Was versteht man unter einem Data Warehouse?
Unter einem Data Warehouse (DWH) versteht man eine zentrale Sammelstelle von Daten, die in einem Unternehmen anfallen beziehungsweise gesammelt werden. Gespeist wird das Data Warehouse meist von verschiedenen Quellen wie zum Beispiel aus den Daten eines ERP-Systems oder der Supportabteilung, die Daten von Kunden hinterlegt.
Was beschleunigt ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse beschleunigt die Auswertung von Daten erheblich. Das liegt unter anderem daran, dass die Verbesserungen der Datenqualität und die Reduktion der Komplexität bereits beim Transformations-Prozess erfolgen. Diese sehr komplexe und zeitintensive Arbeit muss nicht vom Analyse- oder Reporting-Werkzeug geleistet werden.
Wie reduziert ein Data Warehouse die Komplexität von Datenquellen?
Ein Data Warehouse reduziert die Komplexität bestehender Datenquellen. Dazu verwendet es ausschließlich ihre relevanten Daten und fügt sie als neues, einfaches Datenmodell in einer eigenen Datenbank wieder zusammen. So stellt ein Data Warehouse ausschließlich die Daten bereit, die wirklich ausgewertet werden sollen.
Was ist die zentrale Komponente einer Data Warehousing-Architektur?
Die zentrale Komponente einer Data Warehousing-Architektur ist eine Datenbank, in der alle Unternehmensdaten gespeichert und für die Berichterstellung verwaltet werden. Dies bedeutet natürlich, dass Sie auswählen müssen, welche Art von Datenbank Sie zum Speichern von Daten in Ihrem Warehouse verwenden möchten.
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.
Was ist die unterste Ebene der Data Warehouse-Architektur?
Die unterste Ebene in der Data Warehouse-Architektur umfasst normalerweise den Datenbankserver, der eine Abstraktionsschicht für Daten aus zahlreichen Quellen erstellt, z. B. Transaktionsdatenbanken, die für Front-End-Zwecke verwendet werden. Die mittlere Stufe enthält eine Online Analytical Processing (OLAP) Server.
Wie fließen Daten in ein Data Warehouse zu?
Daten fließen über Transaktionssysteme, relationale Datenbanken und andere Quellen in ein Data Warehouse, in der Regel in einem bestimmten Rhythmus. Businessanalysten, Datenwissenschaftler und Entscheidungsträger greifen über Business-Intelligence-Tools (BI), SQL-Clients und andere Analyseanwendungen auf diese Daten zu.
Was bieten Data Warehouses an?
Data Warehouses bieten den übergreifenden und einzigartigen Vorteil, dass Unternehmen große Mengen verschiedener Daten analysieren und daraus einen signifikanten Wert ziehen sowie Verlaufsdaten aufzeichnen können.
Wie kann ein modernes Data Warehouse datenworkflows optimieren?
Ein modernes Data Warehouse kann Datenworkflows effizient so optimieren, wie dies bei anderen Warehouses nicht möglich ist.