Schlüsselkonzepte von Data Warehousing: Ein Überblick

In den letzten Jahrzehnten gab es eine Revolution in Bezug auf Cloud-basierte Technologien. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, Daten über ihre Kunden, Produkte und Mitarbeiter nahtlos zu speichern und abzurufen. Diese Daten können dann verwendet werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu sammeln und das Unternehmen auf die Leiter zu bringen.
Während sich Big Data und Analytics mit den Aktionen befassen, die an Daten NACH dem Abrufen durchgeführt werden, konzentriert sich das Konzept von Data Warehousing darauf, wie diese Daten in der Cloud gespeichert werden. Viele globale Organisationen haben das Konzept des Data Warehousing angenommen, um ihre Daten zu organisieren, die von Betriebszentren und Unternehmenszweigen auf der ganzen Welt gestreamt werden.
Das Konzept des Data Warehousing fehlte bis zum Big-Data-Boom. Davor verwendeten alle Organisationen OLTP (Operational Databases), die für die Verwaltung, Verfolgung und Analyse der täglichen Aktivitäten geeignet sind, aber kläglich versagen, wenn es um den Umgang mit historischen Datensätzen geht, die eine Größe von Terabytes umfassen können. Ein OLTP-System ist lediglich ein relationales Datenbankmodell, das mit Entity-Relationship arbeitet. Obwohl OLTPs immer noch verwendet werden, verschwinden sie langsam aufgrund der kolossalen Datenmengen bei Unternehmen von heute.
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Was ist ein Data Warehouse?

Das Konzept des Data Warehousing ermöglicht es Organisationen, Daten zur Entscheidungsunterstützung zu sammeln, zu speichern und bereitzustellen. Das Konzept des Data Warehousing ist weit gefasst, und ein Data Warehouse ist eines der Artefakte, die während des Warehousing-Prozesses erstellt werden.
Der Begriff „Data Warehouse“ wurde bereits 1990 von William (Bill) H. Inmon geprägt. Laut Inmon ist ein Data Warehouse lediglich eine subjektorientierte, integrierte, zeitvariante und nicht flüchtige Sammlung von Daten zur Unterstützung von Managemententscheidungen -Herstellungsprozess.
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Das OLTP, über das wir zuvor gesprochen haben, unterliegt häufigen Änderungen (fast täglich). So sehr, dass es für einen Geschäftsführer aufgrund fehlender historischer Daten unmöglich ist, frühere Produktrückmeldungen oder Beschwerden zu analysieren.
Ein Data Warehouse hingegen stellt konsolidierte Daten in einer mehrdimensionalen Ansicht bereit. Es bietet auch OLAP-Tools (Online Analytical Processing), die eine enorme Hilfe sind, wenn Sie mit der Analyse der von Ihnen gespeicherten Daten beginnen. Ein Data Warehouse unterstützt im Gegensatz zu einem OLTP auch Vorgänge wie Data Mining, Klassifizierung, Clustering und prädiktive Analyse. Aus all diesen und weiteren Gründen ist das Konzept des Data Warehousing zu einem festen Bestandteil jeder Organisation geworden.

Was ist ein Data Warehouse nicht?

Leute, die mit dem Konzept des Data Warehousing relativ neu sind, verwechseln oft ein „Data Warehouse“ mit einer „Datenbank“. Lassen Sie uns diesen Punkt jedoch klären, bevor wir weitermachen – ein Data Warehouse ist nicht nur eine Datenbank, sondern mehr als das. Es enthält eine Kopie der Betriebsdaten, die aus mehreren Datenquellen gesammelt werden und bei der strategischen Entscheidungsfindung nützlich sind.
Einige glauben auch, dass ein Data Warehouse NUR historische Daten enthält. Es ist jedoch weit von der Wahrheit entfernt. Ein Data Warehouse kann so erstellt werden, dass es historische Daten sowie Analyse- und Berichtsdaten enthält. Die in Datenspeichern verwalteten Transaktionsdaten werden jedoch nicht in einem Warehouse gespeichert. Der Zweck der Verwendung von Data Warehouse besteht darin, historische Daten zu analysieren und nahtlos umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
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Bedeutung von Data Warehousing

Inzwischen sind wir uns bezüglich des Konzepts von Data Warehousing und seiner Notwendigkeit einig und haben die signifikanten Unterschiede zwischen einem Data Warehouse und einem OLTP gesehen. Schauen wir uns nun die Bedeutung des Konzepts Data Warehousing an:

