Alles über das Data Warehouse: Geschichte, Funktionen und mehr

Die Datenspeicherung ist ein Grundpfeiler für jedes Unternehmen, jede Branche oder jedes Geschäft, das Daten zu Forschungszwecken verwendet, um bestimmte Merkmale und Bedürfnisse eines bestimmten Marktes zu ermitteln. 

Die Verwaltung großer Datenmengen wird immer wichtiger, aber wenn wir uns auf die Geschichte beziehen, sollte erwähnt werden, dass dieser Bedarf schon seit den 70er und 80er Jahren besteht. Die Datenspeicherung hat sich so weit entwickelt, dass Software in der Cloud mit unbegrenzter Kapazität erstellt werden kann. 

Bevor es jedoch soweit war, war das Data Warehouse die bevorzugte Methode von Unternehmen und Institutionen, um große Datenmengen zu speichern und leicht darauf zuzugreifen. 

Es ist jedoch wichtig, dieses Konzept genau zu kennen, um zu verstehen, wie es funktioniert und welchen Nutzen es auch heute noch hat. Möchten Sie mehr erfahren? Folgen Sie uns und erfahren Sie alles über diese Technologie. 

Die Geschichte des Data Warehouse 

Bevor wir wissen, worum es sich bei diesem Konzept handelt, welche Ziele es verfolgt und welche Vorteile es bietet, müssen wir zunächst den historischen Kontext und den Grund für seine Entstehung kennen…

In den 1970er- und 1980er-Jahren begannen digitale Daten mit der fortschreitenden technologischen Entwicklung zu einem Problem zu werden. Die gesammelten Daten mussten gespeichert und anschließend verwendet werden. 

So begann Bill Inmon, der als Vater des Data Warehouse gilt, diesen Bedarf zu erkennen und etwas dagegen zu unternehmen, indem er sogar ein Buch mit dem Titel Building the Data Warehouse veröffentlichte. 

Das gleiche Buch wurde als grundlegende Quelle für die Entwicklung des Data Warehousing gefeiert. 

Ralph Kimball war ein weiterer Experte, der ebenfalls einen wichtigen Beitrag zu diesem Aspekt des Data Warehousing leistete. 

Während Inmon eine Top-Down-Methode der Speicherung schuf, bei der ein zentraler Speicher angelegt wird und dann weitere Teilmengen von Daten herausgelöst werden, schuf Kimball eine Bottom-Up-Methode. 

Bei dieser Art des Bottom-up-Warehousing werden die gewonnenen Repositories oder Datensätze integriert, um das Data Warehouse zu erstellen. 

Was ist ein Data Warehouse? 

Das Data Warehouse kann als eine Software zur Speicherung umfangreicher Daten definiert werden, die über verschiedene Informationsquellen gesammelt wurden.  

Das Hauptziel dieses Data Warehouse ist, dass die betreffenden Unternehmen leicht auf diese Daten zugreifen können, aber auch, dass die Daten leicht zu verstehen und zu analysieren sind. 

Auf diese Weise können Statusberichte erstellt und Aktionspläne auf der Grundlage der Daten ausgearbeitet werden. 

Aufgrund dieser einzigartigen Eigenschaften des Data Warehouse ist es ein sehr nützliches Instrument für jedes Unternehmen, jede Institution oder jeden Betrieb, der ein Informationsmanagement benötigt. 

In den letzten Jahren und mit dem Aufkommen der Datenspeicherung in der Cloud ist es jedoch klar, dass das Data Warehouse modernisiert werden musste, um heute überleben zu können. 

Es ist erwähnenswert, dass Data Warehouse-Repositories sowohl physisch als auch logisch sein können, wobei natürlich der Zweck der Speicherung solcher Informationen für Analyse- und Zugriffszwecke im Vordergrund steht. In ähnlicher Weise kann die folgende Struktur von Merkmalen aufgebaut werden: 

• Es bietet die Möglichkeit, solche Daten zu organisieren, zu verstehen und zu begreifen, um wichtige Entscheidungen für die Durchführung bestimmter Projekte zu treffen. 
• Da sie seit Jahrzehnten existiert, ist sie eine beliebte und bekannte Softwarearchitektur für Unternehmen. Das macht die Arbeit mit ihr bequem und leicht zugänglich. 
• Es handelt sich um eine Software, die themenorientiert und integriert ist und deren Informationen nicht flüchtig und zeitlich variabel sind. 

Warum ist das Data Warehouse so wichtig? 

Jede Organisation arbeitet ausnahmslos mit Daten. Je nach Nische haben Sie natürlich unterschiedliche Arten von Daten. 

