Montagswiki: Was ist ein Data Warehouse?

Beim Begriff Data Warehouse handelt es sich um eine Plattform, die Daten aus verschiedenen Datenquellen sammelt, verdichtet, langfristig sichert und nachgelagerte Analysesysteme damit versorgt. Man bezeichnet das Data Warehouse auch als Datenlager. Vorteil dieses Datenlagers ist, dass eine globale Sicht auf Daten aus unterschiedlichen Datenbeständen entsteht. Gleichzeitig vereinfacht sich der Zugriff auf die Daten für Anwender, da sie in einer zentralen Datenbank konsistent und strukturiert bereitgestellt sind. Unternehmen können also große Mengen verschiedener Daten analysieren und daraus einen signifikanten Wert ziehen sowie Verlaufsdaten aufzeichnen.

Data Warehousing lässt sich in vier Teilprozesse aufteilen:

• Datenbeschaffung: Beschaffung und Extraktion der Daten aus verschiedenen Datenbeständen
• Datenhaltung: Speicherung der Daten im Datenlager inklusive Langzeitarchivierung
• Datenversorgung: Versorgung der nachgelagerten Systeme mit den benötigten Daten, Bereitstellung von Data Marts
• Datenauswertung: Analysen und Auswertungen der Datenbestände

Unternehmen profitieren von Data Warehouses z.B. in folgenden Anwendungsbereichen:

• Kosten- und Ressourcenermittlung
• Analyse von Geschäfts- und Produktionsprozessen
• Bereitstellung von Reports und Statistiken
• Ermittlung von Unternehmenskennzahlen
• Bereitstellung von Daten für weitergehende Analysen und Data Mining
• Strukturierung und Harmonisierung von Datenbeständen für eine globale Unternehmenssicht

Data Warehouse und Data Mart, wo ist der Unterschied?

Obwohl sie ähnliche Funktionen haben, unterscheiden sich Data Warehouses von Data Marts grundlegend. Ein Data Mart hat die gleichen Funktionen wie ein Data Warehouse, jedoch in einem sehr viel begrenzteren Geltungsbereich – in der Regel einer einzelnen Abteilung oder Branche. Aufgrunddessen sind Data Marts einfacher einzurichten, führen jedoch tendenziell zu Inkonsistenzen, da es schwierig sein kann, Daten über zahlreiche Data Marts hinweg einheitlich zu verwalten und zu kontrollieren.

Mehr Infos zu den Begriffen Data Mart und Data Lake, finden Sie im Ivalu Montagswiki.