Data Warehouse: Mit Datenintegrität zu besseren Entscheidungen und verbesserter Unternehmensleistung

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Was ist ein Data Warehouse?">Was ist ein Data Warehouse?</h2></div>

Ein Data Warehouse ist eine spezielle Datenbank, die darauf ausgerichtet ist, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu integrieren, zu speichern und zu organisieren. Als zentralisierte Plattform und sogenannter "Single Source of Truth" zielt das Datenlager darauf ab, einheitliche, konsistente und genaue Daten für Business Intelligence (BI) und Analysezwecke bereitzustellen.

Das Data Warehouse ist so strukturiert, dass es Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in einem standardisierten Format speichern kann. Diese standardisierte Struktur ermöglicht es Benutzern, Daten effektiv zu analysieren und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, die für die Entscheidungsfindung in Unternehmen und Organisationen von Bedeutung sind.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Wie funktioniert ein Data Warehouse?">Wie funktioniert ein Data Warehouse?</h2></div>

Ein Data Warehouse besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine zentrale Datenbank zu schaffen, die speziell für die Analyse großer Datenmengen ausgelegt ist. Die folgenden Komponenten des DWH sind dafür verantwortlich, dass es seinen Zweck erfüllen kann:

• Datenquellen
  
  Als Datenquellen dienen verschiedene Systeme, Anwendungen und externe Quellen, aus denen das Data Warehouse Daten extrahiert. Dazu zählen beispielsweise Transaktionsdaten, Kundendaten, oder Bestandsdaten. Typische Quellsysteme sind daher beispielsweise SAP, Oracle, Salesforce, MySQL, Twitter und viele weitere.

• Extract, Transform, Load (ETL)-Prozesse
  
  Die ETL-Prozesse sind dafür verantwortlich, Daten aus den verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in das Data Warehouse zu laden. Der Extraktionsprozess beinhaltet das Auslesen der Daten aus den Quellen, während der Transformationsprozess die Daten in das zuvor definierte Format bringt, damit sie in das Data Warehouse geladen werden können. Am Ende steht der Ladeprozess. Um Daten in einem geregelten Turnus zu laden, wird der ETL-Prozess jeweils von vorne bis hinten ausgeführt

• Data Warehouse Datenbank
  
  Das Data Warehouse selbst ist eine zentrale, relationale Datenbank, die speziell für die Analyse großer Datenmengen entwickelt wurde. Darin werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, integriert und in einem formatierten und standardisierten Schema organisiert, das es ermöglicht, sie schnell und einfach abzufragen und zu analysieren. Auf Basis des relationalen Modells kann jede Zeile in der Tabelle eines Datensatzes und deren Daten durch eine eindeutige ID oder einen Schlüssel identifiziert werden. Verschiedene Attribute werden als Spalten bestimmt, wobei jeder Datensatz in der Regel jedes Attribut durch einen bestimmten Wert repräsentiert.

• Metadaten-Management
  
  Dies umfasst die Erfassung, Verwaltung und Überwachung der Metadaten, die beschreiben, woher die Daten stammen, wie sie transformiert wurden und im Data Warehouse gespeichert werden.

• Business Intelligence (BI) Tools
  
  Durch BI-Tools können Daten aus einem Data Warehouse analysiert und visualisiert werden. Je nach Art des Zugriffs und der Verwendung versetzt das BI-System Anwender in die Lage, Daten effektiv aufzuschlüsseln, um Erkenntnisse zu gewinnen.

• Benutzer-Schnittstellen
  
  Benutzer-Schnittstellen ermöglichen es sämtlichen Usern, auf die Daten im Data Warehouse zuzugreifen und Abfragen durchzuführen. Sie unterstützen die Benutzer bei der Datenexploration, Berichterstellung, Datenvisualisierung und der Nutzung von Business Intelligence-Funktionen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Was ist die Data-Warehouse-Architektur?">Was ist die Data-Warehouse-Architektur?</h2></div>

Die DWH-Architektur teilt die zuvor genannten Elemente bzw. Komponenten in drei Schichten und dient als Werkzeug, um aus unstrukturierten Daten sinnvolle Erkenntnisse gewinnen zu können.

