Enterprise Data Warehousing: Architektur, Typen, beste Tools und Auswahltipps

Enterprise Data Warehousing: Architektur, Typen, beste Tools und Auswahltipps

18. Februar 2025

Überblick über den Markt für Enterprise Data Warehousing

die voraussichtliche Größe des Marktes für Unternehmensdatenlager bis 2032

Marktforschung Zukunft

Wachstum der Investitionen in die Datenanalyse im Jahr 2024

CX-Netzwerk

8 Komponenten eines Unternehmensdatenlagers

Ein Enterprise Data Warehouse ist mehr als ein Repository, das auf der einen Seite mit Ihren Datenquellen (CRM, IoT-Geräte, SaaS-Apps usw.) und auf der anderen Seite mit BI- und Datenanalytik-Software verbunden ist. In Wahrheit ist eine Enterprise-Data-Warehousing-Lösung eine umfassende Datenverarbeitungs- und Speicherumgebung, die aus den folgenden Komponenten besteht:

1 ETL/ELT
Tools zum Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) oder Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) nehmen Informationen aus den Quellsystemen auf und verarbeiten sie, bis sie für die dauerhafte Speicherung geeignet sind. Da Unternehmen in der Regel über zahlreiche Datenquellen mit unterschiedlichen Datentypen, Modellen und Informationsgenerierungsgeschwindigkeiten verfügen, ist ETL/ELT eines der Kernelemente für unternehmensgerechte Analysen.
2 Bereitstellungsraum
Ein Staging-Bereich ist ein temporärer Rohdatenspeicher zwischen den Datenquellen und dem permanenten Speicher, in dem die Daten während der Umwandlungsphase gespeichert werden. Dieses Element ist typisch für Lösungen, die mit dem ETL-Ansatz erstellt wurden, kann aber weggelassen werden, wenn die Umwandlungen in der Data-Warehouse-Datenbank durchgeführt werden.
3 Data-Warehouse-Datenbank
Bei einer Unternehmensdatenbank handelt es sich traditionell um eine relationale Datenbank, in der integrierte und themenorientierte Geschäftsinformationen in Datenmodelle für analytische Abfragen geladen werden. Diese Komponente umfasst auch ein Metadaten-Repository, in dem ein Unternehmen eine Abbildung seiner Daten für einen einfachen Zugriff und eine einfache Handhabung speichert, sowie ein Verwaltungssystem zur Organisation und Aktualisierung von Metadaten.
4 Data Marts
Dimensionale Data Marts werden erstellt, um die Analyseanforderungen bestimmter Benutzergruppen und Entscheidungsträger aus den Bereichen Vertrieb und Marketing, Produktion, Lieferkettenmanagement, Finanzen und anderen Abteilungen zu erfüllen. Data Marts ermöglichen einen einfacheren und schnelleren Datenzugriff und eine schnellere Analyse, da sie kleinere Datensätze verarbeiten.
5 OLAP-Würfel
Der Einsatz von multidimensionalen OLAP-Würfeln (Online Analytical Processing), in denen Daten in voraggregierter Form gespeichert werden, hilft, die Beschränkungen relationaler Datenbanken zu überwinden und die Datenanalyse zu optimieren. Die Daten in OLAP-Würfeln können in Scheiben und Würfel geschnitten, aufgeschlüsselt, aufgerollt und gedreht werden, um verschiedene Analyseanforderungen von Geschäftsanwendern zu erfüllen.
6 Datenverwaltung
Die Data-Governance-Komponente definiert Prozesse und Richtlinien für die Verwaltung von Datenqualität und -sicherheit, Datenmodellierung, Metadaten, Datenaufbewahrung und -sicherung, Datennutzung und Benutzeraktivitäten.
7 Analyse- und Abfrageebene
Die Analyse- und Abfrageschicht stellt ein benutzerfreundliches Frontend dar, das es autorisierten Benutzern ermöglicht, Daten im Warehouse abzufragen, zu analysieren und zu visualisieren sowie Berichte gemeinsam zu nutzen. Zu diesen Tools gehören SQL-Clients, Business-Intelligence-Systeme (BI), Reporting-Tools, Dashboards und eine breite Palette von Datenvisualisierungslösungen. Sie machen die Daten zugänglich und verwertbar und ermöglichen Datenanalysten und Geschäftsanwendern, strategische Erkenntnisse zu gewinnen.
8 Optimierung der Leistung
Damit Data Warehouses unabhängig von der Größe des Datenvolumens eine schnelle Abfrageleistung erbringen können, sollten sie über Leistungsoptimierungsfunktionen verfügen. Dazu gehören die In-Memory-Verarbeitung für eine schnellere Ausführung von Datenabfragen und Analysen, die Zwischenspeicherung von Daten, auf die häufig zugegriffen wird, um die Abfragezeit zu verkürzen, und die parallele Verarbeitung, bei der es um die Nutzung verteilter Systeme zur Verarbeitung großer Datensätze geht.

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Architektur von Unternehmensdatenlagern

Traditionelle Data-Warehouse-Lösungen für Unternehmen sind nach der dreistufigen Architektur aufgebaut, die Folgendes umfasst:

  • Data-Warehouse-Server (unterste Ebene)

    Hier werden die Daten aus unterschiedlichen Quellen, die extrahiert, bereinigt und transformiert wurden, in Datenlagern gespeichert. Er kann auch Datenquellen und ETL-Prozesse für die Datenintegration enthalten.

  • OLAP-Server (mittlere Ebene)

    Hier werden die Daten in mehreren Dimensionen dargestellt und Diagramme, Berichte und Vorhersagen erstellt und verwaltet. Ein OLAP-System bietet in der Regel Unterstützung für relationales Online Analytical Processing (ROLAP), multidimensionales Online Analytical Processing (MOLAP) und hybrides Online Analytical Processing (HOLAP).

  • Datenzugangsschicht (oberste Ebene)

    Diese Schicht verfügt entweder über eine Befehlszeile oder eine grafische Benutzeroberfläche und ermöglicht den Benutzern die Interaktion mit Werkzeugen zur Datengewinnung, -verarbeitung, -abfrage und -auswertung.

