Data Warehouse Titel

Data Warehouse: Definition und Nutzen im Unternehmen

Janina Horn

Mit Hilfe eines Data Warehouse können Sie Daten aus vielen verschiedenen Quellen in einem einzelnen Datenrepository zusammenfassen und damit die fortgeschrittene Analyse und Entscheidungsfindung in Ihrem Business unterstützen.

Wie Sie dieses System in Ihrem Unternehmen verwenden können, was es dabei zu beachten gibt und von welchen Vorteilen Sie profitieren, erfahren Sie in diesem Artikel.

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Data Warehouse: Definition

Ein Data Warehouse, auch als Enterprise Data Warehouse (EDW) bezeichnet, ist ein System, das Informationen aus diversen Quellen in einem zentralen, einheitlichen Datenarchiv bündelt, um Datenanalyse, Data-Mining, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zu fördern. 

Mithilfe eines Data Warehouse-Systems kann ein Business effektive Analysen umfangreicher Mengen (Petabyte und darüber hinaus) historischer Daten durchführen, die mit einer herkömmlichen Datenbank nicht möglich wären.

Seit mehr als 30 Jahren sind Data Warehousing-Systeme ein fester Bestandteil von Business Intelligence-Lösungen (BI), doch in jüngster Zeit haben sie sich aufgrund neuer Datentypen und Hosting-Methoden weiterentwickelt. 

Früher wurde es lokal auf einem Mainframe-Computer gehostet und konzentrierte sich auf das Extrahieren, Bereinigen und Aufbereiten von Daten aus anderen Quellen sowie das Laden und Pflegen der Daten in einer relationalen Datenbank. 

Heute kann es jedoch auf einer dedizierten Anwendung oder in der Cloud gehostet werden und verfügt über Analysefähigkeiten sowie Tools für Datenvisualisierung und Darstellung.

Architektur

Die Architektur eines Data Warehouse beschreibt das grundlegende Design und die Struktur eines Systems, das dazu dient, große Mengen von Daten zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Die Architektur besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine effektive Datenverarbeitung zu ermöglichen.

Die wichtigsten Komponenten sind:

Datenquellen

Hierbei handelt es sich um die ursprünglichen Daten, die in das Data Warehouse integriert werden sollen. Diese können aus verschiedenen Punkten stammen, wie zum Beispiel aus ERP-Systemen, CRM-Systemen oder anderen Datenbanken.

Datenextraktionsprozess

Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten aus den Datenquellen extrahiert und in das Data Warehouse geladen werden. Dieser Prozess umfasst die Datenbereinigung und -transformation, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und aussagekräftig sind.

Datenmodellierung

Hierbei handelt es sich um die Gestaltung der Struktur der Daten. Es gibt verschiedene Ansätze zur Datenmodellierung, wie zum Beispiel das dimensionale Modell, das relationale Modell oder das objektorientierte Modell.

Datenverarbeitung

Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem die Daten verarbeitet werden, um aussagekräftige Informationen zu generieren. Dies umfasst die Aggregation, Filterung und Zusammenfassung von Daten.

Datenaufbereitung

Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem die Daten im Data Warehouse für die Analyse vorbereitet werden. Dies umfasst die Erstellung von Berichten, Dashboards und anderen Analysetools.

Datenspeicherung

Hierbei handelt es sich um die physische Speicherung der Daten im Data Warehouse. Es gibt verschiedene Technologien zur Datenspeicherung, wie zum Beispiel relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken oder Data Warehouse-Appliances.

Datenanalyse

Hierbei handelt es sich um den Prozess, bei dem die Daten im Data Warehouse analysiert werden, um aussagekräftige Informationen zu generieren. Dies umfasst die Erstellung von Reports, Dashboards, Scorecards und anderen Analysetools.

Die Architektur eines Data Warehouse ist entscheidend für die effektive Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. Eine gut gestaltete Architektur kann dazu beitragen, die Datenqualität zu verbessern, die Datenaufbereitungszeit zu reduzieren und die Analysezeit zu verkürzen.

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OLAP und OLTP in Data Warehouses 

OLAP, kurz für Online Analytical Processing, ist eine fortschrittliche Datenbanktechnologie, die sich auf die effiziente Abfrage und Berichterstellung konzentriert und weniger auf die Verarbeitung von Transaktionen. Der Datenursprung für OLAP stammen aus OLTP-Datenbanken (Online Transactional Processing), die in der Regel in Data Warehouses gespeichert werden. 

Mit OLAP können große Datenmengen schnell und einfach analysiert werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken ist OLAP auf die Bedürfnisse von Businesses und Organisationen ausgerichtet, die komplexe Datenanalysen durchführen müssen.

