Was ist ein Data Warehouse?
Ganz einfach gesagt ermöglicht es ein Data Warehouse, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu strukturieren und auszuliefern. Dies hat zum Ziel, Daten über den operativen Teil hinaus zu nutzen. Anwendungsfälle sind vor allem Reporting, Analytics und Data Science .
Welche Tools gibt es um ein Data Warehouse aufzubauen?
Die Architektur des Data Warehouses besteht aus den Layern Staging, Storage, Data Marts und Serve Es gibt eine Bandbreite an Tools um ein DWH aufzubauen, zum Beispiel AWS RedShift, Azure Synapse, SnowFlake oder eine einfache SQL-Datenbank 4 Warum braucht man ein DWH? 8 Welche Software / Tools gibt es um ein Data Warehouse aufzusetzen?
Wie spiegeln sich die Phasen des Data-Warehousing?
Die Phasen des Data-Warehousing spiegeln sich im idealtypischen Aufbau, der sogenannten Referenzarchitektur, von Data-Warehouse-Systemen wider.
Wie unterscheidet sich die Systemarchitektur eines DWH?
Zwar unterscheidet sich die Systemarchitektur eines DWH je nach Produkt und Anbieter – grundsätzlich orientiert sich der technische Aufbau jedoch an einem modularen Muster, das sich in drei Ebenen gliedern lässt:
Ein Data Warehouse (DWH) ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt. Das strukturierte Data Warehouse fungiert häufig als Single-Point-of-Truth und ist somit die Basis einer unternehmensweiten Informationsstrategie.
Wie überträgt das Data Warehouse die Daten in eine eigene arbeitsdatenbank?
Als Erstes überträgt das Data Warehouse die ausgewählten Daten auch aus komplexen Datenquellen in eine eigene Arbeitsdatenbank, die „Staging Area“ oder „Stage-Datenbank“. Die technische Belastung der ursprünglichen Datenquellen ist damit auf das absolute Minimum reduziert. Dieser Schritt wird „Extraktion“ genannt.
Was ist das Ziel eines Data Warehouses?
Ziel des Aufbaus eines Data Warehouses ist die Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Datenbeständen. So können eine konsistente Sicht auf die Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen ermöglicht werden.
Wie kann man Data Warehousing nutzen?
Der Bankensektor kann beispielsweise Data Warehouses verwenden, um Finanzmodelle zu erstellen, die die Kosteneffizienz verbessern können. Ein anderer Anwendungsfallbeispiel für Data Warehousing ist das Supply Chain Management, bei dem Datenanalysen und Prognosen dazu beitragen, die Vorlaufzeiten zu verkürzen und den Betrieb zu rationalisieren.
Data Warehousing ist ein evolutionärer Prozess: Ein Data Warehouse kann man nicht kaufen. Man muss es bauen. Es gibt deshalb kein einfaches Standarddesign für ein Data Warehouse, sondern Größe und Aussehen eines Data Warehouse variieren gemäß der Unternehmensstruktur und den Anforderungen der Benutzer.
Was sind Shop-in-Shop-Systeme?
Shop-in-Shop-System e gehören zu den Verkaufsförderungsmaßnahmen der Industrie. Diese richtet am POS ihrer Kunden entsprechende Flächen ein, in denen nur ihr Sortiment zu finden ist. Die Gründe für solch eine Lösung: Die Hersteller wollen ihre Produkte von denen des Wettbewerb s abgrenzen und dadurch eine Alleinstellung erreichen.
Welche Shop-in-Shop-Konzepte finden sich in Warenhäusern?
Shop-in-Shop-Konzepte finden sich vielfach in Warenhäusern im Bereich der Modesortimente. Hier besteht die Verkaufsfläche aus kleinen abgegrenzten Flächen, auf denen bestimmte Marken im Boutiquenstil präsentiert werden, häufig unter Kontrolle bzw. unter Ausführung der Hersteller.
Was sind Shop-in-Shop-Konzepten?
Bei den Shop-in-Shop -Konzepten ist zu unterscheiden zwischen reinen Shop-in-Shop -Konzepten, bei denen sich spezielle Shopecken auf der Verkaufsfläche befinden und solche, bei denen sich ausserhalb der Kernverkaufsfläche bestimmte Anbieter bzw. Shops in separaten Bereichen angesiedelt haben, bspw. in der Ladenstrasse von grossen SB-Warenhäusern.