Es gibt jedoch auch andere Entwurfsmethoden (z.B. eine ein- oder zweistufige Architektur), deren Architekturansatz von den Bedürfnissen des Unternehmens diktiert werden sollte und sich daher in einigen Fällen als geeigneter erweisen kann.

Funktionen für das Data Warehousing im Unternehmen

Ein Unternehmens-Data-Warehouse ist kein bestimmter Softwaretyp, sondern eine Umgebung, die mehrere Technologien kombiniert. Zusammen ermöglichen sie die folgenden Funktionen:

Konnektivität

  • Vorgefertigte Konnektoren zu verschiedenen Cloud- und lokalen Datenquellen, einschließlich Datenbanken, operativen Systemen, Geschäftsanwendungen, Flat Files, Feeds, Web-URLs, IoT-Geräten und E-Commerce-Plattformen
  • API-Bibliotheken für die Erstellung benutzerdefinierter Anschlüsse
  • Integration mit Business-Intelligence- und Analysesoftware, einschließlich Big-Data-Analysen und ML-Tools
  • Integration mit einem operativen Datenspeicher und einem Data Lake

Vorbereitung der Daten

  • Verarbeitung von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten
  • Batch- und Streaming-Datenverarbeitung
  • Erstellung von Datenprofilen
  • Automatisierte Datenstandardisierung, Deduplizierung, Entfernung, Bereinigung und Transformation mit dem ETL/ELT-Prozess
  • Auffinden, Bereinigen und Aktualisieren von Metadaten
  • Modellierung von Daten

Speicherung von Daten

  • Speicherung vorverarbeiteter Geschäftsdaten im Data Staging-Bereich
  • Speicherung integrierter, subjektorientierter, nichtflüchtiger Geschäftsdaten in einer zentralen Datenbank nach einem vordefinierten Datenmodell(en)
  • Speicherung von Daten in einem relationalen, spaltenförmigen oder/und multidimensionalen Format
  • Speicherung von Daten in einer unternehmensweiten Datenbank und Data Marts auf Abteilungsebene
  • Speicherung von Metadaten in Datenkatalogen, Datenwörterbüchern und Glossaren

Datensicherheit und Compliance-Management

  • Erkennung und Kennzeichnung sensibler Daten
  • Ende-zu-Ende-Datenverschlüsselung
  • Dynamische Datenmaskierung
  • Feinkörnige Zugriffskontrolle
  • Konfigurierbare Datensicherheitsstufen (Tabelle, Spalte, Rohdaten)
  • Verwaltung von Compliance-Konfigurationen (HIPAA, GDPR, PCI, SOC, FedRAMP)
  • Überwachung der Benutzeraktivitäten
  • Automatisierte Datensicherung und anpassbare Fehlertoleranz

Integration von Unternehmensdatenlagern

Um den Anforderungen der verschiedenen Benutzer im Unternehmen gerecht zu werden, sollte das Enterprise Data Warehouse Daten aus allen Quellen integrieren, die durch die festgelegten Analyseziele auf der erforderlichen Granularitätsebene definiert sind. Zu den am häufigsten integrierten Datenquellen gehören:

CRM-Systeme
Externe Datenquellen
CSV und flache Dateien
Projektleitung Software
Unternehmenswebsite und Intranet
Unternehmensdatenlager
Software für das Lieferkettenmanagement
Plattformen für den elektronischen Handel
Buchhaltungs- und Finanzsoftware
Marketing-Software
ERP-Systeme

Typen von Unternehmensdatenlagern

Bei der Einrichtung eines Unternehmens-Data-Warehouses müssen sich Unternehmen zwischen einer Cloud-, On-Premises- oder hybriden Umgebung entscheiden.

Vor-Ort

Wolke

Hybride

Beschreibung
Beschreibung

Ein internes oder ausgelagertes IT-Team vor Ort stellt DWH auf dem lokalen Server bereit.

Ein Cloud Data Warehouse wird in der Cloud gehostet und verwaltet. Alle Kosten für Hardware, Software-Einrichtung, Infrastruktur-Audits und Wartung liegen in der Verantwortung des Anbieters (wenn ein DWH als verwalteter Server geliefert wird).

Ein hybrides Data Warehouse ist sowohl auf Cloud- als auch auf lokale Umgebungen verteilt

Große Vorteile
Große Vorteile

Umfassende Kontrolle über die Hardware- und Software-Infrastruktur des Data Warehouse Hohe Verfügbarkeit und Sicherheit Einhaltung von Datenvorschriften, die die Aufbewahrung von Daten vor Ort vorschreiben

Schnelle Bereitstellung und schnelle und kosteneffiziente Skalierung von Speicher- und Berechnungsressourcen Minimierte Vorlaufkosten durch ein Pay-as-you-go-Modell Hohe Fehlertoleranz und Notfallwiederherstellung aufgrund der verteilten Natur der Cloud Data Warehouses

Effizienter Betrieb in der cloud unter Einhaltung strengster gesetzlicher Vorschriften und unter Berücksichtigung von Datenlatenzproblemen

Beschränkungen
Beschränkungen

Hohe Vorabinvestitionen für den Erwerb von Hardware, Softwarelizenzen, IT-Ressourcen usw. Erfordert umfassende Kapazitätsplanung aufgrund der komplizierten Skalierung Erfordert ein erfahrenes IT-Team, um das System effizient am Laufen zu halten

Nichteinhaltung von Compliance-Anforderungen, die die Speicherung von Daten in der Cloud verbieten Mangelnde Preistransparenz und komplizierte Preisstrukturen (z. B. Ausstiegsgebühren, zusätzliche Gebühren für Hot Data Storage, überschüssige Rechenleistung, Georedundanz)

Hoher Preis aufgrund der Anschaffung von Hardware und Software und der Zahlung für die Cloud-Ressourcen Erfordert solide Fachkenntnisse in Entwicklung und Wartung

Top-Tools für Enterprise Data Warehouse-Lösungen

Wir empfehlen, den Auswahlprozess für ein Data Warehouse mit der Prüfung der Lösungen zu beginnen, die in den Berichten Forrester Wave und Gartner Magic Quadrant anerkannt sind.

