Data Warehousing für Unternehmen: Architektur, Typen, beste Tools und Auswahl
20. Juni 2023
Ein Enterprise Data Warehouse (EDW) ist ein Repository, das unternehmensweite Daten aus heterogenen Quellen zentralisiert, um sie für weitere Analysen vorzubereiten. Ein Unternehmens-DWH bricht Datensilos auf und macht Unternehmensinformationen zugänglich, damit Unternehmen zeitnahe datengestützte Entscheidungen treffen können.
Überblick über den Markt für Enterprise Data Warehousing
die voraussichtliche Größe des Marktes für Unternehmensdatenlager bis 2030
Marktforschung Zukunft
Scheme title: The most important data warehousing-related trends
Data source: yellowbrick.com — Key Trends in Hybrid, Multicloud and Distributed Cloud for 2021
What are the most important data warehousing-related trends for your company this year? Select all that apply.
Scheme title: Companies’ investments in analytics infrastructure
Data source: yellowbrick.com — Key Trends in Hybrid, Multicloud and Distributed Cloud for 2021
In the current climate of uncertainty, our investment in analytics infrastructure such as data platforms, data warehouses, etc. is:
6 Komponenten eines Unternehmensdatenlagers
Ein Enterprise Data Warehouse ist mehr als ein Repository, das mit Ihren Datenquellen (CRM, IoT-Geräte, SaaS-Apps usw.) auf der einen Seite und mit BI- und Datenanalytik-Software auf der anderen Seite 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 und Laden (ETL) oder Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) nehmen Informationen aus den Quellsystemen auf und verarbeiten sie, bis sie für eine dauerhafte Speicherung geeignet sind. Dies ist eines der Kernelemente für unternehmensweite Analysen, da Unternehmen auf zahlreiche Datenquellen mit unterschiedlichen Datentypen, Modellen und Informationsgenerierungsgeschwindigkeiten zurückgreifen müssen.
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 die integrierten und themenorientierten 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.
4 Data Marts
Dimensionale Data Marts werden erstellt, um die Analyseanforderungen bestimmter Benutzergruppen und Abteilungen zu erfüllen, z. B. Vertrieb und Marketing, Produktion, Lieferkettenmanagement und Finanzen. Data Marts erleichtern und beschleunigen den Datenzugriff und die Analyse, da sie kleinere, besser anwendbare Datensätze verarbeiten.
5 OLAP-Würfel
Der Einsatz von multidimensionalen OLAP-Würfeln, die Daten in voraggregierter Form speichern, hilft, die Einschränkungen 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.
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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)
- OLAP-Server (mittlere Ebene)
- Datenzugriffsschicht (oberste Ebene)
Der architektonische Ansatz sollte sich jedoch nach wie vor an den Bedürfnissen des Unternehmens orientieren, so dass sich in manchen Fällen andere Gestaltungsmethoden (z.B. eine ein- oder zweistufige Architektur) als besser geeignet erweisen können.
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, darunter Datenbanken, Geschäftsanwendungen, Flat Files, Feeds, Web-URLs, IoT-Geräte und E-Commerce-Plattformen
- API-Bibliotheken für die Erstellung benutzerdefinierter Konnektoren
- 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-System
Externe Datenquellen
CSV und flache Dateien
Projektleitung
Software
Unternehmenswebsite und Intranet
Unternehmensdatenlager
Software für das Lieferkettenmanagement
E-Commerce-Plattform
Buchhaltungs- und Finanzsoftware
Marketing-Software
ERP-System
Typen von Unternehmensdatenlagern
Bei der Einrichtung eines Enterprise Data Warehouse müssen sich Unternehmen zwischen einer Cloud-, einer On-Premises- oder einer 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 eine Aufbewahrung der 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 bei gleichzeitiger Einhaltung strengster gesetzlicher Vorschriften und Lösung 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, geografische Redundanz)
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 jüngsten Berichten Forrester Wave und Gartner Magic Quadrant als führend anerkannt sind.
