Wie entsteht ein Data Warehouse?
Der Inhalt eines Data Warehouse entsteht durch Kopieren und Aufbereiten von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Meist ist ein Data Warehouse die Basis für die Aggregation von betrieblichen Kennzahlen und darauf aufbauende Analysen, das sogenannte Online Analytical Processing (OLAP). Ein Data Warehouse ist häufig Ausgangsbasis für Data Mining.
Welche Quellen stammen aus einem Data Warehouse?
Die Daten in einem Data Warehouse stammen üblicherweise aus einer Vielzahl von Quellen, z. B. aus Anwendungsprotokolldateien und Transaktionsanwendungen. Ein Data Warehouse zentralisiert und konsolidiert große Datenmengen aus mehreren Quellen.
Was sind die Vorteile von Cloud Data Warehouses?
Auf der anderen Seite beinhalten einige der Vorteile von Cloud Data Warehouses: 1 Elastizität, da Computing und Storage getrennt sind 2 Skalierbarkeit zur Bewältigung von Rechen- oder Storage-Anforderungen 3 Nutzerfreundlichkeit 4 Einfache Verwaltung 5 Kosteneinsparungen More
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.
Wie wird das Data Warehouse ausgewertet?
Im Data-Warehousing-Prozess wird das Datenlager in vier Schritten verwaltet und ausgewertet: Datenbeschaffung: Relevante Daten werden aus den Quellsystemen extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen. Versorgung und Datenhaltung der für die aktuellen Abfragen benötigten Daten.
Was ist das Wort Data Warehouse?
Data Warehouse beschreibt eine Plattform zur Speicherung von Daten, die nach bestimmten Mustern analysiert werden sollen. In diesem Zusammenhang wird für den ablaufenden Prozess auch häufig das Wort Data Warehousing benutzt. Das dazugehörige Data-Warehouse-System umfasst den gesamten Analyseprozess, den die Daten durchlaufen.
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.
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 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 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.
Was sind die Metadaten des Data Warehouse?
Die Architektur des Data Warehouse hat eine weitere Dimension, die die gesamte Struktur regelt: Die Metadaten. Metadaten sind quasi „Daten über die Daten“. Die Dateningenieure und Datenwissenschaftler, die das Data Warehouse verwalten, sammeln Informationen zu Datenquellen, Namensgebung, Aktualisierungsplänen usw.