Ein Leitfaden für Anfänger zum Data Warehousing

In dieser digitalen Wirtschaft sind Daten von größter Bedeutung. Heutzutage nutzen alle Sektoren, von privaten Unternehmen bis hin zu öffentlichen Einrichtungen, Big Data, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Das Datenökosystem steht jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in Bezug auf große Datenmengen, -vielfalt und -geschwindigkeit. Unternehmen müssen bestimmte Techniken anwenden, um diese Daten zu organisieren, zu verwalten und zu analysieren.

Steigen Sie in das Data Warehousing ein! 

Data Warehousing ist eine entscheidende Komponente im Datenökosystem eines modernen Unternehmens. Es kann den Datenfluss eines Unternehmens rationalisieren und seine Entscheidungsfähigkeiten verbessern. Dies zeigt sich auch im weltweiten Wachstum des Data-Warehousing-Marktes, das voraussichtlich XNUMX % betragen wird $ 51.18 Milliarden 2028, verglichen mit 21.18 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019.

In diesem Artikel werden Data Warehousing, seine Architekturtypen, Schlüsselkomponenten, Vorteile und Herausforderungen untersucht.

Was ist Data Warehousing?

Data Warehousing ist ein Datenverwaltungssystem zur Unterstützung Business Intelligence (BI) Operationen. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, bereinigt und transformiert und in einem zentralen Repository gespeichert werden. Es kann große Datenmengen verarbeiten und komplexe Abfragen erleichtern.

In BI-Systemen wandelt Data Warehousing zunächst unterschiedliche Rohdaten in saubere, organisierte und integrierte Daten um, die dann verwendet werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu extrahieren, um Analysen, Berichte und datenbasierte Entscheidungen zu erleichtern.

Darüber hinaus eignen sich moderne Data Warehousing-Pipelines für Wachstumsprognosen und prädiktive Analyse unter Einsatz von Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Cloud Data Warehousing erweitert diese Funktionen noch weiter und bietet eine größere Skalierbarkeit und Zugänglichkeit, wodurch der gesamte Datenverwaltungsprozess noch flexibler wird.

Bevor wir verschiedene Data-Warehouse-Architekturen diskutieren, werfen wir einen Blick auf die Hauptkomponenten, aus denen ein Data-Warehouse besteht.

Schlüsselkomponenten des Data Warehousing

Data Warehousing umfasst mehrere Komponenten, die zusammenarbeiten, um Daten effizient zu verwalten. Die folgenden Elemente dienen als Rückgrat für ein funktionierendes Data Warehouse.

1. Datenquellen: Datenquellen stellen Informationen und Kontext für ein Data Warehouse bereit. Sie können strukturierte, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten enthalten. Dazu können strukturierte Datenbanken, Protokolldateien, CSV-Dateien, Transaktionstabellen, Geschäftstools von Drittanbietern, Sensordaten usw. gehören.
2. ETL (Extrahieren, transformieren, laden) Pipeline: Es ist ein Datenintegrationsmechanismus, der dafür verantwortlich ist Daten extrahieren aus Datenquellen, wandelt sie in ein geeignetes Format um und lädt sie wie ein Data Warehouse in das Datenziel. Die Pipeline stellt korrekte, vollständige und konsistente Daten sicher.
3. Metadaten: Metadaten sind Daten über die Daten. Es bietet Strukturinformationen und einen umfassenden Überblick über die Lagerdaten. Metadaten sind für Governance und effektives Datenmanagement unerlässlich.
4. Datenzugriff: Es bezieht sich auf die Methoden, mit denen Datenteams auf die Daten im Data Warehouse zugreifen, z. B. SQL-Abfragen, Berichtstools, Analysetools usw.
5. Datenziel: Hierbei handelt es sich um physische Speicherorte für Daten, beispielsweise ein Data Warehouse, einen Data Lake oder einen Data Mart.

Typischerweise sind diese Komponenten bei allen Data-Warehouse-Typen Standard. Lassen Sie uns kurz diskutieren, wie sich die Architektur eines herkömmlichen Data Warehouse von einem cloudbasierten Data Warehouse unterscheidet.

Architektur: Traditionelles Data Warehouse vs. Active-Cloud Data Warehouse

Eine typische Data Warehouse-Architektur

Herkömmliche Data Warehouses konzentrieren sich auf die Speicherung, Verarbeitung und Präsentation von Daten in strukturierten Ebenen. Sie werden in der Regel vor Ort bereitgestellt, wo die entsprechende Organisation die Hardware-Infrastruktur wie Server, Laufwerke und Speicher verwaltet.

Andererseits legen Active-Cloud-Warehouses Wert auf kontinuierliche Datenaktualisierungen und Echtzeitverarbeitung durch die Nutzung von Cloud-Plattformen wie Snowflake, AWS und Azure. Ihre Architekturen unterscheiden sich auch aufgrund ihrer Anwendungen.

Einige wichtige Unterschiede werden im Folgenden erläutert.

