Ein umfassender Leitfaden für Data Warehousing.

Man organizes data in a data warehouse.

Datenverarbeitung ist für viele Geschäftsabläufe mittlerweile unerlässlich. Wahrscheinlich wisst ihr längst, dass Data Warehouses bei der Speicherung und Verwaltung von Daten Unterstützung bieten. Weniger klar ist aber vielleicht, worum es sich dabei genau handelt und wie sie sich von anderen Systemen und Tools unterscheiden.

In diesem Artikel erläutern wir, was es mit dem Begriff Data Warehouse auf sich hat, wie ein solches System funktioniert und warum sich viele Unternehmen bei ihren Abläufen und Entscheidungen darauf stützen. Dieser Leitfaden vermittelt euch die notwendigen Kenntnisse, um die Vorteile mit eurem Team zu besprechen und zu entscheiden, ob ein Data Warehouse euch bei der Umsetzung eurer Geschäftsziele unterstützen kann.

In diesem Post werden die folgenden Themen behandelt:

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein digitales Repository, das große Datenmengen aus Datenbanken und Transaktionssystemen abruft. Sein Zweck ist es, Daten zu verarbeiten, zu verwalten und zu speichern, damit Unternehmen Trends erkennen können, insbesondere in Bezug auf das Kundenverhalten. Data Warehouses liefern Business Intelligence, die es Teams im gesamten Unternehmen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie ein normales Warenlager dient auch ein Data Warehouse dazu, Materialien – in diesem Fall Daten – zentral einzulagern und sie dann systematisch zu organisieren, sodass die richtigen Artikel bzw. Informationen aufgefunden, neu zusammengestellt und an anderer Stelle eingesetzt werden können. Daten aus vielen verschiedenen Kanälen in unterschiedlichen Formaten können euch völlig überfordern und sogar nutzlos sein, wenn ihr nicht über ein Verarbeitungszentrum verfügt, um sie zu verwalten, aufzubewahren und zugänglich zu machen.

Data Warehouses eignen sich hervorragend für Daten aller Art, einschließlich Bildern und Videos, sowie für die Erfassung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen. Zu diesen Quellen gehören beispielsweise Transaktionen über POS-Systeme (Point of Sale), CRM-Software (Customer Relationship Management), CDPs (Kundendatenplattformen), ERP-Software (Enterprise Resource Planning), Social Media und Geräte im Internet der Dinge.

Im folgenden Video wird veranschaulicht, wie ein Data Warehouse als zentrale Datenquelle genutzt werden kann:

https://www.youtube.com/watch?v=AHR_7jFCMeY

Verschiedene Data-Warehouse-Typen.

Das Konzept des Data Warehousing gibt es schon seit Jahrzehnten. In der Vergangenheit wurden die entsprechende Hardware und digitale Ausrüstung vor Ort untergebracht und verwaltet. Im Laufe der Zeit haben sich die Datenqualität und die Speichertechnologie verbessert, was wiederum zu besseren Analysefunktionen geführt hat. Cloud-Speicher ermöglichen es nun auch kleineren Unternehmen, die Vorteile zu nutzen, von denen zuvor nur Unternehmen profitieren konnten, die groß genug waren, um sich eigene Data Warehouses zu leisten.

Sehen wir uns diese beiden Ansätze einmal genauer an:

Die Zukunft der Data-Warehouse-Technologie.

Die Zukunft des Data Warehousing wird voraussichtlich Cloud-basiert sein. Beeinflusst wird dieser Trend durch zusätzliche Vorteile der Speicherung von Daten in der Cloud:

Data-Warehouse-Architektur.

Data Warehouses werden nach Ebenen konfiguriert. In der Regel handelt es sich um ein dreistufiges System, bei dem Daten aus mehreren Quellen eingehen, bevor sie verarbeitet und über eine Schnittstelle verfügbar gemacht werden, über die die Anwenderinnen und Anwender Abfragen durchführen und auf die Daten in zweckmäßigen Formaten zugreifen können:

The architecture of a data warehouse

Data Warehouses, Data Lakes und Data Marts im Vergleich.

Im Zusammenhang mit Data Warehousing werden oft bestimmte Datenbegriffe verwendet, die leicht zu verwechseln sind. Als Nächstes werden wir diese Begriffe definieren und erörtern, inwiefern sie sich voneinander unterscheiden:



Die Unterschiede zwischen diesen Begriffen werden verständlicher, wenn ihr nachvollziehen könnt, wie sie zusammenhängen. Sie sind Komponenten eines oft chronologischen Prozesses:

  1. Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen in das System importiert. Diese Daten werden zunächst in einer Datenbank oder einem Data Lake gespeichert.
  2. Die Daten werden verarbeitet und dann in ein Data Warehouse verlagert. Ab diesem Punkt können die einzelnen Teams im Unternehmen ihre Daten analysieren.
  3. Diese Daten können in einem weiteren Schritt in einen Data Mart verschoben werden, der die Daten nach Abteilungen kategorisiert und so einfachere und schnellere Analysen ermöglicht.

A data lake, warehouse and mart.

Vorteile von Data Warehouses.

Ein Data Warehouse ist mehr als nur ein Datenspeicher. Die wichtigsten Vorteilen von Data Warehouses:

Startet noch heute mit Data Warehousing durch.

Data Warehouses können zu besserer Entscheidungsfindung in Unternehmen führen, da sie es erleichtern, große Mengen historischer Daten an einer Stelle zu sammeln, diese Daten zu organisieren und Entscheidungen zu treffen, die auf besserer Business Intelligence beruhen. Ein Data Warehouse kann zu einer zentrale Datenquelle werden, die Daten für verschiedene Analysezwecke verfügbar und verwertbar macht.

Im Allgemeinen eignen sich Data Warehouses eher für größere Unternehmen. Doch die Cloud-basierte Datenspeicherung eröffnet kleinen und mittleren Unternehmen neue Möglichkeiten zur Speicherung größerer Datenmengen. Mit einer Cloud-Lösung seid ihr in der Lage, zu skalieren, wenn euer Unternehmen wächst, und Anpassungen an die sich verändernden Analyseanforderungen vorzunehmen. Ein Data Warehouse ermöglicht es, Informationen zu finden und zu verwerten, die in kleineren Mengen und Systemen nicht so leicht zu erfassen sind.

Wenn ihr bereit seid, das Thema mit eurem Team zu diskutieren, könnt ihr diesen Artikel teilen, um zu erörtern, wie euer Unternehmen von einem Data Warehouse profitieren kann. Erstellt ggf. eine kurze Liste von Data-Warehouse-Lösungen, die euch bei eurer Arbeit unterstützen können.

Adobe hat die passende Lösung.

Ein Data Warehouse kann eine solide Basis für die effektive Datenverarbeitung bieten, die ihr benötigt, um eure Kundschaft zu verstehen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Ein Data Warehouse gehört zu den Funktionen, die in Adobe Analytics enthalten sind. Die Lösung führt Cross-Channel-Daten zusammen, um in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen.

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