Wie funktioniert ein Data Warehouse?
Das Data Warehouse stellt ein zentrales Datenbanksystem dar, das zu Analysezwecken im Unternehmen einsetzbar ist. Das System extrahiert, sammelt und sichert relevante Daten aus verschiedenen heterogenen Datenquellen und versorgt nachgelagerte Systeme. Oft stellt das Datenlager die Ausgangsbasis für das Data Mining dar.
Warum nutzen viele Unternehmen trotzdem noch ein Data Warehouse ein?
Data Warehouses können auch große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Wenn Unternehmen erweiterte Datenanalysen benötigen oder Analysen, die sich auf Verlaufsdaten aus mehreren Quellen im Unternehmen stützen, ist ein Data Warehouse wahrscheinlich die richtige Wahl.
Was versteht man unter Data Warehouse?
Ein Data Warehouse (kurz DWH oder DW; wörtlich „Datenlager“) ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt. Der Begriff stammt aus dem Informationsmanagement in der Wirtschaftsinformatik.
Warum ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ermöglicht eine globale Sicht auf heterogene und verteilte Datenbestände, indem die für die globale Sicht relevanten Daten aus den Datenquellen zu einem gemeinsamen konsistenten Datenbestand zusammengeführt werden. Dies ermöglicht einen komfortablen Datenzugriff.
Wann braucht man ein Data Warehouse?
Sie können ein Data Warehouse verwenden, um Daten aus beliebigen Quellen zu erfassen, zu assimilieren und abzuleiten, und zwar über alle Unternehmensbereiche hinweg. Infolgedessen verbessert sich Ihr BI sprunghaft, da Daten aus unterschiedlichen Quellen mühelos konsolidiert werden können.
Welche Daten im Data Warehouse gespeichert?
Zum Data Warehousing gehören: Datenbeschaffung, Datenintegration (Staging) und Weiterverarbeitung im ETL-Prozess. Datenhaltung, das heißt die langfristige Speicherung der Daten im Data Warehouse (siehe auch Langzeitarchivierung) Datenauswertung und -analyse.