DWH
Ein sauberes Data Warehouse als Grundlage für viele Anwendungsfälle
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse – kurz DWH – beschreibt ein zentrales Datenbanksystem. Dieses wird für Analysen im Unternehmen eingesetzt. Das Data Warehouse extrahiert, sammelt und sichert Daten aus unterschiedlichen, heterogenen Datenquellen und versorgt nachgelagerte Systeme.
Ein Data Warehouse ist demnach in vier Teilprozesse gliederbar: Der Datenbeschaffung, Datenhaltung, Datenversorgung und der Datenauswertung.
Data Warehouse (DWH) und DataMarts
Durch wachsende Datenberge und die Möglichkeiten, auch semi- oder unstrukturierte Daten zu verarbeiten wurde in vergangener Zeit oft schon der Tod des DWHs vorhergesagt.
Vorteil eines DWH ist es jedoch, dass strukturierte Daten nicht nur abgelegt werden, sondern in einem voll integrierten Kern qualitätsgesichert zusammengeführt werden. So werden Analysen über viele Dimensionen wie Kunde, Produkt, Käufe usw. ermöglicht. Diese globale Sicht auf Daten aus unterschiedlichen Datenbeständen wird durch eine geeignete Datenmodellierung im Kern wie z.B. Data Vault ermöglicht, die je nach Anforderungslage auszuwählen ist. Dabei wird der Aufbau durch eine geeignete Data Governance unterstützt, welche sowohl die Verantwortung über die Daten als auch die Sicherstellung der Datenqualität gewährleistet.
Von einem gut funktionierenden Kern ausgehend können schnell einzelne Data Marts aufgebaut werden, die einzelne Anwendungsfälle wie Kampagnenmanagement, Analytics oder Reporting ermöglichen.
Die Kunst, aus vorhandenen Daten alles heraus zu holen
Es gibt verschiedene Architekturvarianten um ein Data Warehouse zu konzipieren: Je nach Unternehmensstruktur und BI-Strategie empfiehlt sich ein zentrales Enterprise Data Warehouse oder ein DWH, welches aus mehreren unabhängigen themenorientierten Systemen besteht. Auch die DWH-interne Architektur ist relevant für den nachhaltigen Aufbau einer analytischen Datenbasis. Für eine transparente und effiziente Datenbewirtschaftung aller DWH-Systeme ist eine schlanke Schnittstellenarchitektur mit einem hohen Grad an Wiederverwendbarkeit erforderlich. Der Einsatz von Real-Time-Komponenten und eine breite Analyseplattform in Form eines Data Lake eröffnen schließlich das volle Potenzial der Big Data-Technologie.
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Ihr Mehrwert
- Konzeption und Umsetzung der DWH- und DataMart-Zielarchitektur
- Definition einer Systemarchitektur / Business Intelligence Landschaft
- Erstellung der Data Warehouse-internen Schichten
- Unterstützung bei der Erweiterung des DWH um Big Data-Technologie wie einer Data Refinery inkl. Data Lake
- Konzeption von zukünftigen Anwendungsfällen
- Modellierung und Aufbau eines architekturkonformen Schnittstellenkonzepts