Im Gegensatz dazu steht OLTP( Online-Transaktionsverarbeitung), welche in der Regel für Echtzeit-Transaktionen über das Internet genutzt wird. 

Der entscheidende Unterschied zwischen den beiden liegt in ihrer Ausrichtung: 

Während OLAP auf analytische Auswertungen spezialisiert ist, steht bei OLTP die transaktionsorientierte Verarbeitung im Vordergrund. Mit OLAP können somit komplexe Datenanalysen durchgeführt werden, während OLTP vor allem für die schnelle und zuverlässige Abwicklung von Transaktionen genutzt wird.

OLAP-Tools sind speziell für die multidimensionale Analyse von Daten innerhalb eines Data Warehouses konzipiert, welches sowohl historische als auch Transaktionsdaten beinhaltet. 

Die gängigen Anwendungsbereiche von OLAP umfassen Data Mining und andere Business-Intelligence-Anwendungen, komplexe analytische Berechnungen und Vorhersageszenarien sowie Geschäftsberichtsfunktionen wie Finanzanalyse, Budgetierung und Prognoseplanung

Mit Hilfe von OLAP können Businesses auf einfache und effektive Weise ihre Daten analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und ihre Entscheidungen zu verbessern.

OLTP ist darauf ausgelegt, transaktionsbasierte Applikationen zu fördern, indem gegenwärtige Transaktionen rasch und präzise bearbeitet werden. 

Typische Einsatzgebiete von OLTP umfassen Bankautomaten, E-Commerce-Programme, die Abwicklung von Kreditkartenabrechnungen, Online-Reservierungen, Buchungssysteme und Instrumente zur Verwaltung von Schriftstücken.

grüner hintergrund stern schneeflocke system

Die 2 Schemata in Data Warehouses

Schemata stellen Verfahren dar, welche die Anordnung von Informationen in einer Datenbank oder einem Data Warehouse steuern. 

Es existieren zwei zentrale Typen von Schemata-Konstruktionen, nämlich das Sternschema und das Schneeflocken-Schema, welche die Ausgestaltung Ihres Datenmodells maßgeblich prägen werden:

  • Sternschema: Dieses Schema beinhaltet eine Faktentabelle, die mit diversen denormalisierten Dimensionstabellen kombiniert werden kann. Es handelt sich hierbei um die unkomplizierteste und gängigste Form eines Schemas, wobei die Anwender von den erhöhten Geschwindigkeiten bei Abfragen profitieren.
  • Snowflake-Schema: Das Snowflake-Schema ist weniger verbreitet, stellt aber eine alternative Organisationsform dar. Hierbei ist die Faktentabelle mit diversen normalisierten Dimensionstabellen verknüpft, welche wiederum untergeordnete Tabellen besitzen. Anwender eines solchen Schneeflocken-Schemas genießen den Vorteil einer reduzierten Datenredundanz, müssen jedoch mit einer kostspieligen Abfrageperformance rechnen.

Data Warehouse vs. Datenbank, Data Lake und Datamart

Oftmals werden die Begriffe Data Warehouse, Data Lake und Datamart synonym verwendet, dabei gibt es einige Unterschiede zwischen Ihnen, die im Folgenden näher erläutert werden.

Data Warehouse vs. Data Lake

Ein Data Warehouse fungiert als zentraler Speicher, der Rohdaten aus diversen Ursprüngen sammelt und anhand vordefinierter Schemata für die Datenanalyse strukturiert. 

Im Gegensatz dazu ist der Data Lake ein Data Warehouse ohne die vordefinierten Schemas, wodurch er eine höhere Analysemöglichkeit bietet. 

Data Warehouse vs. Datamart

Ein Datamart stellt eine selektierte Datenmenge innerhalb eines Data Warehouses dar, die speziell auf einen bestimmten Geschäftsbereich oder eine spezifische Abteilung zugeschnitten ist. 

Durch die Fokussierung auf einen kleinen Teil der Daten ermöglicht es ein Datamart, schneller und gezieltere Erkenntnisse für eine Abteilung oder einen Geschäftsbereich zu gewinnen als es mit einem umfassenden Data Warehouse-Datensatz möglich wäre.

Data Warehouse vs. Data Lake

Primär zielt eine Datenbank darauf ab, zügige Anfragen zu bearbeiten und Transaktionen effizient zu verarbeiten, anstatt umfassende Analysen durchzuführen. 