Sie sind jedoch notwendig, um genauere Entscheidungen treffen zu können, die den Zielen der Organisation, des Unternehmens oder des Geschäfts entsprechen. 

Aber welche Vorteile bringt ein Data Warehouse wirklich? Hier sind einige Beispiele:

1. Massive Datenspeicherung 

Das Data Warehouse verfügt über eine zentrale Datenbank, die für die Speicherung aller aus den verschiedenen Informationsquellen gewonnenen Daten zuständig ist. Bekannt als eine Art von Top-Down-Speicherung. 

Das Format ist in der Regel standardisiert, sodass eine große Menge an Informationen problemlos gespeichert werden kann. Außerdem ist es korrekt strukturiert, sodass die Informationen leicht zugänglich und verständlich sind. 

2. Datenintegration 

Da es sich um eine Methode handelt, bei der verschiedene Daten aus unterschiedlichen Informationsquellen gesammelt werden, ist es wichtig, dass die betreffende Software oder das betreffende Tool die Informationen genau und ohne Formatierungsprobleme speichern kann. 

Mit anderen Worten, es führt einen angemessenen Prozess der Standardisierung der Informationen durch, was die Analyse der Daten und die anschließende Berichterstattung erheblich erleichtert. 

3. Historische Aufzeichnung 

Es darf nicht unerwähnt bleiben, dass die Kapazität von Data Warehouses unglaublich ist, da sie in der Lage sind, Ihre Daten und Informationen auch nach Jahrzehnten noch intakt zu halten, und das bei ständiger Aktualisierung derselben. 

Sie können also auf eine sehr große Menge von Daten zugreifen, und das sogar in den Anfängen eines Unternehmens, wenn sie für die betreffende Studie von Wert sein können. 

4. Sicherheit der Speicherung

Es ist mehr als klar, dass, da es sich hier hauptsächlich um Unternehmenssoftware handelt, die Software sehr stabil und kompetent in Bezug auf die Sicherheit sein muss. Ein Hackerangriff oder eine Sicherheitslücke könnte ein ernsthaftes Problem für die Stabilität des Unternehmens bedeuten. 

Aus diesem Grund gibt es verschiedene Sicherheitssysteme, je nachdem, wie die Software für das Unternehmen aufgebaut ist. 2-Faktor-Schlüssel, eindeutige Passwörter für jeden Benutzer, spezielle Berechtigungen für bestimmte Arten von Informationen und vieles mehr. 

Und all dies wird an einem einzigen Ort gespeichert. 

5. Agilität beim Zugang 

Manchmal benötigt ein Unternehmen sehr spezifische Informationen, die in einem ganz bestimmten Jahr gespeichert werden. Aus diesem Grund ist die Möglichkeit des schnellen und sicheren Zugriffs auf die Informationen von grundlegender Bedeutung, um in kürzester Zeit die besten Entscheidungen treffen zu können. 

In dieser Hinsicht ist ein Data Warehouse mehr als effizient und kann an die Größe des Unternehmens angepasst werden, egal ob es sich um ein kleines, mittleres oder großes Unternehmen handelt. 

Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Mart: wie unterscheiden sie sich? 

Nun, es gibt verschiedene Methoden des Data Warehousing, und natürlich hat jede bestimmte Funktionen oder einzigartige Merkmale, die sie definieren und auf bestimmte Zwecke ausgerichtet sind. 

Die Wahl der richtigen Methode kann den Unterschied zwischen einer Entscheidung mit effizienten oder schlechten Ergebnissen bedeuten, die Sie sogar in den Ruin treiben können. 

Was ist ein Data Lake und wofür wird es verwendet? 

In einem Data Lake gibt es keine Beschränkung für die Arten von Daten, die gespeichert werden können. Mit anderen Worten: Alle Informationen, die ein Unternehmen im Laufe seiner Geschichte sammeln konnte, sind willkommen und werden in einem Data Lake berücksichtigt. 

Diese Arten von Daten können sein: 

• Strukturierte Datenquellen. 
• Aufzeichnungen von Gesprächen zwischen Kunden oder Nutzern desselben Unternehmens. 
• Gesendete und empfangene E-Mails. 
• Verwendung von Bildern, Audio und Video. 

Kurz gesagt, jede Art von Daten, die für das betreffende Unternehmen bei der Entscheidungsfindung nützlich sein können. 

Obwohl diese Methode aufgrund der immensen Menge an Informationen, die sie speichern kann, sehr leistungsfähig zu sein scheint, hat sie in Wirklichkeit einen entscheidenden Nachteil.

