Data Warehouses – Definition & Nutzen

Ein Data Warehouse ist eine zentrale, zu Analysezwecken erstellte Sammlung von Geschäftsdaten. Es ist Teil der Strategie für Business-Intelligence-Lösungen und unterstützt Unternehmen bei ihrer Entscheidungsfindung. Erfahren Sie hier, wie Data Warehouses funktionieren, wie sie sich von anderen Datenspeichern unterscheiden und wie Sie als Unternehmen von Data Warehousing profitieren können.

Was ist ein Data Warehouse?

In Data Warehouses lassen sich große Datenmengen aus mehreren Quellen sammeln und dauerhaft speichern. Die Vielzahl an Daten stammt dabei aus unterschiedlichen Quellen, z. B.:

• interne Abteilungen wie Marketing, Vertrieb und Finanzen
• Kunden-Apps
• andere Partnersysteme

Eine Data-Warehouse-Software bezieht regelmäßig Daten aus den verschiedenen Apps und Systemen. Anschließend durchlaufen sie Formatierungs- und Importprozesse. Dabei kommt es zu einem Abgleich mit den bereits im Data Warehouse enthaltenen Informationen. Das Data Warehouse speichert die verarbeiteten Daten schließlich, damit Entscheider darauf zugreifen können. Wie häufig Daten entnommen oder wie diese formatiert werden, hängt von den Anforderungen des Unternehmens ab.

Das Konzept des Data Warehouse (DWH) gibt es schon seit den 1980er-Jahren. Es wurde entwickelt, um Daten nicht mehr ausschließlich für Betriebsprozesse zu nutzen. Auch Business-Intelligence-Systeme sollten mit den Daten arbeiten können, um Entscheidungsfindungsprozesse zu erleichtern.

Die Vorteile eines Data-Warehouse-Systems

Organisationen, die Data Warehouses für ihre Datenanalysen und Business-Intelligence-Projekte nutzen, profitieren von entscheidenden Vorteilen:

• Optimale Daten: Mit Data Warehouses stellen Unternehmen sicher, dass sie zu jeder Zeit konsistente, leicht zugängliche und relevante Daten aus ihren verschiedenen Quellen erhalten. Dies führt zu einer besseren Datenqualität sowie Datenintegrität und gewährleistet fundierte Entscheidungen.
• Schnellere Entscheidungen: Die Daten in Data Warehouses liegen bereits in einem konsistenten Format vor, sodass sie sich ohne weitere Bearbeitung analysieren lassen. Mithilfe dieser Analysefunktionen müssen sich Entscheidungsträger nicht mehr auf Vermutungen verlassen und können so genauere Ergebnisse liefern.

Was Data Warehouses nicht sind

Nachdem klar ist, was Data Warehouses sind und welche Aufgabe ihnen innerhalb eines Unternehmens zukommen, gilt es, sie von anderen Möglichkeiten der Datenspeicherung abzugrenzen.

1. Data Warehouses sind keine Datenbanken

Data Warehouses und Datenbanken lassen sich leicht verwechseln, da die Konzepte gewisse Ähnlichkeiten aufweisen. Der größte Unterschied zeigt sich jedoch bei der Analyse großer Datenmengen, auf die Data Warehouses speziell ausgelegt sind. Die folgende Übersicht verdeutlicht den Unterschied zwischen den beiden Konzepten genauer:

2. Data Warehouses sind keine Data Lakes

Sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses sind für Geschäftsanalysen konzipiert. Der wesentliche Unterschied besteht in der Art der Datenaufbewahrung. Data Lakes speichern alle Arten roher, strukturierter und unstrukturierter Daten aus sämtlichen Datenquellen in ihrem jeweiligen Format. Data Warehouses legen die Daten dagegen organisiert in Dateien oder Ordnern ab. Dadurch lassen sie sich schnell für Berichte und Datenanalysen verwenden.

3. Data Warehouses sind keine Data Marts

Data Warehouses sind in der Regel viel größer und enthalten vielfältigere Daten als Data Marts. Diese sind in ihren möglichen Anwendungsbereichen deutlich beschränkt. Data Marts sind jedoch häufig ein Teil von DWHs. Sie stellen Nutzern bestimmte Daten für eine spezifische Anwendung auf einfache Weise bereit. Data Marts entsprechen damit sozusagen einem einzelnen Subjektbereich, während Data Warehouses mehrere Subjektbereiche umfassen.

Cloud Data Warehouses: die Zukunft des Data Warehousings

Immer mehr Unternehmen gehen in die Cloud und nehmen ihre Datenbanken und Data-Warehouse-Tools mit. Die Cloud bietet viele Vorteile, u. a.:

• Flexibilität
• Kollaboration
• standortunabhängiger Zugriff

Das Cloud-Modell senkt die Barrieren, die früher die Einführung und erfolgreiche Nutzung von Data-Warehousing-Technologien eingeschränkt haben – besonders in Bezug auf Kosten, Komplexität und Time-to-Value. Die Cloud ermöglicht es Unternehmen, ihre Data-Warehouse-Kapazitäten je nach Bedarf aufzustocken oder zu reduzieren. Zudem ist der Einstieg in ein Cloud Data Warehouse schnell und einfach. Dafür sind weder hohe Vorabinvestitionen noch eine zeitaufwendige Implementierung erforderlich.

Mit einem Cloud Data Warehouse gehören viele typische Risiken für lokale DWH-Datenbanken der Vergangenheit an. So bedarf es keiner Ausgaben und Budgetplanung für zusätzliche Hardware- und Softwarekäufe oder Systemupgrades. Auch fallen keine jährlichen Wartungs- und Supportkosten an.

Zu den beliebten Tools für Data Warehousing sowie für die Analyse von Cloud-Daten gehören:

• Amazon Redshift
• Microsoft Azur SQL Data Warehouse
• Snowflake
• Google BigQuery

Mit Talend die Leistungsfähigkeit des Data Warehousings entdecken

Unternehmen, die von einfachen Datenbanken zu Data Warehouses wechseln, können mehr aus ihren Analysen herausholen. Die Wahl des richtigen Data-Warehouse-Tools für die jeweiligen Geschäftsanforderungen entscheidet oft darüber, wie gut ein Unternehmen sein Produkt- und Serviceangebot auf seine Kunden ausrichtet und sein Geschäft ausbaut.
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