Data Warehouse

Heutzutage stehen Unternehmen vor der Herausforderung aus den ständig größer werdenden Datenbergen relevante Informationen zu gewinnen. Ein Lösungsansatz ist das Data Warehouse (DWH). Unter einem Data Warehouse versteht man grundsätzlich eine Datenbank für die Speicherung von Daten und Informationen, die nach bestimmten Mustern analysiert werden. Die globale Sicht auf die relevanten Daten hilft dabei, Rückschlüsse für zukünftige Unternehmensentscheidungen zu treffen.

Der Einsatz eines Data Warehouse im Unternehmen ist vielseitig und wird in verschiedenen Bereichen verwendet. DW ist die Basis für ein Business Intelligence (BI) und Customer-Relationship- Management-Systeme (CRM). Egal ob für die Ermittlung von Unternehmenskennzahlen, die Kosten- und Ressourcenermittlung, oder für die Bereitstellung von Reports und Statistiken: als unternehmensweit einsetzbares Tool versorgt das DW das Unternehmen mit den nötigen Daten für die Analyse von Prozessen und Kennzahlen.

Oftmals wird im Zusammenhang auch das Wort „Data Warehousing“ genannt. Ein DW-System umfasst den gesamten Prozess der Analyse, den die Daten durchlaufen.

Ziel von DW-Systemen ist es, einen Überblick über sämtliche Daten im Unternehmen zu geben und diese zu analysieren. Um dies möglich zu machen, sind vier Komponenten notwendig:

1. Eine zentrale Datenhaltung

2. Trennung von analytischen und  unverarbeiteten Daten

3. Datenintegration unterschiedlicher Quellen

4. Die Historisierung der Daten

Data Warehouse-Architektur

Grafik Data Warehouse

Am Anfang stehen viele Daten aus unterschiedlichen Quellen. Hier gilt es, die für das Unternehmen relevanten Informationen herauszufiltern. In der Staging Area sortiert man die Daten aus diesem Grund vor. ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden) strukturieren und sammeln anschließend die Daten. Von dort gelangen sie in das eigentliche Data Warehouse. Hier setzen verschiedene Data Access Tools an, um auf di