Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse sammelt und organisiert Daten aus unterschiedlichen Systemen in einer zentralen Quelle. Es ist für Berichte und Analysen ausgelegt, nicht für den täglichen Betrieb. Die Informationen stammen aus einer Vielzahl von Quellen, z. B. aus Point-of-Sale-Systemen, Geschäftsanwendungen und relationalen Datenbanken, und werden in der Regel bereinigt und standardisiert, bevor sie im Warehouse gespeichert werden. Da ein Data Warehouse große Datenmengen speichern kann, bietet es unkomplizierten Zugriff auf umfangreiche historische Daten. Im Gegensatz zu operativen Datenbanken, die für Transaktionen optimiert sind, sind Data Warehouses für Abfragen großer Mengen historischer Daten ausgelegt. Sie unterstützen Dashboards und Analyse-Tools, mit denen Teams Trends, Kundenverhalten und die Leistung im Zeitverlauf nachverfolgen können.

Was ist Data Warehousing?
Data Warehousing ist der Prozess, Daten aus mehreren Systemen zu sammeln, zu bereinigen und in einem zentralen Data Warehouse zu speichern, damit sie genau, konsistent und bereit für Berichte und Dashboards sind, die bessere Entscheidungen unterstützen.

Data Warehouse und Data Lake im Vergleich
Data Warehouses und Data Lakes speichern und verarbeiten beide Daten, erfüllen aber unterschiedliche Zwecke. Ein Data Warehouse verwendet ein vordefiniertes relationales Schema und eignet sich damit ideal für strukturierte Daten, die bereinigt und für SQL-Abfragen optimiert wurden. Es eignet sich am besten für Business Intelligence, Berichte und Trendanalysen mit Bezug zu bekannten Anwendungsfällen, etwa Vertrieb, Finanzen oder Marketing. Ein Data Lake ist zwar ähnlich, speichert aber Rohdaten sowie halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus Quellen wie mobilen Apps, IoT-Geräten, sozialen Medien und Streamingplattformen. Das Schema wird erst angewendet, wenn die Daten gelesen werden. Das ermöglicht flexible und skalierbare Analysen, insbesondere für KI und maschinelles Lernen. Viele Organisationen nutzen ein Cloud Data Warehouse oder Enterprise Data Warehouse zusammen mit Data Lakes, um eine breite Palette von Informationsanforderungen zu unterstützen.