Data Warehouse vs. Datenbank: Hauptunterschiede und Use Cases.

Da wir immer stärker auf digitale Technologien angewiesen sind – sowohl im Geschäftsleben als auch im Alltag – produzieren Menschen unvorstellbare Datenmengen. Laut International Data Corporation (IDC) wird das weltweite Datenvolumen bis 2028 voraussichtlich 393 Zettabytes überschreiten. Wie Daten gespeichert, organisiert und abgerufen werden, ist heute ausschlaggebend.

Hier kommen Datenbanken und Data Warehouses ins Spiel. Obwohl diese beiden Begriffe ähnlich klingen, sind sie nicht austauschbar. Viele Unternehmen benötigen beide, um erfolgreich zu arbeiten und die Daten, die sie verwalten, effektiv zu nutzen. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Datenbanken und Data Warehouses zu verstehen. Zusätzlich ist es wertvoll zu wissen, wie sie zur Unterstützung von Daten-Management und Analyse eingesetzt werden.

Dieser Artikel zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Warehouses und Datenbanken auf. Wir behandeln folgende Themen:

• Der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einer Datenbank
• Was ist ein Data Warehouse?
• Was ist eine Datenbank?
• Wann sollte man ein Data Warehouse oder eine Datenbank verwenden
• Daten mit Adobe Analytics in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln

Vereinfacht gesagt speichern Datenbanken Informationen, die zum Betrieb spezifischer Anwendungen benötigt werden, während Data Warehouses hauptsächlich historische Daten aus verschiedenen Systemen zur Analyse speichern.

Die wesentlichen Unterschiede gehen jedoch weit darüber hinaus und umfassen folgende Punkte:

• Datenbanken sind Repositories zur Datenspeicherung. Data Warehouses werden für die aktive Analyse der Informationen verwendet, die sie enthalten.
• Datenbanken nutzen Online Transaction Processing (OLTP), auf deutsch Online-Transaktionsverarbeitung. Data Warehouses verwenden Online Analytical Processing (OLAP), auf deutsch Analytische Online-Verarbeitung.
• Datenbanken speichern große Informationsmengen, die jederzeit zugänglich bleiben müssen, während Data Warehouses kleinere Datenmengen enthalten, auf die bei Bedarf zugegriffen wird.
• Datenbanken enthalten Content, auf den eine große Anzahl von Personen mit unterschiedlichen Anforderungen zugreift. Auf Data Warehouses greifen weniger Einzelpersonen aus spezifischen Gründen zu.
• Datenbanken sind für schnelle Abfragen und Vorgänge konzipiert, während Data Warehouses komplexere Prozesse durchführen, die länger dauern können, da sie größere Informationsbereiche abdecken.

Mit einem klareren Verständnis dafür, wie sich diese beiden Begriffe voneinander unterscheiden, schauen wir uns jeden genauer an.

Ein Data Warehouse ist ein digitales Repository, in dem große Mengen historischer Daten aus verschiedenen Systemen gespeichert werden, damit Analysten umfassende Verarbeitung und Reporting durchführen können. Der Vorteil eines Data Warehouse liegt darin, dass ihr Content aus verschiedenen Datenquellen prüfen könnt, um neue Erkenntnisse zu entwickeln, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, die euer Unternehmen voranbringen.

Data Warehouses werden normalerweise nach einem regelmäßigen Zeitplan aktualisiert. Das bedeutet, dass Informationen möglicherweise nicht die Ergebnisse in Echtzeit widerspiegeln – je nachdem, wann das letzte Hochladen oder die letzte Aktualisierung durchgeführt wurde. Data Warehouses können Analysten auch dabei helfen, mit unterschiedlichen Informationen zu arbeiten, die möglicherweise nicht dieselbe Formatierung oder dieselben Bedingungen wie ihre ursprünglichen Quellen haben.

Unternehmen haben mehr Flexibilität als je zuvor bei der Frage, wo und wie sie ihre Data Warehouses einrichten. Die Optionen umfassen sowohl On-Premise- als auch Cloud-basierte Lösungen. Die richtige Wahl hängt von den Anforderungen einer Organisation in Bezug auf Sicherheit, Skalierbarkeit, Kosten und Zugriff ab.

Ein Use Case für die Nutzung eines Data Warehouse kann das Erstellen von Berichten über Kundendaten umfassen, um Verhalten besser zu verstehen und neue personalisierte Marketing-Initiativen basierend auf diesen Bedürfnissen zu entwickeln.

Eine Datenbank ist eine Sammlung von Informationen, die elektronisch gespeichert werden, um sie schnell in einer bestimmten Anwendung zu nutzen. Datenbanken sammeln systematisch Datenpunkte, die für eine direktere Referenz oder Bearbeitung durch eine Vielzahl von Nutzenden organisiert sind.

Die Informationen in einer einzelnen Datenbank spiegeln normalerweise einen spezifischen Use Case oder eine Geschäftsaufgabe wider, die ausgeführt werden muss. Zum Beispiel kann eine Datenbank Informationen zu Kundenprofilen enthalten, um Kundendienst-Mitarbeitende bei eingehenden Anrufen zu unterstützen. Content, der sich auf interne Personalverwaltungsprozesse bezieht, wäre hingegen wahrscheinlich in einer völlig anderen Datenbank enthalten, auf die ein völlig anderes Programm und Team zugreift.