AmazonRedshift
Eigenschaften
  • Direkte Abfrage von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten aus Amazon S3 zur Analyse ohne Laden und Umwandlung Nahtlose Integration mit den AWS-Analyseservices und ausgewählten AWS-Partnern zur Aufnahme von Daten aus Salesforce, Google Analytics, Facebook Ads, Slack, Jira, Splunk usw. Abfrage von Live-Daten über Amazon Relational Database Service (RDS), Aurora PostgreSQL, RDS MySQL und Aurora MySQL-Datenbanken mit der Funktion für föderierte Abfragen Native Unterstützung von semi-strukturierten Daten Native Unterstützung von erweiterten Analysen
  • Flexible getrennte Bezahlung von Rechen- und Speicherressourcen mit RA3-Knoten Dynamische Gleichzeitigkeitsskalierung für zusätzliche Rechenleistung Kontinuierliche Zustandsüberwachung des Clusters Manuelle und automatische Snapshots für die Notfallwiederherstellung Auf Tabellen angewendete Datenzugriffsberechtigungen, mehrstufige Authentifizierung, manuell aktivierte Datenverschlüsselung, dynamische Datenmaskierung Einhaltung von HIPAA, ISO 27001, PCI DSS, SOC 1 Typ II und SOC 2 Typ II
Kategorie Software
Cloud Data Warehousing
Preisgestaltung
Abrufbar ab $0,25/Stunde Amazon Redshift Serverless 0,36 $/RPU pro Stunde Verwalteter Speicher 0,024 $/GB/Monat Zweimonatige kostenlose Testphase mit 750 Stunden/Monat Ein $300-Guthaben für 90 Tage für neue Amazon Redshift Serverless-Benutzer

AzureSynapse
Eigenschaften
  • Vorgefertigte Verbindungen zu mehr als 95 Datenquellen SQL-Abfrage von Echtzeit-Betriebsdaten ohne Laden und Umwandlung mit Azure Synapse Link Einlesen von Daten aus lokalen und Cloud-Quelldatenspeichern mit Azure Data Factory Native Integration mit Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Cosmos DB, Azure Machine Learning, Azure AI Services und Power BI Aufnahme von Big Data und Streaming-Daten mit integriertem Apache Spark und Azure Stream Analytics
  • Getrennte Abrechnung und Skalierung von Datenverarbeitungs- und Speicherressourcen Manuelles und automatisches Workload-Management Integrierte Fehlertoleranz und Notfallwiederherstellung Geo-Backup-Fähigkeit Granulare Berechtigungen für Schemata, Tabellen, Ansichten, einzelne Spalten, Prozeduren und andere Objekte Datenverschlüsselung und mehrstufige Benutzerauthentifizierung Einhaltung von HIPAA, ISO 27001, PCI DSS, SOC1, SOC2, usw.
Kategorie Software
Unternehmensanalytik-Dienst
Preisgestaltung
Serverlos: $5/pro TB verarbeitete Daten Dediziert: ab $0,4201/Stunde Datenspeicher $23/TB/Monat oder $0,04/TB/Stunde Eine kostenlose 30-Tage-Testversion und eine Gutschrift von $200

MicrosoftFabric
Eigenschaften
  • 50 Datenpipeline-Verbindungen SQL-Abfrage-Editor zur Rationalisierung der Codegenerierung mit Unterstützung für IntelliSense, Code-Vervollständigung, Syntax-Hervorhebung, clientseitiges Parsing und Validierung Native Integration mit Microsoft 365-Anwendungen, Power BI, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory Verteilte Abfrageverarbeitungs-Engine, die das Workload-Management automatisiert und optimale Leistung gewährleistet Getrennte Speicher- und Rechennutzung, die nahezu augenblicklich skaliert werden kann Microsoft Copilot Chatbot-Integration und eingebettete generative KI-Funktionen
  • SQL-Analyse-Endpunkt, der es Benutzern ermöglicht, Ansichten, Funktionen und gespeicherte Prozeduren zu erstellen und SQL-Sicherheit sowohl in der "See"- als auch in der "SQL"-Ansicht des Lakehouse anzuwenden Tools für die Datenverwaltung (Data Lineage, Information Protection Labels, Data Loss Prevention und Purview Integration) Interaktionsverschlüsselung und Authentifizierung durch Microsoft Entra ID ACID-Transaktionen und Interoperabilität mit anderen Fabric-Workloads dank der Speicherung der Daten im Delta-Parquet-Format, wodurch Datenkopien vermieden werden Eine Multi-Geo-Funktion, die die Konformität über verschiedene Regionen hinweg sicherstellt
Kategorie Software
Zentrales Lager am See
Preisgestaltung
Microsoft Fabric Capacity ab $0,36/Stunde OneLake Speicher ab $0,023/GB/Monat Spiegelung kostenlose Speicherung von Replikationsdaten Eine kostenlose 60-Tage-Testversion