Traditionelle Data Warehouse-Architektur

1. Unterste Ebene (Datenbankserver): Diese Ebene ist für die Speicherung verantwortlich (ein Prozess, der als bekannt ist). Datenaufnahme) und Abrufen von Daten. Das Datenökosystem ist mit unternehmensdefinierten Datenquellen verbunden, die nach einem bestimmten Zeitraum historische Daten aufnehmen können.
2. Mittlere Ebene (Anwendungsserver): Diese Ebene verarbeitet Benutzeranfragen und wandelt Daten um (ein Prozess, der als bekannt ist). Datenintegration) mittels Online-Analyseverarbeitung (OLAP) Werkzeuge. Daten werden typischerweise in einem Data Warehouse gespeichert.
3. Oberste Ebene (Schnittstellenschicht): Die oberste Ebene dient als Front-End-Ebene für die Benutzerinteraktion. Es unterstützt Aktionen wie Abfragen, Berichte und Visualisierung. Zu den typischen Aufgaben gehören Marktforschung, Kundenanalyse, Finanzberichterstattung usw.

Active-Cloud Data Warehouse-Architektur

1. Unterste Ebene (Datenbankserver): Neben der Speicherung von Daten bietet diese Ebene kontinuierliche Datenaktualisierungen für die Datenverarbeitung in Echtzeit, was bedeutet, dass die Datenlatenz von der Quelle bis zum Ziel sehr gering ist. Das Datenökosystem nutzt vorgefertigte Konnektoren oder Integrationen, um Echtzeitdaten aus zahlreichen Quellen abzurufen.
2. Mittlere Ebene (Anwendungsserver): In dieser Ebene findet eine sofortige Datentransformation statt. Dies geschieht mit OLAP-Tools. Daten werden typischerweise in einem Online-Data-Mart oder Data-Lakehouse gespeichert.
3. Oberste Ebene (Schnittstellenschicht): Diese Ebene ermöglicht Benutzerinteraktionen, prädiktive Analysen und Echtzeitberichte. Typische Aufgaben umfassen Betrugserkennung, Risikomanagement, Lieferkettenoptimierung usw.

Best Practices im Data Warehousing

Beim Entwerfen von Data Warehouses müssen die Datenteams diese Best Practices befolgen, um den Erfolg ihrer Datenpipelines zu steigern.

• Self-Service-Analyse: Beschriften und strukturieren Sie Datenelemente ordnungsgemäß, um die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten – die Möglichkeit, den gesamten Data Warehouse-Lebenszyklus zu verfolgen. Es ermöglicht Self-Service-Analysen, die es Geschäftsanalysten ermöglichen, Berichte mit nomineller Unterstützung durch das Datenteam zu erstellen.
• Datenamt: Legen Sie robuste interne Richtlinien fest, um die Verwendung von Unternehmensdaten in verschiedenen Teams und Abteilungen zu regeln.
• Datensicherheit: Überwachen Sie regelmäßig die Sicherheit des Data Warehouse. Wenden Sie branchenübliche Verschlüsselung an, um Ihre Datenpipelines zu schützen und Datenschutzstandards wie DSGVO, CCPA und HIPAA einzuhalten.
• Skalierbarkeit und Leistung: Optimieren Sie Prozesse, um die betriebliche Effizienz zu verbessern und gleichzeitig Zeit und Kosten zu sparen. Optimieren Sie die Lagerinfrastruktur und machen Sie sie robust genug, um jede Ladung zu bewältigen.
• Agile Entwicklung: Befolgen Sie eine agile Entwicklungsmethodik, um Änderungen im Data Warehouse-Ökosystem zu integrieren. Fangen Sie klein an und erweitern Sie Ihr Lager schrittweise.

Vorteile von Data Warehousing

Zu den wichtigsten Vorteilen von Data Warehouse für Unternehmen gehören:

1. Verbesserte Datenqualität: Ein Data Warehouse bietet eine bessere Qualität, indem es Daten aus verschiedenen Quellen nach Bereinigung und Standardisierung in einem zentralen Speicher sammelt.
2. Kostenreduzierung: Ein Data Warehouse reduziert die Betriebskosten durch die Integration von Datenquellen in ein einziges Repository und spart so Datenspeicherplatz und separate Infrastrukturkosten.
3. Verbesserte Entscheidungsfindung: Ein Data Warehouse unterstützt BI-Funktionen wie Data Mining, Visualisierung und Reporting. Es unterstützt auch erweiterte Funktionen wie KI-basierte prädiktive Analysen für datengesteuerte Entscheidungen über Marketingkampagnen, Lieferketten usw.

Herausforderungen des Data Warehousing

Einige der bemerkenswertesten Herausforderungen, die beim Aufbau eines Data Warehouse auftreten, sind folgende:

1. Datensicherheit: Ein Data Warehouse enthält vertrauliche Informationen und ist daher anfällig für Cyberangriffe.
2. Große Datenmengen: Die Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen ist komplex. Das Erreichen einer niedrigen Latenz in der gesamten Datenpipeline ist eine große Herausforderung.
3. Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen: Jede Organisation hat unterschiedliche Datenanforderungen. Daher gibt es keine einheitliche Data-Warehouse-Lösung. Unternehmen müssen ihr Lagerdesign an ihren Geschäftsanforderungen ausrichten, um die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls zu verringern.

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