Es ist wichtig zu beachten, dass Datenbanken in vielen Formen und Größen existieren – je nach den technischen Anforderungen der Programme, die sie unterstützen. Obwohl sie unterschiedliche Schemata oder Abfragesprachen verwenden können, um ihren Content zu strukturieren, ist das Anwendererlebnis normalerweise dasselbe: schneller, bedarfsgerechter Zugriff auf spezifische Informationen.

Ein Use Case für den Einsatz einer Datenbank kann ein Programm sein, die Kundendaten aus Marketing-Formularen auf einer Website sammelt. Diese Felder werden den Feldern in der Datenbank zugeordnet, die die Informationen für Team-Mitglieder speichern, damit sie diese in ihrer täglichen Arbeit nutzen und darauf zugreifen können.

Die Unterschiede zwischen einer Datenbank und einem Data Warehouse zu verstehen, hilft Führungskräften in Unternehmen dabei, den jeweiligen Nutzen für ihre eigenen Systeme zu erfassen. Viele Unternehmen setzen bereits Datenbanken ein, um den Großteil ihrer IT-Infrastruktur und ihres Daten-Management zu betreiben - auch wenn diese Datenbanken in gekaufte Programme integriert sind. Ein Beispiel sind Cloud-basierte Customer Relationship Management-Systeme (CRM).

Es gibt jedoch zahlreiche Vorteile für Unternehmen, die Daten plattformübergreifend analysieren möchten, um ihr Geschäft besser zu verstehen. Hier zeigen Data Warehouses ihre Stärken. Stellt euch vor, wie schwierig es sein kann, nach Informationen zu suchen, wenn die Daten in verschiedenen Anwendungsdatenbanken gespeichert sind. Es kann sehr lange dauern, dieselbe Suche immer wieder durchzuführen - oft über unterschiedlich strukturierte Daten - und diese verstreuten Daten dann in ein einziges Ergebnis zusammenzufassen, das anschließend verarbeitet und geprüft werden kann.

Data Warehouses vereinfachen dieses Erlebnis für Business-Analystinnen und -Analysten und ermöglichen es ihnen, große Datenmengen mit komplexen Abfragen zu nutzen, ohne den hohen Aufwand, der normalerweise damit verbunden ist.

Um weitere Unterschiede zwischen einem Data Warehouse und einer Datenbank zu entdecken, prüft die Informationen in der Vergleichstabelle unten.

Wie der obige Vergleich zeigt, haben Datenbanken und Data Warehouses ihre ganz eigenen Vorteile und Einsatzgebiete. Sie können aber auch Nachteile haben.

• Beide können mit hohen Implementierungskosten verbunden sein, einschließlich der Hardware und Software, die für ihren Betrieb erforderlich sind. Um diese Kosten zu kontrollieren, solltet ihr vorab die primären Einsatzzwecke für beide definieren und nur die Informationen speichern, die für euer Unternehmen wirklich entscheidend sind.
• Beide können lange Bereitstellungszeiten erfordern, die Geschäftsentscheidungen und den Benutzerzugriff verzögern können. Dies kann auch interne Abläufe beeinträchtigen, weshalb es in manchen Fällen hilfreich ist, Lösungen schrittweise einzuführen.
• Beide können umfassende Schulungen für Benutzende erforderlich machen, damit diese über ordnungsgemäße Dateneingabe, -verarbeitung und Reporting-Verfahren informiert sind, die genaue Ergebnisse sowie reduzierte Speicherkosten gewährleisten.
• Beide können ihre eigenen Sicherheitsbedenken mit sich bringen, was Unternehmen dazu veranlasst zu überlegen, ob On-Premise- oder Cloud-Lösungen am besten für ihre Anforderungen geeignet sind. Erwägt eine Zero-Trust-Richtlinie, bei der nur authentifizierte Benutzende Zugriff haben, die diesen auch benötigen.

Unternehmen brauchen sinnvolle Wege, um die Informationen zu speichern, darauf zuzugreifen und zu verarbeiten, die sie von der Produkt-Performance bis hin zu Kundenpräferenzen sammeln. Das bedeutet, dass sowohl Datenbanken als auch Data Warehouses bei ordnungsgemäßer Nutzung vorteilhaft für die Unterstützung und Optimierung von Geschäftsabläufen sein können.

Datenbanken können dabei helfen, die Zeit zu reduzieren, die für die Verwaltung und Sortierung detaillierter Informationen aufgewendet wird, die andernfalls über spezielle Anwendungen organisiert und für einfachen Zugriff gespeichert werden können. Dies hilft auch dabei, Content über verschiedene Benutzende hinweg konsistent zu halten, die auf denselben Plattformen arbeiten. Das macht es für alle einfacher, mit Content zu arbeiten, sei es im Marketing, in der Personalabteilung oder im Kundendienst.

Data Warehouses gehen mit diesen Informationen einen Schritt weiter und ermöglichen es Geschäftsanalyse-Profis, Daten aus verschiedenen Systemen zu sammeln und aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu analysieren. Das kann zu wertvolleren Erkenntnissen führen und Führungskräfte dabei unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen – sei es für das eigene Unternehmen, die Branche oder Kundinnen und Kunden.

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