Databricks
Eigenschaften
  • Reibungslose Integration mit modernen ETL/ELT-Tools wie dbt, Prophecy und Azure Data Factory; Tools zur Orchestrierung von Datenpipelines wie Airflow; SQL-Datenbank-Tools wie DataGrip, DBeaver und SQL Workbench/J; und BI-Tools wie Power BI, Tableau und andere Unterstützung für CSV, Delta Lake, JSON, Parquet, XML und andere Datenformate Konnektivität mit Datenspeicheranbietern wie Amazon S3, Google BigQuery und Cloud Storage, Snowflake und anderen Unterstützung der Sprachen Python, SQL, R, Scala, Shell und Markdown Audit-Protokolle und automatische Richtlinienkontrollen
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Single Sign-On (SSO), standardmäßige sichere Cluster-Konnektivität und föderiertes IAM Serverlose SQL-Berechnung, die die Verwaltung der Infrastruktur vereinfacht Plattforminterner SQL-Editor und Dashboarding-Tools für die Zusammenarbeit im Team Skalierbare SQL-Rechenressourcen, die vom Speicher entkoppelt sind Integration mit Unity Catalog zum Erkennen, Prüfen und Verwalten von Datenbeständen von einem zentralen Ort aus KI-gestützte Datenintelligenz-Engine Streaming Data Ingestion und Transformation für Echtzeitanalysen
Kategorie Software
Cloud-Datenlager
Preisgestaltung
Premium ab 0,22 $/DBU/Monat bei AWS, Azure und Google Cloud Unternehmen ab 0,22 $/DBU/Monat bei AWS Eine 14-tägige kostenlose Testversion

GoogleBigquery
Eigenschaften
  • Native Datenintegration mit über 150 Datenquellen über Cloud Data Fusion Unterstützung von Multi-Cloud-Analysen in verschiedenen Clouds mit BigQuery Omni Native Integration mit dem Google Cloud Analytics-Ökosystem Echtzeit-Analysen mit integrierter Streaming-Datenerfassung mit BigQuery Storage Write API oder Legacy-Streaming-API und Abfrage-Beschleunigung Analytische Abfragen von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten
  • Native Unterstützung für raumbezogene Analysen Integrierte ML-Funktionen Getrennte Abrechnung für die Speicherung kalter und heißer Daten Replizierter Speicher an mehreren Standorten standardmäßig gebührenfrei Granularer Datenzugriff auf Datensätze, Tabellen und Ansichten, mehrstufige Authentifizierung und standardmäßige Datenverschlüsselung Einhaltung von HIPAA, ISO 27001, PCI DSS, SOC 1 Typ II und SOC 2 Typ II
Kategorie Software
Multi-Cloud Data Warehouse
Preisgestaltung
Rechenleistung auf Abruf 6,25 $/TiB Kapazitätsberechnung ab $0,036/Slot/Stunde Speicher ab $0,02/GiB/Monat für aktiven Speicher und ab $0,01/GiB/Monat für Langzeitspeicher Dateneingabe (Streaming-Inserts) $0,01/200 MB Datenextraktion (Streaming-Reads) $1,1/TiB/Lesen Kostenloses Batch-Laden und Batch-Export mit dem gemeinsamen Slot-Pool Kostenloses Laden, Kopieren und Exportieren von Daten sowie Lösch- und Metadatenoperationen Kostenlose Nutzungsebene

Snowflake
Eigenschaften
  • Verfügbar auf Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Unterstützung für AWS PrivateLink, Azure Private Link und Google Cloud Private Service Connect Analyseunterstützung durch die Snowflake-Plattform und die Technologiepartner von Snowflake Native Konnektivität mit einer Vielzahl von Datenintegrationstools, einschließlich Hevo Data, Apache Kafka und Informatica Cloud Native Konnektivität mit mehreren BI-Tools, einschließlich Power BI, Tableau, Looker und AWS Quicksigh
  • Automatisierte Datenbankwartung mit integrierter Leistungsoptimierung, Wartung von materialisierten Ansichten, automatischem Clustering usw. Unabhängige automatische Skalierung von Rechen- und Speicherressourcen Sichere gemeinsame Datennutzung über Regionen/Clouds hinweg Ständige Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie dynamische Datenmaskierung Multi-Faktor-Authentifizierung Datenbank-Replikation Einhaltung von HIPAA, FedRAMP, ISO 27001, PCI DSS, SOC 1 Typ II und SOC 2 Typ II
Kategorie Software
Cloud-basiertes Datenlager
Preisgestaltung
Standard $2/Kredit Unternehmen $3/Kredit Geschäftskritisch $4/Kredit Virtual Private Snowflake (VPS) Preise ist auf Anfrage erhältlich Speicher auf Abruf $23/TB/Monat 30-tägige kostenlose Testversion mit kostenlosem Guthaben im Wert von $400

Oracle
Eigenschaften
  • Vor-Ort-, Cloud-, Hybrid- oder Multi-Cloud-Bereitstellung Vollständige Kompatibilität mit On-Premises Oracle Exadata Cloud Service und Oracle Exadata-Systemen sowie Cloud-Lösungen Oracle Exadata Cloud@Customer und Dedicated Region Cloud@Customer Unterstützung von Streaming- und Stapeldaten Die Möglichkeit, neue, Cloud-basierte abteilungsspezifische Data Warehouses und Data Lakes hinzuzufügen Integration von Oracle Data Science Platform und Oracle Analytics Cloud für maschinelles Lernen Generative KI, die es Nutzern ermöglicht, mit dem System in natürlicher Sprache zu kommunizieren Recovery Manager (RMAN) und benutzerverwaltete Sicherungs- und Wiederherstellungslösungen
  • Oracle Flashback-Technologie für eine effizientere und weniger störungsanfällige Wiederherstellung Robuste daten-, ereignis- und servicebasierte Integration mit Funktionen von Oracle Data Integrator (ODI) Benutzerauthentifizierung auf Datenbank-, Betriebssystem- und Netzwerkebene sowie Datenbankzugriff auf Zeilen- und Spaltenebene Oracle SQL Firewall zum Schutz vor SQL-Injektionen Elastizität in Echtzeit zur Anpassung der Anzahl der Knoten an die Arbeitslastanforderungen Integrierte webbasierte Apache Zeppelin-basierte Notebooks für die interaktive Datenanalyse
Kategorie Software
Datenlager der Unternehmensklasse
Preisgestaltung
Serverlos ab 0,0244 $/GB Speicherkapazität/Monat Dedizierte Infrastruktur ab $0,00/Instanz/Stunde Exadata Cloud@Kundenbereitstellung ab $0,00/Instanz/Stunde Bringen Sie Ihre eigene Lizenz $0,0807/ECPU/Stunde Eine kostenlose 30-Tage-Testversion und $300 Cloud-Guthaben Immer kostenlose Dienstleistungen für autonome Datenbanken, die in der Cloud mit Oracle Cloud Free Tier eingerichtet werden Kostenloses Container-Image für fast alle Autonomous Database-Funktionen und Offline-Entwicklung

Ein Leitfaden für die Auswahl einer Data-Warehouse-Plattform für Unternehmen

Da der Bereich der Datenanalyse immer ausgereifter wird, kann die Vielfalt der Data-Warehouse-Softwaretechnologien überwältigend werden. Bei der Bewertung von Data-Warehouse-Technologien für Unternehmen sollte ein Unternehmen daher mehrere Faktoren berücksichtigen, um das richtige Technologiepaket auszuwählen.