Im Allgemeinen fungiert eine Datenbank als konzentrierter Datenbehälter für eine spezifische Applikation, wohingegen ein Data Warehouse die Informationen von einer (oder sogar sämtlichen) Applikationen innerhalb Ihres Business aufbewahrt.

Eine Datenbank fokussiert sich auf die kontinuierliche Aktualisierung von Echtzeitdaten. 

Im Gegensatz dazu umfasst ein Data Warehouse einen weitaus größeren Bereich und sammelt sowohl aktuelle als auch historische Daten, um sie für Vorhersageanalysen, maschinelles Lernen und andere intelligente Analysemethoden nutzbar zu machen.

Arten von Data Warehouses

Sie können verschiedene Arten von Data Warehouses in Ihr Business implementieren, je nachdem, welche Variante sich am besten in Ihr Unternehmen einfügt.

Cloud-Data-Warehouse

Ein Cloud-Data-Warehouse ist ein spezialisiertes Data Warehouse, das als verwalteter Service in der Cloud angeboten wird. 

In den letzten Jahren hat die Beliebtheit von cloudbasierten Data Warehouses stark zugenommen, da immer mehr Unternehmen Cloud-Services verwenden, um ihre lokalen Rechenzentren zu entlasten.

Ein cloudbasiertes Datenlager ermöglicht es, dass die gesamte Infrastruktur für das Datenlager von dem Cloud-Anbieter übernommen wird. 

Das bedeutet, dass der Kunde keine Anfangsinvestitionen in Hardware oder Software tätigen und sich nicht um die Verwaltung oder Wartung einer Datenlagerlösung kümmern muss. Dies führt zu einer überzeugenden und unkomplizierten Lösung für den Kunden.

Data-Warehouse-Software (lokal/Lizenz)

Für Businesses besteht die Möglichkeit, eine Data-Warehouse-Lizenz zu erwerben und daraufhin ein Data-Warehouse auf der firmeneigenen Infrastruktur zu installieren. 

Auch wenn dies in der Regel mit höheren Kosten verbunden ist als ein Cloud-Data-Warehouse-Service, kann es für Behörden, Finanzinstitute oder andere Organisationen die bessere Wahl sein. 

Insbesondere dann, wenn ein höheres Maß an Kontrolle über die Daten gewünscht wird oder strenge Vorschriften in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz oder andere Regularien eingehalten werden müssen.

Data-Warehouse-Appliance

Eine Data-Warehouse-Appliance stellt eine vollständig integrierte Lösung aus Hardware und Software dar, die ein Business direkt in sein Netzwerk einbinden und nutzen kann. 

Dabei vereint sie CPUs, Speicher, Betriebssystem und Data Warehouse-Software in einer einzigen Lösung. 

Im Vergleich zu Cloud- und lokalen Implementierungen bietet eine Data-Warehouse-Appliance eine ausgewogene Balance zwischen Investitionskosten, Bereitstellungsgeschwindigkeit, Skalierbarkeit und Managementkontrolle.

Vorteile eines Data Warehouses

Nutzen Sie ein Data Warehouse in Ihrem Unternehmen, profitieren Sie kurz- und langfristig von den folgenden Vorteilen:

  • Bessere Datenqualität: Daten unterschiedlicher Herkunft schränken die Fähigkeit der Entscheidungsfinder ein, Unternehmensstrategien zuverlässig festzulegen. Es ermöglicht die Datenintegration, damit Sie alle Unternehmensdaten bei jeder Geschäftsentscheidung verwenden können.
  • Schnellere Geschäftseinblicke: Die Vielzahl an Datenquellen stellt Entscheidungsträger vor eine große Herausforderung wenn es darum geht, belastbare Unternehmensstrategien zu entwickeln. Mit einem Data Warehouse wird die Integration von Daten möglich, wodurch Unternehmensdaten jederzeit und bei jeder Entscheidung nutzbar werden. Dadurch wird die Entscheidungsfindung deutlich effizienter und fundierter.
  • Bessere Entscheidungsfindung: Ein Datenlager fördert vielfältige Business-Intelligence-Fähigkeiten, wie beispielsweise Data-Mining (Entdeckung von versteckten Strukturen und Verbindungen in Daten), künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Diese Werkzeuge können von Datenfachleuten und Führungskräften eingesetzt werden, um fundierte Belege für klügere Entscheidungen in nahezu jedem Unternehmensbereich zu erlangen, angefangen bei Geschäftsabläufen über Finanzverwaltung bis hin zum Bestandsmanagement.
  • Erreichen und Ausbau von Wettbewerbszielen: Die aufgeführten Faktoren sind maßgeblich dafür verantwortlich, dass ein Business in der Lage ist, eine Vielzahl an Daten schneller und effektiver zu analysieren als durch die Verwendung verschiedener Datenspeicher. Dies führt zu einer erhöhten Chance, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und somit das Potenzial des Unternehmens zu steigern.
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Dokumenten-Workflows optimieren mit Konfuzio und Data Warehouses

Konfuzio ist eine KI-gestützte Plattform zur Automatisierung von Dokumenten, die strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen und Quittungen extrahiert. 

