Effizientes Datenmanagement mit dem Data Warehouse

technologie 9. Apr. 2021

Der Begriff Data Warehouse ist allgegenwärtig im Bereich IT und Data Science. Doch was genau ist ein Data Warehouse und wie wird es genutzt?

Stellen Sie sich die folgende Situation vor: Sie arbeiten an einem Projekt, wozu Sie verschiedene Daten aus den unterschiedlichsten Quellen benötigen. Unter anderem möchten Sie den Verkaufspreis eines Produktes aus dem Jahr 2015 herausfinden. Bevor Sie in einem langwierigen Prozess sämtliche Ordner und Dateien der jeweiligen Datenbanken durchsuchen müssen, können Sie einfach auf ein zentrales Datenlager zugreifen, auf dem die historischen Daten aller operativen Datenverarbeitungssysteme gespeichert sind. Dieses Datenlager wird als Data Warehouse bezeichnet. Wie ein solches Data Warehouse aufgebaut ist und verwendet werden kann, erfahren Sie in diesem Blogartikel.

Was ist ein Data Warehouse?

Die tägliche Flut an Daten und Informationen eines Unternehmens ist schwer zu bewältigen und es ist oft nicht leicht den Überblick über all diese Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zu behalten. Die Infrastruktur vieler Unternehmen ist somit zusammengesetzt aus mehreren heterogenen Systemen. Die Beantwortung einfacher Fragen wird dadurch erschwert und kann Sie letztendlich wertvolle Zeit kosten. Die Lösung dieses Problems ist die Implementierung eines Data Warehouses. Hier werden die Daten aller Ihrer gesamten Datenbanken gespeichert und für den End-User verfügbar gemacht, sodass diese im Unternehmenskontext, für beispielsweise Analysezwecke, genutzt werden können.

Die Eigenschaften eines Data Warehouses:

Themenorientiert: Anders als bei einer operativen Datenbank konzentriert sich ein Data Warehouse nicht auf einen einzelnen Anwendungsbereich, sondern ganzheitlich auf die fachliche Ausrichtung Ihres Unternehmens. Innerhalb dieser Ausrichtung werden die Daten dennoch subjektorientiert festgehalten. Dabei werden jedoch keine Informationen zu laufenden Operationen erfasst.

Integriert: Da die Daten von unterschiedlichen Datenbanken in das Data Warehouse integriert werden, sind diese zunächst sehr unstrukturiert und nicht einheitlich. Diese heterogenen Datensätze unterschiedlicher Bereiche werden im Data Warehouse integriert und mit allen anderen Daten homogenisiert. Dadurch wird die Datenanalyse enorm erleichtert, da Sie die verschiedenen Informationen besser miteinander vergleichen können.

Zeitorientiert: Da das Data Warehouse insbesondere zu Analyse- und Reporting-Zwecken genutzt wird, finden sich hier hauptsächlich historische Daten. Sobald die Daten in das Data Warehouse übertragen werden, werden Sie mit einem Zeitattribut versehen. Somit kann jederzeit auf Daten eines bestimmten Tages zugegriffen werden, der weit in der Vergangenheit liegt.

Unveränderlich: Einmal in das Data Warehouse übertragen, werden die Daten nicht mehr gelöscht oder verändert.

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Der Prozess der Datenverarbeitung:

Ein Data Warehouse nimmt Daten auf und transformiert diese in nutzbare Informationen. Dieser Prozess der Pflege und Auswertung wird auch als Data Warehousing bezeichnet und kann in drei Phasen gegliedert werden.

Während der ersten Phase werden die Daten aus den internen und externen operativen Datenbanksystemen in das Data Warehouse geladen. Hier werden die Daten im Rahmen eines ETL Prozesses extrahiert, aufbereitet und anschließend in die Zieldatenbank des Data Warehouses geladen. Bei der Aufbereitung werden beispielsweise irrelevante Daten herausgefiltert und gelöscht. Zudem werden die Daten in eine homogene Form gebracht, da diese aufgrund Ihres unterschiedlichen Ursprungs oft sehr verschiedenartig sind.

Die nächste Ebene beschreibt die Erhaltung der zuvor hochgeladenen Daten und damit das Herzstück des Data Warehouses. Die extrahierten Daten werden in Form von Dimensionstabellen angelegt. Diese stellen die verschiedenen Datengruppen und ihre Beziehung zueinander dar und klassifizieren und hierarchisieren Informationen. Beispielsweise könnten die Dimensionen Zeit, Produktart und Region verwendet werden. Hier werden die Daten dann auf unbegrenzte Zeit gespeichert.

Die letzte Phase dient als Verbindungsstelle zwischen dem Data Warehouse und dem End-User. Die Daten werden extrahiert und so aufbereitet, dass sie zu Analysezwecken verwendet werden können. Hier kommen verschiedene Tools und Methoden zum Einsatz, wie Data Mining Werkzeuge, Data Analytics, Kollaborations- oder Forecasting-Tools. Forecasting-Tools ermöglichen es beispielsweise, dem Endanwender, auf Grundlage der gespeicherten Daten Prognosen für die Zukunft zu treffen und damit Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Vorteile eines Data Warehouses

Die Nutzung eines Data Warehouses bringt einige Vorteile für Ihr Unternehmen mit sich. Insgesamt wird der Zugang zu einer Vielzahl von Unternehmensdaten vereinfacht und zusätzlich die Datenkonsistenz verbessert. Unserer Meinung nach ist der größte Vorteil eines Data Warehouses jedoch die enorme Zeitersparnis, da sich alle wichtigen Daten gesammelt an einem Ort befinden. Sie können somit jederzeit auf die wichtigsten Daten der verschiedensten Quellen zugreifen. Dies reduziert die Gesamtzeit der Analyse- und Reporting-Prozesse und Funktionen, wie Reports, lassen sich durchführen, ohne dabei die Performance der einzelnen operativen Datenbanken zu beeinflussen. Langfristig senkt dies die Kosten und erhöht die Produktivität ihrer betrieblichen Funktionen.

Herausforderungen eines Data Warehouses

Die Implementierung eines Data Warehouses nimmt sehr viel Zeit in Anspruch. Aufgrund der hohen Komplexität ist es daher nicht für jeden Nutzer geeignet. Zudem sollten Sie beachten, dass ein Data Warehouse nicht unbedingt dazu geeignet ist, rohe und unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Seien Sie sich vor der Einführung eines Data Warehouses also dem Arbeitsaufwand bewusst und fragen Sie sich, ob Ihre Beanspruchungsziele einem Data Warehouse gerecht werden können.

Optimieren Sie Ihr Datenmanagement!

Die Nutzung eines Data Warehouses ist zwar nicht für alle Unternehmensgrößen sinnvoll, früher oder später sollte sich allerdings jedes Unternehmen mit dem Einsatz einer solchen Datenbank beschäftigen. Setzen Sie sich also früh genug mit der Implementierung eines Data Warehouses auseinander, sodass Sie jederzeit einen Überblick über all Ihre Daten haben. Die Sammlung und Auswertung von Daten wird Ihnen dabei helfen, strategische Entscheidungen fundiert zu treffen. Mithilfe eines Data Warehouses werden Sie außerdem die gesamten Prozesse zur systematischen Analyse Ihres Unternehmens effektivieren können.

Bei der Implementierung und Nutzung Ihres Data Warehouses wünscht Ihnen das Team von enra viel Erfolg!

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