Datenmenge

Um zu hohe Speicherkosten und eine unflexible Skalierung des Data Warehouse zu vermeiden, sollten Sie bei der Auswahl der Plattform sowohl Ihr aktuelles Datenvolumen als auch Ihr Zieldatenvolumen berücksichtigen. Berücksichtigen Sie bei Ihren Schätzungen die jährlichen Datenwachstumsraten und Ihre strategischen Datenverwaltungs- und Analyseziele, z. B. Pläne zur Unterstützung der Entscheidungsfindung mit neuen Datenquellen, einschließlich Big Data.

Datentyp

Eine Data-Warehousing-Lösung für Unternehmen sollte in der Lage sein, die spezifischen Informationen, die Ihr Unternehmen verarbeitet, aufzunehmen, zu konsolidieren und zu speichern, unabhängig davon, ob es sich um Echtzeitdaten oder historische Daten handelt, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind und ob sie in großen Mengen oder als Datenströme vorliegen. Außerdem müssen Sie sicherstellen, dass die Software, die Sie in Erwägung ziehen, über vorgefertigte Konnektoren oder offene APIs mit den vorhandenen Quellsystemen integriert werden kann. Wenn Sie planen, umfangreiche unstrukturierte Daten zu analysieren oder Streaming-Analysen zu ermöglichen, sollten Sie eine Data-Warehouse-Plattform in Betracht ziehen, die nahtlos mit einem Data Lake und einem ODS ergänzt werden kann, um Daten ohne Laden und Transformation abzufragen.

Leistung der Plattform

Die beiden Hauptgründe für die langsame Leistung eines Unternehmensdatenlagers sind Speicher- und Rechenengpässe. Vergewissern Sie sich daher, dass das System, das Sie zu implementieren planen, umgehend skaliert werden kann, um Nutzungsspitzen aufzufangen. Sie sollten auch die Anzahl der künftigen Data-Warehouse-Benutzer, die Häufigkeit der Nutzung der Lösung und die Gleichzeitigkeit der Abfragen berücksichtigen.

Verfügbarkeit der Plattform

Sie müssen sicherstellen, dass das Data Warehouse des Unternehmens für die Benutzer jederzeit verfügbar ist und dass die Daten auch bei Systemausfällen innerhalb einer angemessenen Zeit wiederhergestellt werden können. Daher sollte Ihre Data-Warehousing-Lösung automatische Datensicherung, Datenwiederherstellungsfunktionen (z. B. von einem Snapshot, der einen Tag zuvor erstellt wurde), geografische Redundanz und kontinuierliche Überwachung des Systemzustands unterstützen.

Integrationsfähigkeit

Ein Data Warehouse ist nur dann sinnvoll, wenn es mit Analyse- und BI-Diensten integriert werden kann; andernfalls ist es nur ein teures Archiv. Viele Anbieter bieten beträchtliche Rabatte für Produktpakete (Data-Warehouse-Services, die mit BI- und Analysediensten desselben Anbieters vorintegriert sind), um den Bereitstellungsprozess zu rationalisieren und Ressourcen zu sparen. Um Ihre Lösung zukunftssicher zu machen und die Bindung an einen bestimmten Anbieter zu vermeiden, empfehlen wir jedoch, Data-Warehouse-Plattformen mit umfangreichen Integrationsfunktionen (offene APIs, vorgefertigte Konnektoren, Partnerplattformen usw.) zu wählen, um sie anbieterunabhängig zu machen.

Kosten

Wenn Sie sich für eine vor Ort installierte Data-Warehouse-Lösung entscheiden, müssen Sie mit hohen Vorabinvestitionen in Hardware, Softwarelizenzen und Personal rechnen. Außerdem müssen Sie auch für die laufenden Hardware- und Software-Updates, den physischen Raum, den Stromverbrauch usw. aufkommen. Die meisten Anbieter von Cloud-Data-Warehouses bieten On-Demand-Pläne (bei denen Sie für die genutzten Ressourcen zahlen) und Pre-Purchase-Pläne (bei denen Sie Speicher- und Rechenressourcen im Voraus reservieren) zur Auswahl an. Um eine optimale Plattformkonfiguration und Preisoption zu wählen, müssen Sie das aktuelle und das angestrebte Datenvolumen, die Anzahl der Nutzer und ihre Ziele, die Komplexität der Datentransformation usw. definieren.

Wartung der Lösung

Die Wartung kann bei On-Premises-Lösungen ein großes Problem darstellen. Daher müssen Sie sicherstellen, dass immer ein IT-Team vor Ort ist, das schnelle Anpassungen vornehmen kann, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu stören. Bei Cloud-Lösungen können Sie Data-Warehousing-Services mit einem hohen Maß an Selbstoptimierung finden, aber die meisten Unternehmen ziehen es dennoch vor, das Data Warehouse manuell zu pflegen, um eine bessere Kontrolle und Flexibilität zu haben.

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Fallstudien zum Data Warehousing in Unternehmen

Modernisierung des BI-Systems für die Auftragsverwaltung

24x

Erhöhung der Datenübertragungsgeschwindigkeit

Wir halfen einem Kunden bei der Umstellung von einer unzureichenden BI-Plattform, die seinen wachsenden Anforderungen nicht gerecht wurde, auf ein effizienteres BI-Tool. Unser Team modernisierte das System, indem es einen neuen ETL-Prozess entwickelte, ein Azure SQL Server Data Warehouse aufbaute und Row-Level Security (RLS) für einen verbesserten Datenschutz einrichtete.

