Warehouses

Data Warehousing kann in vier Hauptprozesse unterteilt werden:

1. Datenbeschaffung: Erfassung und Extraktion von Daten aus diversen Quellen.

2. Datenhaltung: Speicherung der Daten im Data Warehouse und die Langzeitarchivierung.

3. Datenversorgung: Bereitstellung der benötigten Daten für nachgelagerte Systeme und die Einrichtung von Data Marts.

4. Datenauswertung: Analyse und Auswertung der gespeicherten Daten.

Bild-1: Ablauf der Datenspeicherung im Data Warehouse.

Komponenten eines Data Warehouses

Ein typisches Data Warehouse setzt sich in der Regel aus vier Hauptkomponenten zusammen:
einer zentralen Datenbank, ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden), Metadaten und Zugriffswerkzeugen. Diese Komponenten sind darauf ausgerichtet, schnelle Ergebnisse zu liefern, damit Sie Daten schnell analysieren und Erkenntnisse gewinnen können.

Bild-2: Komponenten eines Data Warehouses

Zentrale Datenbank: Die Basis Ihres Data Warehouses bildet eine Datenbank. Meist sind dies herkömmliche relationale Datenbanken, die entweder lokal oder in der Cloud betrieben werden. Allerdings gewinnen In-Memory-Datenbanken durch den zunehmenden Bedarf an Echtzeitleistung und die sinkenden Kosten für Arbeitsspeicher schnell an Beliebtheit.

Datenintegration: Daten werden aus verschiedenen Quellsystemen abgerufen und angepasst, um sie für eine schnelle analytische Verwendung vorzubereiten. Dies geschieht durch verschiedene Integrationsansätze wie ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), ELT und Echtzeitdatenreplikation. Zudem werden Dienste zur Massenladeverarbeitung, Datentransformation, sowie Datenqualitäts- und -anreicherung eingesetzt.

Metadaten: Metadaten sind Informationen über Ihre Daten. Sie beschreiben die Quelle, Verwendungszwecke, Werte und andere Eigenschaften der Datensätze in Ihrem Data Warehouse. Es gibt geschäftliche Metadaten, die Ihren Daten zusätzlichen Kontext verleihen, sowie technische Metadaten, die den Datenzugriff beschreiben – einschließlich Speicherort und Struktur der Daten.

Zugriffstools für das Data Warehouse: Diese Tools ermöglichen es den Nutzern, mit den Daten in Ihrem Data Warehouse zu interagieren. Beispiele sind Abfrage- und Berichtstools, Anwendungsentwicklungstools, Data-Mining-Tools und OLAP-Tools.

Data Warehouse-Architekturen

Data Warehouses sind entscheidend für datenbasierte Business Intelligence. Sie bestehen aus verschiedenen Ebenen: Speicherung, Verarbeitung und Services. Ursprünglich von IT-Teams entwickelt, bieten sie heute Fachanwendern Zugriff auf Daten und ermöglichen wertvolle Erkenntnisse. Zu den wichtigen Funktionen gehören semantische Ebenen, virtuelle Arbeitsbereiche und die Integration von Cloud-Technologien, die die Zusammenarbeit fördern und eine globale Entscheidungsfindung unterstützen.

Ein typisches Data Warehouse besteht aus drei verschiedenen Ebenen, die zusammenarbeiten, um Daten effizient zu organisieren, zu verarbeiten und zu präsentieren.

Bild-3: Data-Warehouse-Architektur: Ein typisches Data Warehouse umfasst die drei oben genannten Schichten. Moderne Data Warehouses kombinieren heute OLTP und OLAP in einem eigenen System.

• Unterste Ebene (Speicherschicht): Hier werden Speichermedien, das Meta-Repository, Data Marts und Datenbankserver integriert, um Daten effizient zu speichern und zu organisieren.
• Mittlere Ebene (Verarbeitungsschicht): Diese Schicht fungiert als Online Analytical Processing (OLAP)-System. Sie verarbeitet komplexe Anfragen und präsentiert die Ergebnisse in einer für die Datenanalyse und Business Intelligence geeigneten Form.
• Oberste Ebene (Services-Schicht): An der Spitze befindet sich das Benutzer-Frontend mit einem visuellen Dashboard, das Analysen und Berichte ermöglicht. Hier haben Benutzer Zugriff auf die Daten und können sie für fundierte Entscheidungen visualisieren und nutzen.

Data Warehouses wurden ursprünglich von IT-Teams konzipiert und verwaltet, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. In den letzten Jahren haben sie sich jedoch weiterentwickelt, um Fachanwendern den Zugriff auf Daten und die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse zu ermöglichen. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Data Warehouses, die die Arbeit von Fachanwendern erleichtern:

• Die semantische oder geschäftliche Ebene stellt Ausdrücke in natürlicher Sprache bereit und ermöglicht es jedem Benutzer, Daten sofort zu verstehen, Beziehungen zwischen Elementen im Datenmodell zu definieren und Datenfelder mit neuen Geschäftsinformationen anzureichern.
• Virtuelle Arbeitsbereiche ermöglichen es Teams, Datenmodelle und -verbindungen an einem sicheren und kontrollierten Ort zusammenzuführen und die Zusammenarbeit mit Kollegen durch einen gemeinsamen Bereich und einen gemeinsamen Datensatz zu verbessern.
• Die Cloud hat die Entscheidungsfindung weiter verbessert, indem sie Mitarbeitern weltweit eine Vielzahl von Werkzeugen und Funktionen bietet, um Datenanalyseaufgaben leicht durchzuführen. Neue Anwendungen und Datenquellen können ohne nennenswerte IT-Unterstützung miteinander in Beziehung gesetzt werden.