Je mehr Informationen gespeichert werden, desto länger dauert es, bis eine Software oder ein Tool eine einzelne Anfrage ausführt. Es kann sogar Tage dauern, bis eine einzige Anfrage ausgeführt ist. 

• Data Warehouse 

Das Data Warehouse versucht, seine Speicherplätze so sauber und strukturiert wie möglich zu halten. Dies geschieht in der Absicht, den Zugriff auf Informationen zu vereinfachen und die Ausführung von Aufträgen zu beschleunigen, wie bereits erwähnt. 

Im Gegensatz zum Data Lake speichert das Data Warehouse jedoch nicht irgendeine Art von Informationen, wie Sie bereits gesehen haben. Stattdessen verwendet dieses Tool Informationen, die bereits zuvor strukturiert wurden, um eine bessere Ordnung zu schaffen. 

• Data Mart

Diese Art von Speichermethode wird in der Regel nicht als Methode an sich betrachtet, da sie mit einer Variante oder Registerkarte verbunden ist, die Teil des Data Warehouse ist. 

Der Grund dafür? Weil es sich zwar um eine Speichermethode wie jede andere handelt, aber nicht um eine zentralisierte Datenbank wie bei den vorherigen Beispielen. In diesem Fall ist sie dezentralisiert, sie ist Teil einer alternativen Software. 

Und was ist der Zweck dieses Data Marts? Sie werden sich vielleicht fragen… Nun, es ist einfach, reine und einfache Sicherheit. 

Der Data Mart enthält nur eine ganz bestimmte Art von Informationen über das Unternehmen, und nur wenige Personen haben Zugang dazu, in der Regel diejenigen, die in der obersten Führungsebene tätig sind. 

Diese Einheit kann die Daten des übrigen Unternehmens nicht einsehen. Sie befindet sich in einer separaten Software, was auch zu einer besseren Arbeitseffizienz führt, da diese Software nicht die Ressourcen verbraucht, die Teil einer einzigen Datenbank sind. 

Vergessen Sie nicht das Folgende: 

• Data Mart ist auf kurzfristige Projekte ausgerichtet. 
• Es handelt sich um den kleinsten Data-Warehousing-Ansatz der drei genannten Methoden. 
• Jede dieser Optionen bietet bestimmte Funktionen, um bestimmte Anforderungen zu erfüllen. Daher hängt ihr Einsatz davon ab, was das Unternehmen für seine Projekte benötigt oder sucht. 
• Es wird empfohlen, sowohl Data Warehouse als auch Data Leak gemeinsam zu nutzen, um die Speichereffizienz zu maximieren und eine bessere Verteilung und Vollständigkeit der Informationen zu erreichen.

Wie funktioniert das Data Warehouse?

Der erste Schritt bei der Erstellung eines Data Warehouse besteht darin, alle Informationsquellen zu sammeln, die für das betreffende Projekt benötigt werden oder von Nutzen sind. 

Sobald diese Daten identifiziert sind, werden sie gespeichert, entweder aus externen oder internen Quellen, und durchlaufen dann einen Optimierungsprozess. 

Das heißt, die Daten werden extrahiert, in qualitativ hochwertige und gut organisierte Informationen umgewandelt und dann zur Speicherung in das Lager hochgeladen. 

Dieser Prozess wird regelmäßig durchgeführt, um die Daten jederzeit auf dem neuesten Stand zu halten, falls sie benötigt werden. 

Auf diese Weise werden visuelle Analysen und Daten-Exploration-Strategien eingesetzt, um die wichtigsten Erkenntnisse zu gewinnen. 

Haben Sie schon einmal ein Data Warehouse genutzt oder waren Sie Teil eines Unternehmens, das ein solches nutzt, und wie waren Ihre Erfahrungen? Lassen Sie uns in den Kommentaren wissen, welche Erfahrungen Sie gemacht haben und wie nützlich sie sind. 

Abschließend müssen Sie verstehen, dass sich diese Speichermethode zunehmend weiterentwickelt und an die Bedürfnisse von Benutzern und Unternehmen in aller Welt anpasst. 

Für eine jahrzehntealte Speicherressource hat es die Zeit verstanden, sie an die heutigen Bedürfnisse anzupassen und eine Software zu entwickeln, die so beeindruckend und grenzenlos ist wie die Cloud. 

 

Big Data Management ist ein sehr realer Bedarf, der im Laufe der Zeit weiter wächst, daher sind diese Softwaresysteme immer gefragter. 

 

Ob Data Warehouse, Data Lake oder Data Mart, jedes System hat seinen eigenen Zweck und seine eigenen Möglichkeiten, ist aber an die Bedürfnisse jedes Unternehmens angepasst, ob klein, mittelgroß oder groß. 

 

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