BI-Lösung für die Analyse der Fallstudienabdeckung

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Zunahme der Leads

Itransition hat ein Projektkartensystem entwickelt, um die Analyse von Fallstudien für Marketingteams zu automatisieren und zu rationalisieren. Dazu wurde eine BI-Lösung mit Systemen zur Bewertung von Fallstudien und Fachkenntnissen, erweiterten Berichtsfunktionen und datengestützten dynamischen Dashboards implementiert. Unsere BI-Spezialisten richteten das Microsoft Azure Data Warehouse ein und verwendeten Power BI als Business Intelligence- und Datenvisualisierungs-Tool für die Lösung.

Unsere Dienstleistungen im Bereich Enterprise Data Warehousing

Gestaltung

Unsere Entwickler entwerfen Data-Warehousing-Lösungen, die sich für die Zentralisierung und Verarbeitung großer und heterogener Daten eignen, die über verschiedene Unternehmenssoftware verstreut sind. Wir berücksichtigen die aktuellen Geschäftsanforderungen und schlagen eine geeignete Data-Warehouse-Architektur und ein ETL/ELT-Design, den Umfang der DWH-Tools und -Dienstleistungen sowie einen DWH-Implementierungsplan vor.

Umsetzung

Wir implementieren eine robuste DWH-Lösung für Unternehmen und stellen sicher, dass sie sich nahtlos in Ihr IT-Ökosystem einfügt. Wir bieten ein umfassendes Angebot an Data-Warehouse-Implementierungsservices, von der anfänglichen Bedarfsanalyse bis hin zu den letzten Phasen des Implementierungsprojekts und der Nachbereitungsphase. Unsere BI-Berater können auch Benutzerschulungen durchführen, um die Akzeptanz der Software bei den Mitarbeitern zu beschleunigen.

Unterstützung und Optimierung

Für implementierte DWH-Lösungen bieten wir fortlaufenden Support und Wartung, um den ordnungsgemäßen und reibungslosen Betrieb des DWH sicherzustellen. Darüber hinaus bieten wir On-Demand-Optimierungsservices, einschließlich Lösungskonfigurationen und Ad-hoc-Rekonfigurationen, DWH-Designoptimierung und Integration neuer Datenquellen.

Cloud-Migration

Für Unternehmen, die Kosteneinsparungen und Skalierbarkeit anstreben, können wir ihre On-Premise-DWH-Lösungen in die Cloud migrieren. Ausgehend von der Analyse der bestehenden DWH-Lösungen und der zu migrierenden Prozesse entwickeln wir eine umfassende Migrationsstrategie und führen diese durch. Dabei stellen wir sicher, dass während des Prozesses keine Daten verloren gehen und alle Komponenten miteinander kompatibel sind.

Zeitplan und Kostenfaktoren für Unternehmensdatenlager

Der Aufbau eines Enterprise Data Warehouse kann von einigen Monaten für einfachere Projekte bis zu über einem Jahr für komplexe Datenumgebungen und hohe Datenqualitätsstandards dauern. Die anfallenden Kosten lassen sich in verschiedene Kategorien unterteilen, wie z. B.:

Datenvolumen, Art, Komplexität und Qualität der Daten

Die Anzahl der Datenquellen und ihre Verschiedenartigkeit

Die Anzahl der Datenflüsse und die Komplexität der Datenmodellierung

Art der zu unterstützenden Arbeitsbelastung

Komplexität der Datenbereinigung und -umwandlung

Datensicherheit und Compliance-Anforderungen

Skalierbarkeit der Plattform, Fehlertoleranz und Schnelligkeit

Anforderungen an die Berichterstattung in Echtzeit

Software-Lizenzgebühren

Verwaltung der Lösung

Wichtige Faktoren

Fahrplan für die Implementierung von Unternehmensdatenlagern

1

Betriebswirtschaftliche Analyse

Durchführung von Interviews mit Endnutzern einer potenziellen DWH-Lösung, um Projektanforderungen und -ziele zu definieren
Prüfung der derzeitigen Datenanalyse- und Datenverwaltungspraktiken
Erarbeitung von Anforderungen an die Datensicherheit

2

EDW-Konzeptionierung

Festlegung des Umfangs einer künftigen EDW-Lösung sowie des optimalen Funktionsumfangs
Skizzierung der Architektur der Lösung
Auswahl der geeigneten Technologien für jede Komponente
Festlegung des DWH-Bereitstellungsmodells (vor Ort, in der Cloud oder hybrid)

3

Datenmodellierung und Gestaltung der EDW-Umgebung

Identifizierung von Datenquellen und Analyse der dort gespeicherten Daten
Erstellung konzeptioneller und logischer Datenmodelle
Umwandlung generierter Modelle in Datenbankstrukturen
Einrichten von ETL/ELT-Pipelines
Festlegung von Regeln für den Datenzugang und die Datennutzung

4

Entwicklung

Einrichtung der gewählten Technologie
Aufbau von DWH-Infrastrukturelementen, wie z. B. Datensicherheitskomponenten und ETL/ELT-Pipelines
Anbindung der DWH-Komponenten an die aktuelle IT-Umgebung

5

Prüfung und Einsatz

Bewertung der EDW-Leistung
Testen von EDW-Funktionalität, Datenqualität und Sicherheit
Üben von Backup- und Disaster-Recovery-Szenarien
Durchführung von Benutzereinführungen und Schulungen
Starten des EDW

6

Arbeiten nach der Markteinführung

Verfolgung der EDW-Leistung im Zeitverlauf
Unterstützung und Wartung auf Anfrage
Mehr Datenquellen einbeziehen
Anpassung der Modelle bei Bedarf, um die Wirksamkeit der Lösung aufrechtzuerhalten

Vorteile eines Data Warehouse für Unternehmen

Konsolidierung von Unternehmensinformationen

Durch die Integration von unternehmensweiten Informationen, die in der Regel über mehrere Systeme verstreut sind, können Unternehmen eine Analyse von funktionsübergreifenden historischen Daten durchführen und eine Bewertung der Unternehmensleistung, Risikoanalyse oder strategische Planung vornehmen.