Unterste Schicht: Data Layer

In der untersten Schicht der Data Warehouse-Architektur, werden die Rohdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einer zentralen Datenbank gespeichert. Hierbei kann es sich um verschiedene Datenquellen handeln, wie z. B. CRM-Systeme, ERP-Systeme oder Social Media-Plattformen. In dieser Schicht werden die Daten auch bereinigt, transformiert und strukturiert, um sicherzustellen, dass sie konsistent und standardisiert sind und eine einheitliche Basis für Analysen und Berichte bieten.

Mittlere Schicht: Semantics Layer

In dem Semantics Layer werden die Daten aus dem Data Layer modelliert und strukturiert, um sie in einer verständlichen Form für die Anwender und Business-Intelligence-Tools zur Verfügung zu stellen. Hierbei werden die Daten in logische Einheiten wie Dimensionen und Fakten organisiert, um sie besser analysieren zu können. Der Semantics Layer ermöglicht den Benutzern, komplexe Abfragen durchzuführen und Daten in einer für sie sinnvollen Form darzustellen.

Obere Schicht: Analytics Layer

Die Analytics Layer ist die oberste Schicht der Data Warehouse-Architektur und umfasst verschiedene Analysetools und Anwendungen, die auf die Daten im Data Warehouse zugreifen und sie analysieren. Hierbei handelt es sich um Tools wie z. B. Business Intelligence-Tools, Dashboards und Berichtssoftware. Die Analytics Layer ist so gestaltet, dass sie Benutzer auf einfache und intuitive Weise Einblicke in die Daten zu gewinnen lässt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. Was können Unternehmen mit Data Warehousing erreichen?">Was können Unternehmen mit Data Warehousing erreichen?</h2></div>

Kosten- und Ressourcenermittlung, die Analyse von Geschäfts- und Produktionsprozessen sowie die Ermittlung von Unternehmenskennzahlen zählen zu den Standardaufgaben des Data Warehouse. Sie sind aber lediglich ein kleiner Teil innerhalb einer sehr umfangreichen Reihe an Vorteilen und Ergebnissen. Vor allem ein modernes und performantes DWH liefert durch die Flexibilität seiner Abfragen einen unternehmensweiten Service für jegliche Datenanalyse- und Berichtsanforderungen.

Durch die zentrale Speicherung und Strukturierung von Daten aus verschiedenen Quellen wird eine konsistente und genaue Datenbasis geschaffen, die tiefe Einblicke und hochwertige Erkenntnisse ermöglicht. Auf Basis der Datenverknüpfungen sind Zusammenhänge und Trends erkennbar, die in Einzeldaten unsichtbar blieben.

Ein besonderer Vorteil der breiten Datenbasis ist die schnelle Reaktionsmöglichkeit. Das Unternehmen ist in der Lage rasch zu analysieren und auf Veränderungen im Markt oder Kundenbedürfnisse zu reagieren. Auch Risiken können schneller erkannt und minimiert werden.

Als weitere Folge trägt das DWH dazu bei Kosten zu sparen, indem Prozesse optimiert und Entscheidungen effizienter und fundierter möglich werden. In der Zusammenarbeit mit Partnern und anderen Unternehmen, können auch externe Systeme und Anwendungen mit Daten aus den jeweiligen Datawarehouses zusammengeführt werden, um gemeinsame Vorhaben zu stützen.