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
Preisgestaltung auf Abruf
ab $0,25/Stunde
Amazon Redshift Serverless
0,36 $/RPU pro Stunde
Preise für verwalteten Speicher
0,024 $/GB/Monat
Kostenlose Testversion
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 Cognitive 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:
Abrechnung nach Aufwand:
ab $1,20/Stunde
Datenspeicher
$23/TB/Monat
Kostenlos testen
Eigenschaften
- Native Datenintegration mit über 150 Datenquellen über Cloud 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-Datenaufnahme mit BigQuery Storage Write API oder Legacy-Streaming-API und Abfrage-Beschleunigung Analytische Abfrage 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
Rechner (auf Anfrage)
ab $5
Rechnen (Standard)
$0,04/Slotstunde
Speicherplatz ab
$0,01/GB
Dateneingabe (Streaming-Einfügungen)
$0,01/200 MB
Datenextraktion (Streaming-Lesevorgänge)
ab $1,10/TB Lesen
Kostenlose Stufe
Eigenschaften
- Ermöglichung von Analyse-, BI- und ML-Szenarien auf operativen Speichern in SQL Server mit Azure Synapse Link für SQL SQL Server-Integration mit S3-kompatiblem Objektspeicher Datenvirtualisierung für die Abfrage verschiedener Datentypen in unterschiedlichen Datenquellen Integration mit Microsoft Purview für eine bessere Datenerkennung, automatische Erfassung von Metadaten und Datenklassifizierung Integrierte Abfrageintelligenz für automatische Leistungs- und Skalierbarkeitsverbesserung Einzelansicht aller SQL Server, die vor Ort, in Azure und anderen Clouds bereitgestellt werden
- Zugriffskontrollberechtigungen und dynamische Datenmaskierung Vor-Ort-Datenschutz mit Microsoft Defender for Cloud Nachverfolgung aller an der Datenbank vorgenommenen Änderungen im Laufe der Zeit mit der Ledger for SQL Server-Funktion, die mit Blockchain aktiviert ist Vollständig gemanagte Notfallwiederherstellung in der Cloud mit Azure SQL Managed Instance Stärken Einfache Migration in die Cloud mit minimaler Ausfallzeit Pay-as-you-go-Abrechnung mit Azure Arc für alle SQL Server-Umgebungen
Kategorie Software
Microsoft Flaggschiff unter den relationalen DBMS
Preisgestaltung
Schätzungsweise offene Preise ohne Stufe:
Unternehmen - $15.123
Standard (pro Kern) - $3.945
Standard (Server) - 989 Euro
Standard (CAL) - $230
Pay-as-you-go (monatliche Rate pro Kern):
Standard - 73 Euro
Unternehmen - $274
Kostenlose Testversion
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 Quicksight
- Automatisierte Datenbankwartung mit integrierter Leistungsoptimierung, Wartung von materialisierten Ansichten, automatischem Clustering usw. Unabhängige automatische Skalierung von Rechen- und Speicherressourcen Sichere gemeinsame Nutzung von Daten über Regionen/Clouds hinweg Ständige Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie dynamische Datenmaskierung Multi-Faktor-Authentifizierung Datenbank-Replikation Einhaltung von HIPAA, ISO 27001, PCI DSS, SOC 1 Typ II und SOC 2 Typ II
Kategorie Software
Cloud-basiertes Datenlager
Preisgestaltung
On-Demand-Preise oder im Voraus gekaufte Speicherkapazität zu einem Preisnachlass bei separater Abrechnung der Rechenzeit
Preise sind auf Anfrage erhältlich
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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, Ihre spezifischen Informationen 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. Vergewissern Sie sich, dass die Software, die Sie in Betracht 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 durchzuführen, 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 implementieren wollen, umgehend skaliert werden kann, um die Leistungsspitzen aufzufangen. Außerdem müssen Sie die Technologie wählen, die sich am besten für Ihre Anwendungsfälle (Datenaufbereitung, Datenanalyse, Datenberichterstattung usw.) eignet, und die künftigen Data-Warehouse-Benutzer, ihre Anzahl, 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.
Sicherheit
Eine der Herausforderungen beim Umgang mit Data-Warehousing-Lösungen für Unternehmen besteht darin, den Endnutzern den Zugang zu den Daten zu ermöglichen, ohne deren Sicherheit zu beeinträchtigen. Um dies zu gewährleisten, sollte Ihre Data-Warehousing-Plattform die Gewährung des Datenzugriffs für bestimmte Benutzer oder Benutzergruppen auf Zeilen- und Spaltenebene, die mehrstufige Benutzerauthentifizierung, den Schutz sensibler Informationen durch Verschlüsselung und die dynamische Datenmaskierung zum Ausblenden von Datenelementen vor bestimmten Benutzern und Gruppen 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 Datenumwandlung 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.
Kosten und Zeitplan für das Enterprise Data Warehouse
Die Kosten für ein Data Warehouse für Unternehmen umfassen verschiedene Kategorien von Implementierungs- und Wartungskosten, wie z. B.:
Data volume, its type, complexity, and quality
The number of data sources and their disparity
The number of data flows and data modeling complexity
Type of workload to support
Data cleansing and transformation complexity
Data security and compliance requirements
Platform scalability, fault tolerance, and velocity
Real-time reporting requirements
Software license fees
Solution management
Key factors
Vorteile eines Data Warehouse für Unternehmen
Konsolidierung von Unternehmensinformationen
Durch die Integration unternehmensweiter Informationen, die in der Regel über mehrere Systeme verstreut sind, können Unternehmen eine Analyse funktionsübergreifender historischer Daten durchführen und eine Bewertung der Unternehmensleistung, Risikoanalyse oder eine 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 Analyse 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 Datenverwaltungsabläufe 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 Routineanalysen und -berichten zu entlasten sowie den Geschäftsanwendern 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 Analyseinitiativen - Big-Data-Analytik, prädiktive Analytik, Self-Service-BI, ML und KI.
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.
Wir begleiten Sie bei der EDW-Einführung
Häufig gestellte Fragen zum Data Warehousing im Unternehmen
Unternehmensdatenlager vs. Datenlager
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.
Unternehmensdatenlager vs. 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.
Unternehmensdatenlager vs. operative Datenspeicher (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.
Unternehmensdatenlager vs. Datensee
Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher, in dem alle Arten von Daten in ihrem rohen oder vorverarbeiteten Format aufbewahrt werden, 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 Verwendungszwecke 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 prädiktive und Big-Data-Analysen durchführen.
Unternehmensdatenlager vs. Lakehouse
Ein Data Lakehouse ist eine hybride Speicherlösung, die alle Datentypen beherbergt und über starke Metadatenverwaltungsfunktionen verfügt, wodurch sie sowohl BI-Anwendungsfälle (wie ein DWH) als auch Big Data-Analysen und ML-Workloads (wie ein Data Lake) abdecken kann. Data Lakehouses sind kosteneffizienter 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 traditionellen Enterprise Data Warehouse, 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.