Gewährleistet Datenkonsistenz

Data Warehouses speichern Daten aus verschiedenen Quellen, und diese Daten liegen in mehreren Formaten vor. Daher sind sie so programmiert, dass sie ETL-Methoden anwenden, um sicherzustellen, dass die Daten insgesamt konsistent sind. Konsistenz macht Data Warehousing zu einem perfekten Werkzeug für Entscheidungsträger in Unternehmen, um Datenerkenntnisse zu analysieren und mit ihren Kollegen auf der ganzen Welt zu teilen. Die Standardisierung und Formatierung der Daten verringert auch das Fehlerrisiko bei der Datenanalyse; wodurch eine insgesamt bessere Genauigkeit bereitgestellt wird.

Ermöglichen Sie bessere Entscheidungen

„Erst kommen Daten, dann Theorien.“ Ein Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, Daten einfach zu speichern und abzurufen, wodurch bessere Theorien und Strategien rund um diese Daten sichergestellt werden. Data Warehousing ist auch beim Zugriff auf verschiedene Datensätze viel schneller und erleichtert das Ableiten umsetzbarer Erkenntnisse.

Verbessern Sie ihr Endergebnis

Ein Data Warehouse hilft bei der Verbesserung des Gesamtbetriebs jeder Organisation, indem es den Beteiligten ermöglicht, in ihre historischen Daten einzutauchen. Dies ermöglicht es Führungskräften schließlich, die vergangenen Aktivitäten ihrer Organisation schnell zu verfolgen und erfolgreiche (oder erfolglose) Strategien zu bewerten. Auf diese Weise können Führungskräfte sehen, wo sie ihren Ansatz anpassen können, um Kosten zu senken, die Effizienz zu maximieren und den Umsatz zu steigern, um ihr Endergebnis zu verbessern.

Einige wichtige Terminologien in und um das Konzept des Data Warehousing:

Metadaten

Metadaten sind im Wesentlichen nur Daten über Daten. Wenn wir beispielsweise über ein Buch sprechen, kann sein Index als Metadaten für den Inhalt des Buches dienen. Mit anderen Worten, Metadaten können als Zusammenfassung der vollständigen Daten verstanden werden.
In Bezug auf Data Warehouse können wir Metadaten als − definieren

• • Eine Roadmap zum Data Warehouse.

• Ein Verzeichnis, das dem Entscheidungsunterstützungssystem hilft, den Inhalt eines Data Warehouse zu finden.

Datenwürfel

Ein Datenwürfel wird durch Dimensionen und Fakten definiert und hilft uns, Daten in mehr als einer Dimension darzustellen. Die Dimensionen sind nichts anderes als Entitäten, über die eine Organisation die Aufzeichnungen aufbewahrt. Es wird hauptsächlich zum Speichern von Daten für Berichtszwecke verwendet. Jede Dimension des Würfels stellt ein bestimmtes Merkmal der Datenbank dar, z. B. Tages-, Monats- oder Jahresumsatz. Die in einem Datenwürfel enthaltenen Daten ermöglichen es, fast alle Zahlen für nahezu alle Kunden, Handelsvertreter, Produkte und vieles mehr zu analysieren. Somit kann ein Datenwürfel idealerweise dabei helfen, Trends zu ermitteln und die Leistung zu analysieren.

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Datenmarkt

Ein Data Mart kann als ein Datenspeicher verstanden werden, der für einen bestimmten Bereich der Organisation erstellt wurde. Ein Data Mart enthält eine Teilmenge der gesamten Unternehmensdaten, die für eine bestimmte Personengruppe wertvoll ist. Beispielsweise enthält ein speziell für das Marketingteam konzipierter Data Mart möglicherweise nur Daten zu Artikeln, Kunden und Verkäufen. Data Marts sind auf die betreffenden Themen beschränkt.
des Data Warehousing mit den wichtigen Begriffen und Technologien. Wenn Sie es interessant finden, empfehlen wir Ihnen, dieses Thema eingehend durchzugehen, indem Sie sich mit den Konzepten von Data Mining, Datenanalyse und mehr beschäftigen. Der Weg ist lang und das Data Warehouse ist nur der Anfang.

Wenn Sie irgendwelche Zweifel oder Fragen haben, lassen Sie es uns in den Kommentaren unten wissen!