Ein Data Warehouse (DWH) ist ein zentrales Repository für die Speicherung großer Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen, die für Analyse- und Berichtszwecke genutzt werden. Die Daten werden aus operativen Systemen extrahiert, transformiert und geladen (ETL-Prozess), um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Im Folgenden wird die Entstehung, der klassische Aufbau und die heutige Entwicklung von Data Warehouses erläutert.
Entstehung des Data Warehousing
Die Konzepte des Data Warehousing entstanden in den 1970er Jahren, als Unternehmen begannen, die Bedeutung von Daten für geschäftliche Entscheidungen zu erkennen. In Deutschland gewann das Data Warehousing in den 1990er Jahren an Bedeutung, als große Unternehmen wie SAP begannen, DWH-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren.
Klassischer Aufbau eines Data Warehouses
Datenmodellierung
Ein klassisches Data Warehouse verwendet in der Regel ein stern- oder schneeflockenförmiges Schema für die Datenmodellierung. Diese Schemata organisieren Daten in Fakten- und Dimensionstabellen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten herstellen.
- Sternschema: Ein zentrales Faktentabelle ist mit mehreren Dimensionstabellen verknüpft.
- Schneeflockenschema: Ähnlich wie das Sternschema, aber die Dimensionstabellen sind normalisiert.
ETL-Prozess
Der ETL-Prozess ist ein wesentlicher Bestandteil des Data Warehousing:
Extraktion: Daten werden aus verschiedenen Quellen extrahiert.
Transformation: Die extrahierten Daten werden bereinigt, gefiltert und in ein geeignetes Format umgewandelt.
Laden: Die transformierten Daten werden in das Data Warehouse geladen.
Datenabfrage und -analyse
Benutzer können Abfragen auf dem Data Warehouse ausführen und Berichte erstellen, um Einblicke in Geschäftsprozesse und -leistung zu erhalten.
Aktuelle Entwicklungen
Big Data
Mit dem Aufkommen von Big Data müssen Data Warehouses in der Lage sein, riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu verarbeiten. Big Data-Technologien wie Hadoop und Spark werden oft zusammen mit traditionellen DWH-Lösungen eingesetzt.
In-Memory Data Warehousing
In-Memory Data Warehousing ermöglicht die schnelle Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, indem Daten im Arbeitsspeicher anstatt auf Festplatten gespeichert werden. Beispiele für In-Memory DWH-Lösungen sind SAP HANA und Oracle Exadata.
Cloud Data Warehousing
Cloud-basierte Data Warehouses wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake bieten skalierbare und kosteneffiziente Lösungen für die Datenspeicherung und -analyse.
Data Lakes
Einige Unternehmen nutzen Data Lakes, um sowohl rohe als auch verarbeitete Daten in großem Umfang zu speichern. Data Lakes können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichern und bieten mehr Flexibilität bei der Datenanalyse.
Data Warehousing hat sich von den ersten Anfängen in den 1970er Jahren bis heute stetig weiterentwickelt. Moderne Data Warehouses müssen in der Lage sein, mit Big Data, Echtzeitanalyse und anderen Herausforderungen umzugehen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Die Wahl der richtigen DWH-Architektur und -Technologie hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Unternehmens ab.