Zusammengefasst, gelten die folgenden Punkte als wesentliche Vorteile von Data Warehousing:

• Konsistente und genaue Datenbasis
• Tiefere Einblicke und Erkenntnisse
• Schnelle Reaktion auf Veränderungen
• Risikominimierung
• Bessere Zusammenarbeit
• Effiziente Datennutzung
• Kostenersparnis

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">5</span><h2 class="c-blog_head" id="5. Was sind die Vorteile von Cloud Data Warehouses?">Was sind die Vorteile von Cloud Data Warehouses?</h2></div>

Im Gegensatz zu herkömmlichen On-Premises Data Warehouses, bei denen die Unternehmen die erforderliche Hardware, Software und Infrastruktur selbst bereitstellen und warten müssen, werden Cloud Data Warehouses von einem Cloud-Anbieter verwaltet.  

Cloud Data Warehouses bieten eine Vielzahl von Vorteilen, dazu zählen:

• Flexibilität: Anpassung der Ressourcen und Bezahlung nach Bedarf (Pay-As-You-Go).
• Kosteneffizienz: Keine Anfangsinvestitionen und nur Bezahlung für genutzte Kapazität.
• Schnelle Bereitstellung: Schnellere Implementierung im Vergleich zu On-Premises. ‍
• Datensicherheit und -integrität: Strenge Sicherheitsmaßnahmen und regelmäßige Datenbackups.

Im Wesentlichen ermöglicht der Einsatz eines Cloud Data Warehouses Ihrem Unternehmen, sämtliche Datenanalyse- und Reporting-Fähigkeiten zu verbessern, da sie auf eine skalierbare und flexible Infrastruktur zugreifen können.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">6</span><h2 class="c-blog_head" id="6. Wann ist ein Data Warehouse nötig?">Wann ist ein Data Warehouse nötig?</h2></div>

Ein Data Warehouse ist für Ihr Unternehmen dann notwendig, wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten und diese Daten aus verschiedenen Quellen sammeln möchten. Ebenso, wenn Ihre Organisation eine zentrale und konsistente Datenquelle benötigt, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und gleichzeitig zu dokumentieren. Darüber ist ein DWH oftmals die einzige Möglichkeit historische Daten zu sammeln, um Muster zu erkennen und Prognosen treffen zu können.  

Ein Data Warehouse ist wichtig für Cluster-Analysen, Predictive Analytics und Data Mining, da es die erforderlichen Daten aus verschiedenen Quellen aggregiert und konsolidiert, um umfassende Analysen zu ermöglichen und aussagekräftige Erkenntnisse sowie präzise Vorhersagen zu gewinnen.  

Betrachten wir zusätzlich die gegenwärtigen Anforderungen hoher Datenqualität und -sicherheit, sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, stellt ein DWH-System sämtliche Maßnahmen bereit, um diesen Ansprüchen nachzukommen.  Zugriffskontrolle und -dokumentation, Daten-Backup und Recovery, Datenverschlüsselung und Wahrung der Datenintegrität zählen zu den wichtigsten Aufgaben, die ein DWH unabkömmlich machen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">7</span><h2 class="c-blog_head" id="7. Welche Daten werden im Data Warehouse gespeichert?">Welche Daten werden im Data Warehouse gespeichert?</h2></div>

Im Data Warehouse werden in der Regel Daten aus verschiedenen operativen Systemen und Datenquellen gespeichert und zusammengeführt, mit dem Ziel eine konsistente und integrierte Sicht auf das gesamte Unternehmen zu ermöglichen.

Übliche Quellen sind deshalb:

• Transaktionsdaten: Daten aus Bestellungen, Buchungen, Käufen und Verkäufen ‍
• Masterdaten: Kunden-, Lieferanten- oder Produktstammdaten ‍
• Metadaten: Bspw. Dateiname und -typ ‍
• Externe Daten: Marktforschung, Kampagnendaten oder Wirtschaftsdaten

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">8</span><h2 class="c-blog_head" id="8. Wie kann ein DWH für Ihr Unternehmen entworfen werden?">Wie kann ein DWH für Ihr Unternehmen entworfen werden?</h2></div>