Trennung von operativen und analytischen Arbeitslasten
Durch die Einführung eines Enterprise Data Warehouse können Unternehmen auf die Durchführung von Analyseabfragen an OLTP-Datenbanken verzichten, die extrem langsam sind und zu Systemausfällen führen können, und die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Analysen verbessern.
Zentralisierte Datenverwaltung und -management
Durch die Einführung eines einheitlichen Ansatzes für Data Governance und Management parallel zur Implementierung des Enterprise Data Warehouse können Unternehmen Dateninkonsistenzen und -redundanzen, schwankende Datenqualität, Einschränkungen beim Datenzugriff und unzureichende Analyseergebnisse vermeiden.
Automatisierte Datenverwaltung
Ein unternehmensweites Data Warehouse hilft Unternehmen, die ressourcenintensive und fehleranfällige manuelle Datenextraktion, -bereinigung und -umwandlung zu eliminieren und gleichzeitig die Datenmanagement-Workflows zu optimieren und die Betriebskosten zu senken.
Erleichterte BI-Selbstbedienung
Ein unternehmensweites Data Warehouse ermöglicht es den Nutzern, eine selbstgesteuerte Datenverwaltung und -analyse einzurichten und Datenteams von routinemäßigen Analyse- und Berichtstätigkeiten zu entlasten sowie Geschäftsanwendern dabei zu helfen, auf einfache Weise die benötigten Erkenntnisse zu gewinnen.
Fortgeschrittene Analyseerleichterung

Ein Unternehmens-Data-Warehouse dient als solide und gut verwaltete Grundlage für neue Analyse-Initiativen - Big-Data-Analytik, Predictive-Analytik, Self-Service-BI, ML und KI.

Herausforderungen für Unternehmensdatenlager und ihre Lösungen

Mangelnde Datenverwaltung und -standardisierung

Da ein Unternehmens-Data-Warehouse Daten aus mehreren Quellen extrahiert, die unterschiedliche Datenformate, Strukturen und Begriffe für ein und dasselbe Objekt aufweisen, kann dies zu mehreren Kopien der Daten sowie zu Informationslücken und Diskrepanzen führen.

Da ein Unternehmens-Data-Warehouse Daten aus mehreren Quellen extrahiert, die unterschiedliche Datenformate, Strukturen und Begriffe für ein und dasselbe Objekt aufweisen, kann dies zu mehreren Kopien der Daten sowie zu Informationslücken und Diskrepanzen führen.

Verstärken Sie die Richtlinien zur Datenverwaltung und ernennen Sie einen speziellen Datenverwalter, der die Datennutzungsprozesse in der Organisation überwacht und sicherstellt, dass die Daten konsistent, sicher und qualitativ hochwertig sind. Um die Einhaltung der erforderlichen Vorschriften zu fördern, sollten Sie die Mitarbeiter über ihre Rollen und Verantwortlichkeiten informieren, sie ermutigen, eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen, und eine Kultur der Datenstandardisierung fördern.

Leistungsprobleme

Im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses enthalten EDWs umfangreichere und komplexere Informationen, die von verschiedenen Abteilungen gesammelt wurden, was die Belastung des Servers erhöht und die Abfrageverarbeitung erschwert. Außerdem hat die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung selbst bei ordnungsgemäß eingerichteten Speicher- und Abrufmechanismen ihre Grenzen und kann leiden, wenn zu viele Personen gleichzeitig auf die Daten zugreifen wollen.

Im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses enthalten EDWs umfangreichere und komplexere Informationen, die von verschiedenen Abteilungen gesammelt wurden, was die Belastung des Servers erhöht und die Abfrageverarbeitung erschwert. Außerdem hat die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung selbst bei ordnungsgemäß eingerichteten Speicher- und Abrufmechanismen ihre Grenzen und kann leiden, wenn zu viele Personen gleichzeitig auf die Daten zugreifen wollen.

Mit der zunehmenden Datenmenge steigt auch der Bedarf an Verarbeitungsleistung. Unternehmen können Techniken wie die Partitionierung von Daten, Indizierung und Abfrageoptimierung sowie geeignete Hardwarekonfigurationen anwenden, um eine schnelle Datenverarbeitung und Abfrageantwortzeiten zu gewährleisten. Eine Möglichkeit, die Skalierbarkeit der EDW-Software und eine bessere Betriebszeit angesichts der wachsenden Kapazitätsanforderungen zu gewährleisten, ist die Einrichtung eines EDW in der Cloud.

Datenschutz und ethische Bedenken

Data-Warehousing-Lösungen für Unternehmen können sensible unternehmensweite Informationen für Endbenutzer offenlegen, was deren Sicherheit und Datenschutz untergraben kann.

Data-Warehousing-Lösungen für Unternehmen können sensible unternehmensweite Informationen für Endbenutzer offenlegen, was deren Sicherheit und Datenschutz untergraben kann.

Um dieses Problem zu lösen, müssen Sie eine Data-Warehousing-Plattform einsetzen, die den Datenzugriff auf Zeilen-, Spalten- und sogar Zellebene unterstützt und bestimmten Benutzern oder Benutzergruppen Rechte zur Datenmanipulation einräumt. Unternehmen können außerdem sensible Informationen durch Verschlüsselung schützen, dynamische Datenmaskierung nutzen, um Datenelemente vor bestimmten Benutzern und Gruppen zu verbergen, und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleisten.
Do not delay your EDW transformation

Verzögern Sie Ihre EDW-Umstellung nicht

Da Unternehmen in allen Branchen bestrebt sind, datengestützte Erkenntnisse in jede Geschäftsentscheidung, jede Kundeninteraktion und jeden Geschäftsprozess einzubinden, gewinnt Data Warehousing als Schlüssel zum Erfolg an Bedeutung. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um mehr Wert aus Daten zu schöpfen, denn das Informationsvolumen wächst, die Rechenleistung steigt und die Technologie wird immer fortschrittlicher und erschwinglicher.