Unternehmensvorteile durch Data Warehouse

Jetzt, da wir ein Verständnis dafür haben, wie Data Warehouses funktionieren, ist es an der Zeit, die Vorteile genauer zu betrachten und zu verstehen, wie sie Ihrem Unternehmen zugutekommen können. Data Warehousing bietet eine Vielzahl von Vorteilen, die unabhängig von der Art Ihres Unternehmens dazu beitragen können, seine Leistung zu verbessern und seine Wachstumsziele zu erreichen. Ob Sie eine Agentur für digitales Marketing leiten oder ein etabliertes stationäres Unternehmen führen, die Implementierung eines Data Warehouses kann entscheidende Vorteile für Ihre Geschäftsabläufe und Ihren Erfolg bringen.

Bild-4: Die Unternehmensvorteile des Data Warehouses

Hier sind 7 Hauptvorteile von Data Warehousing für Ihr Unternehmen:

1. Zeitersparnis: In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt ist die Fähigkeit, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, entscheidend, um im Wettbewerb zu bestehen. Ein Data Warehouse ermöglicht Ihnen den Zugriff auf alle benötigten Daten innerhalb von Minuten, ohne komplexe Abfragen oder aufwändige Prozesse.

2. Verbesserte Datenqualität: Durch die Zusammenführung und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen gewährleistet ein Data Warehouse die Zuverlässigkeit und Qualität Ihrer Unternehmensdaten.

3. Bessere Business Intelligence: Ein Data Warehouse ermöglicht die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und verbessert somit die Business Intelligence Ihres Unternehmens erheblich.

4. Konsistente Daten: Durch die zentrale Speicherung von Daten gewährleistet ein Data Warehouse die Konsistenz und Qualität der Daten, was zu bewussteren Unternehmensentscheidungen führt.

5. Verbesserter Return on Investment (ROI): Die Verwendung eines Data Warehouses kann zu einem deutlichen ROI führen, indem der Wert und die Erkenntnisse zahlreicher Datenbanken genutzt werden.

6. Speicherung historischer Daten: Ein Data Warehouse ermöglicht die Speicherung großer Mengen historischer Daten, was die Analyse vergangener Trends und Ereignisse erleichtert und somit fundierte Entscheidungen für die Zukunft ermöglicht.

7. Erhöhte Datensicherheit: Data Warehousing bietet eine zusätzliche Sicherheitsebene für Ihre Daten, indem alle Datenquellen konsolidiert und geschützt werden, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden.

Durch diese Vorteile kann ein Data Warehouse Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und die Effizienz und Effektivität Ihrer Geschäftsprozesse verbessern.

Anwendungsgebiete des Data Warehouses

Ein Data Warehouse findet in der Unternehmenswelt vielfältige Anwendungen, um Geschäftsentscheidungen zu erleichtern. Hier sind einige Beispiele dafür, wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Im Einzelhandel:

Ein gutes Beispiel wäre ein Datamart im Einzelhandel, der Kundeninformationen aus Registrierkassen, Mailinglisten, Websites und Feedbackkarten integriert.

In der Finanzwelt:

Banken, Versicherungen, Handelsunternehmen und andere Unternehmen im Finanzsektor benötigen jederzeit genaue Daten. Eine korrekte Datenvalidierung in Datenbanken und eine entsprechende Verbindung mit anderen Tabellen ermöglichen dies.

Im Bauwesen:

Auch Bauunternehmen benötigen Daten zu jedem Einkauf, der während der Bauphase getätigt wird, um finanzielle Entscheidungen treffen zu können. Gleiches gilt für die Lohnabrechnungen der Vertragsarbeiter.

Im Gesundheitswesen:

Im Gesundheitswesen werden diese zentralen Datenspeicher genutzt, um Patienteninformationen aus verschiedenen Bereichen der medizinischen Abteilungen zu erfassen. Dazu gehören persönliche Patientendaten, Finanztransaktionen mit dem Krankenhaus und Versicherungsdaten. Ein Data Warehouse konsolidiert und verknüpft all diese Daten über das Datenbankschema hinweg.

Diese Beispiele verdeutlichen die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Data Warehouses in verschiedenen Branchen und für unterschiedliche Zwecke. Als organisierter Speicher für Rohdaten können sie eine Vielzahl von Funktionen für Endbenutzer erfüllen.

Fazit und Ausblick

Ein Data Warehouse ist ein wesentlicher Bestandteil moderner Dateninfrastrukturen, der Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Die zentralen Komponenten, darunter die Datenbank, Datenintegration und ETL, arbeiten zusammen, um effizientes Datenmanagement und aussagekräftige Analysen zu ermöglichen. Die Hauptarchitekturen bieten eine strukturierte Lösung für Datenmanagement und Analyse, während die Vorteile für Unternehmen von verbesserter Entscheidungsfindung bis hin zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit reichen. In verschiedenen Branchen wie im Einzelhandel, im Finanzwesen, im Bauwesen oder im Gesundheitswesen bieten Data Warehouses zahlreiche Vorteile, die Unternehmen nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Datenressourcen optimal zu nutzen. Die ständige Weiterentwicklung von Technologien wird die Rolle des Data Warehouses in der Unternehmensführung und -strategie weiter stärken.