Ein Data Warehouse ist ein komplexes Vorhaben das eine langfristige Planung, idealerweise mit agilem Charakter, erfordert. Durch die agile Bauweise werden sowohl Daten als auch Use Cases Schritt für Schritt eingearbeitet und fertige DWH-Funktionen bereits produktiv gesetzt, lange bevor das komplette System finalisiert ist. Es gibt deshalb keine allgemeingültige Vorlage, um ein individuelles Datawarehouse zu entwerfen. Trotzdem möchten wir Ihnen den Ablauf grob und anhand der folgenden vier Phasen skizzieren:

Phase 1: Anforderungsanalyse

In dieser Phase identifiziert Ihr Unternehmen die Bedürfnisse und Anforderungen an das DWH, einschließlich:

• Art und Inhalte der Daten die gespeichert werden sollen
• Abfrageanforderungen
• Datenbeziehungen
• Sicherheitsanforderungen
• Skalierbarkeit des Systems auf änderbare Anforderungen
• Systemumgebung, die das DWH unterstützen soll

Phase 2: Entwicklungsphase und DWH-Schema

Die Entwicklungsphase umfasst die Umsetzung des Entwurfs in ein konkretes Konzept. In dieser Phase wird das DWH-Schema entwickelt, das die Struktur der Daten im Data Warehouse beschreibt. Das Schema selbst besteht zumeist wiederum aus drei Schichten: Staging Area, Data Mart-Schicht und Data Warehouse-Schicht.

Während die Staging Area dazu dient Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zusammenzuführen, liefert die Data-Mart themenspezifische Datenbanken, die speziell auf die Bedürfnisse Ihrer jeweiligen Fachabteilungen konzipiert ist. Die Data Warehouse-Schicht stellt schließlich die konsolidierten Daten für das gesamte Unternehmen bereit.

Ebenso werden in dieser Phase die ETL-Prozesse implementiert, um die Daten in einer einheitlichen Form aufzubereiten und die Metadaten entwickelt, um Auskunft über Herkunft, Struktur und Bedeutung der DWH-Daten liefern zu können.

Phase 3: Data Mapping Prozess

Der Data Mapping-Prozess ist ein wichtiger Schritt im Entwurf eines DWHs, da er sicherstellt, dass die Daten aus verschiedenen Quellen korrekt integriert werden und für Analysen und Berichte zur Verfügung stehen. In dieser Phase muss deshalb die Konsistenz der Quellsysteme und Metadaten sichergestellt werden, um die Datenzuordnung richtig zu erfüllen.

Um potenzielle Probleme oder Inkonsistenten zu erkennen, bevor das Data Warehouse in Produktion geht, ist es deshalb üblich eine begrenze Menge von Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und für das Data Mapping zu verwenden.

Phase 4: Implementierungsphase

In der vierten Phase des DWH-Entwicklungsprozesses geht es darum, den OLAP-Würfel aufzubauen und die Testberichte für Standard Reportings und Analytical (BI) zu erstellen. OLAP steht für "Online Analytical Processing" und bezeichnet eine Technologie, mit der Datenanalysen durchgeführt werden können. Dabei werden große Datenmengen aus verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse gespeichert und in multidimensionalen Datenwürfeln (auch OLAP-Würfel genannt) abgebildet.  

Die letzte Phase ist ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass das Data Warehouse effektiv genutzt werden kann und dass die Daten korrekt und konsistent sind. Der Aufbau des OLAP-Würfels und die Erstellung von Testberichten sind Schlüsselfaktoren, um die Datenanalyse und das Berichtswesen des Unternehmens zu verbessern.

Asynchroner Einstieg

Nicht immer werden die Phasen 1 bis 4 der Reihe nach durchgeführt. Oft besteht bereits eine gewisse Dateninfrastruktur, die als Ausgangspunkt für den Aufbau eines Data Warehouses genutzt werden kann. In diesem Fall können Sie direkt in eine spätere Phase des Entwicklungsprozesses einsteigen und sich auf die notwendigen Schritte konzentrieren, um das Data Warehouse fertigzustellen. Dies ermöglicht es Ihrem Unternehmen, Ressourcen effektiver zu nutzen und schneller Ergebnisse zu erzielen.