Da die Implementierung einer Data-Warehousing-Lösung für Unternehmen solides Fachwissen erfordert, sollten Sie einen vertrauenswürdigen DWH-Berater in Ihr Projekt einbeziehen. Itransition bietet eine breite Palette von DWH-Services an, um Unternehmen bei der Entwicklung und Einführung eines skalierbaren und zukunftssicheren Data Warehouse zu unterstützen und es zu nutzen, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

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Häufig gestellte Fragen zum Data Warehousing im Unternehmen

Was ist der Unterschied zwischen einem Enterprise Data Warehouse und einem Data Warehouse?

Der Hauptunterschied liegt im Datenvolumen, das im Data Warehouse gespeichert wird, und in der Komplexität der zugrunde liegenden Logik, einschließlich der Anzahl der Datenmodelle. Im Allgemeinen beherbergt ein Enterprise Data Warehouse funktionsübergreifende Geschäftsdaten und dient den Bedürfnissen aller Geschäftsabteilungen, während ein traditionelles Data Warehouse den Bedürfnissen einer bestimmten Abteilung/Abteilungen dient (ähnlich wie Data Marts). Es ist jedoch erwähnenswert, dass diese Begriffe auch austauschbar verwendet werden können.

Wie unterscheiden sich ein Enterprise Data Warehouse und ein Data Mart?

Data Marts (manchmal auch als "traditionelle" oder "gewöhnliche" Data Warehouses bezeichnet) sind eigentlich Teilmengen eines Enterprise Data Warehouses. Sie haben dieselbe Funktionalität wie Unternehmens-Data-Warehouses - sie sammeln Daten aus verschiedenen Quellen und stellen sie für Analysen zur Verfügung. Data Marts haben jedoch einen engeren Anwendungsbereich, da sie auf die Bedürfnisse bestimmter Abteilungen oder Geschäftszweige zugeschnitten sind. Das bedeutet, dass sie nur die Daten sammeln, die ihre Nutzer (Vertrieb, Marketing, HR usw.) benötigen. Alles in allem werden Data Marts in der Regel aus Gründen der Schnelligkeit erstellt, da ihre Anforderungen spezifischer sind und ihre Abfragen eine geringere Menge an Informationen betreffen.

Was unterscheidet Enterprise Data Warehouses von Operational Data Stores (ODS)?

Betriebliche Datenspeicher enthalten aktuelle Informationen in ihrem ursprünglichen Format, die aus unterschiedlichen betrieblichen Quellen konsolidiert werden, und ermöglichen Echtzeitberichte. ODS sind kein Ersatz für ein Data Warehouse, sondern ergänzen vielmehr die gesamte Data-Warehousing-Umgebung eines Unternehmens. Sie weisen auch einige wesentliche Unterschiede zu EDW auf:

  • Datenaktualität
    Enterprise Data Warehouses speichern sowohl historische als auch aktuelle Daten, während sich die Speichermöglichkeiten von ODS auf die aktuellsten Datensätze beschränken, was sie zu einem taktischen Werkzeug macht.
  • Datenverdichtung
    In Unternehmens-Data-Warehouses werden die Informationen nach bestimmten Transformationen (Bereinigung, Anreicherung, Neuformatierung usw.) gespeichert, während ODS die Informationen in ihrem Rohzustand aufbewahrt, was eine höhere Geschwindigkeit bei Analysen und Berichten gewährleistet.
  • Abfragekomplexität
    Unternehmens-Data-Warehouses sind für die Durchführung komplexer analytischer Abfragen auf riesigen Datenmengen ausgelegt, während ODS für relativ einfache Abfragen auf Echtzeitdaten verwendet wird - zum Beispiel, um schnell den Grund für eine fehlgeschlagene Transaktion zu ermitteln.

Wie unterscheidet sich ein Enterprise Data Warehouse von einem Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher, der alle Arten von Daten in ihrem rohen oder vorverarbeiteten Format vorhält, während Unternehmens-Data-Warehouses nur hochstrukturierte Daten nach vordefinierten Datenmodellen speichern. Aus diesem Grund können Data Lakes eine nahezu unbegrenzte Menge an Daten zu einem relativ niedrigen Preis speichern, bis diese Informationen verwendet werden. Auch die Anwendungsfälle dieser beiden Repositories unterscheiden sich - während das Enterprise Data Warehouse als zentrale BI-Komponente dient, sind die Daten im Data Lake für Datenwissenschaftler und Ingenieure bestimmt, die damit ML trainieren und Predictive- und Big-Data-Analysen durchführen.

Was ist der Unterschied zwischen einem Enterprise Data Warehouse und einem Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist eine hybride Speicherlösung, die alle Datentypen beherbergt und über starke Metadatenverwaltungsfunktionen verfügt, wodurch sie sowohl BI-Anwendungsfälle (wie jedes DWH) als auch Big Data-Analysen und ML-Workloads (wie ein Data Lake) abdecken kann. Data Lakehouses sind kostengünstiger als DWHs, da die Daten in kostengünstigeren Repositories verwaltet werden, was sie in vielen Szenarien und für verschiedene Datenmengen zu einer bevorzugten Option macht.

Was ist ein virtuelles Data Warehouse?

Ein virtuelles Data Warehouse ist eine Alternative zu einem herkömmlichen Data Warehouse für Unternehmen, bei dem eine virtuelle Schicht über mehreren Datenbanken geschaffen wird, in der die Daten gespeichert werden, so dass keine Daten physisch bewegt werden. Ein virtuelles Data Warehouse ist eine gute Option für Unternehmen, die ihre Daten in einer standardisierten Form speichern, die keine komplexen Transformationen erfordert.

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