Die 4 wichtigsten Merkmale von Data Warehouses, die jeder Data Engineer kennen sollte

Während sich Organisationen zu bedeutenderen Institutionen und Unternehmen entwickeln, isolieren sie sich weiterhin sowohl topographisch als auch sozial von den Geschäftssektoren und Kunden, mit denen sie zu tun haben. Nehmen wir zum Beispiel Disney. Es handelt sich um ein amerikanisches Unternehmen, das jedoch auch in Asien, Europa und Australasien eine bedeutende Präsenz und ordnungsgemäße Betriebe hat. Es gibt über tausend solcher Beispiele aus verschiedenen Bereichen.

Diese Organisationen produzieren eine enorme Menge an Informationen, die früher als Nebenprodukt aufbewahrt wurden. Aber mit dem Aufkommen von immer mehr verfügbaren Tools haben sie begonnen, sich auf die Änderung und Verwaltung der Daten in einfacherer Form sowohl für betriebliche als auch für wissenschaftliche Zwecke zu konzentrieren. Um so viele Daten zu verarbeiten und zu speichern, brauchen wir ein Data Warehouse.

Wir können ein Data Warehouse als Tresor für Informationen definieren, die aus verschiedenen Quellen abgerufen werden können. Front-End-Anwendungen werden als Anhänge verwendet, um aus diesen enormen Daten einen Sinn zu machen. Von Einzelhändlern bis hin zu Banken weiß jedes Unternehmen, wie wichtig es ist, Daten zu sammeln und zu nutzen.

Es folgt eine Liste wichtiger Data-Warehouse-Merkmale, die man beachten sollte:

1. Subjektorientiert
2. Zeitunterschied
3. Nicht flüchtig
4. Integriert

1. Subjektorientiert

Ein Data Warehouse ist so konzipiert, dass es das tägliche Geschehen nicht zu betonen braucht. Die Hauptaufgabe eines Data Warehouse besteht hauptsächlich in der Modellierung von Daten und deren anschließender Analyse für verschiedene Entscheidungsprozesse, die sich auf die tägliche Arbeit des Unternehmens auswirken und die langfristigen Pläne prägen können.

Es ist auch dafür verantwortlich, die Daten auf einfache, aber effiziente Weise zu präsentieren, so dass es für die Mitarbeiter zu einem bestimmten Thema mühelos wird, Entscheidungen zu treffen.

Es ist bekannt, dass ein Data Warehouse Daten in Bezug auf einen allgemeinen Kontext und nicht auf das laufende Projekt der Organisation darstellt. Daher wird es als themenorientiert bezeichnet, da es sich um ein themenbezogenes Thema und nicht um das aktuelle Geschehen handelt. In diesem Fall können einige Beispiele für Themen Verkauf, Marketing, Vertrieb und viele mehr sein.

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2. Zeitvariante

Wenn wir ein Data Warehouse mit anderen Datenmanagementsystemen vergleichen, fällt es durch die Flexibilität des Zeithorizonts auf, den es bietet. Wann immer Daten im Data Warehouse gesammelt werden, speichert es auch die zugehörige Zeit, was uns bei der Analyse der historischen Datentrends hilft und es ermöglicht, effizient auf ein vergangenes Ereignis oder einen Datenpunkt zu verweisen.

In den meisten Fällen speichert das Data Warehouse Informationen zum Zeithorizont in der Struktur des Datensatzschlüssels. In fast jedem Datensatzschlüssel finden wir eine explizite oder implizite Erwähnung einiger Informationen zum Zeithorizont. Datenpunkte, die der Zeit zugeordnet sind, können Zeit, Woche, Jahr und vieles mehr umfassen. Ein wichtiges Merkmal dieses Zeitdatenpunkts ist, dass er nicht geändert oder entfernt werden kann, nachdem er einmal erstellt und einem Schlüssel zugeordnet wurde.

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3. Nichtflüchtig

Wenn neue Datenpunkte im Data Warehouse gespeichert werden, werden die vorherigen Daten nicht entfernt oder in irgendeiner Weise beeinflusst. Diese Eigenschaft eines Data Warehouse macht es nichtflüchtig.

Jeder Datenpunkt wird in bestimmten Zeitintervallen aktualisiert und in einer schreibgeschützten Form dargestellt. Das nichtflüchtige Verhalten eines Data Warehouse ermöglicht einen einfachen Zugriff auf die historischen Daten und macht sie zeitvariant. Dadurch entfällt die Verwendung einer gleichzeitigen Transaktionsverwaltung oder eines Abgleichs bei fehlgeschlagenen Prozessen.

Aufgrund dieser nichtflüchtigen Natur gibt es keine Bearbeitungsaktionen wie Löschen, Aktualisieren usw., die normalerweise in anderen Architekturen enthalten sind. Einfacher gesagt, innerhalb des Data-Warehouse-Systems gibt es nur zwei Arten von Aktionen –

1. Datenzugriff
2. Laden von Daten

4. Integriert

Innerhalb eines Data Warehouse gibt es mehrere Datenquellen, was zu einem unterschiedlichen Satz und unterschiedlichen Arten von Datenbanken führt. Ein Data Warehouse stellt jedoch sicher, dass für die Messung der Daten eine konstante Maßeinheit beibehalten wird. Darüber hinaus bewahrt das Data Warehouse auch die gemeinsame Terminologie und die Kodierung aller gespeicherten Daten.

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Fazit

Wir vertrauen darauf, dass die Informationen in diesem Artikel Ihnen geholfen haben, die Merkmale von Data Warehouses zu verstehen . Wenden Sie sich für weitere Informationen an die Spezialisten von upGrad.

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