Mit Data Warehouses können Sie diese großen Mengen an strukturierten und halbstrukturierten Daten aus verschiedenen Ursprüngen speichern.

Die Verbindung zwischen Konfuzio und Data Warehouses ist tiefgreifend, da Konfuzio die extrahierten Daten aus unstrukturierten Dokumenten nahtlos in Data Warehouses einspeisen kann. 

Dies ermöglicht weitere Analysen, Berichte und Visualisierungen, die einen tiefen Einblick in die Daten liefern. Die Automatisierung der Datenextraktion durch Konfuzio führt zu einer erheblichen Reduzierung des Zeit- und Arbeitsaufwands für die Erfassung und Aufbereitung der Daten für die Analyse. 

Dadurch können Businesses schneller und effizienter auf Daten zugreifen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Sobald die Daten extrahiert sind, können sie transformiert und in ein Data Warehouse geladen werden, wo sie mit anderen Datenquellen kombiniert, analysiert und mit Business Intelligence-Tools visualisiert werden können. 

Auf diese Weise können Unternehmen Einblicke in ihre Abläufe gewinnen, Trends erkennen und datengestützte Entscheidungen treffen.

Insgesamt kann die Integration von Konfuzio und Data Warehouses Businesses helfen, Ihre Datenverwaltungsprozesse zu rationalisieren, die Datenqualität zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil in ihrer jeweiligen Branche zu erlangen.

Vorteile der Kombination Konfuzio und Data Warehouse

Die Kombination kann Ihr Unternehmen in mehrfacher Hinsicht verbessern:

  • Gesteigerte Effizienz: Durch die Automatisierung der Extraktion von Daten aus unstrukturierten Dokumenten kann Konfuzio den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erfassung und Aufbereitung von Daten für die Analyse erheblich reduzieren. Dadurch kann Ihr Business effizienter werden, da Ihre Mitarbeiter weniger Zeit für die manuelle Dateneingabe aufwenden müssen und mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben haben.
  • Verbesserte Datenqualität: Die KI-gestützte Plattform von Konfuzio kann dazu beitragen, die Datengenauigkeit sicherzustellen, indem sie automatisch strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten extrahiert. Dadurch kann die Qualität Ihrer Daten verbessert werden, da das Risiko von Fehlern, die bei der manuellen Dateneingabe auftreten können, reduziert wird.
  • Bessere Einblicke: Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Ursprüngen in einem Data Warehouse erhalten Sie bessere Einblicke in Ihre Abläufe und können datengesteuerte Entscheidungen treffen. Die Datenextraktionsfunktionen von Konfuzio helfen Ihnen dabei, Daten aus unstrukturierten Quellen zu sammeln, die Ihnen zusätzliche Einblicke in Ihr Unternehmen geben, auf die Sie zuvor vielleicht nicht zugreifen konnten.
  • Wettbewerbsvorteil: Mit Hilfe von Konfuzio und einem Data Warehouse können Sie sich einen Wettbewerbsvorteil in Ihrer Branche verschaffen, indem Sie schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen. So können Sie Trends erkennen, Prozesse optimieren und schneller auf Veränderungen im Markt reagieren.

Insgesamt kann die Kombination von Konfuzio und einem Data Warehouse dazu beitragen, Ihr Business effizienter zu machen, die Datenqualität zu verbessern, bessere Erkenntnisse zu gewinnen und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Konfuzio können Sie hier kostenlos testen.

Fazit: Data Warehouse für optimierte Datenspeicherung und -analysen

Verwenden Sie ein Data Warehouse, profitieren Sie von den vielen Vorteilen, wie einer besseren Datenqualität und der Möglichkeit, schnell und flexibel Wettbewerbsentscheidungen richtig zu treffen.

Je nachdem, in welcher Branche Sie tätig sind und wie die Infrastruktur aufgebaut ist, gibt es verschiedene Möglichkeiten, diese in Ihr Business zu integrieren.

Nutzen Sie dann noch andere Tools, wie z. B. Konfuzio in Kombination mit Data Warehouses, können Sie einen ganzen Bereich in Ihrem Unternehmen optimieren. 

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