Ein Anfänger-Leitfaden für Data-Warehousing

In dieser digitalen Wirtschaft ist Daten die wichtigste Ressource. Heute verwenden alle Branchen, von privaten Unternehmen bis hin zu öffentlichen Einrichtungen, Big Data, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Das Daten-Ökosystem steht jedoch vor zahlreichen Herausforderungen in Bezug auf die Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten. Unternehmen müssen bestimmte Techniken anwenden, um diese Daten zu organisieren, zu verwalten und zu analysieren.

Das Data-Warehousing kommt ins Spiel!

Das Data-Warehousing ist ein wichtiger Bestandteil des Daten-Ökosystems eines modernen Unternehmens. Es kann den Datenfluss eines Unternehmens optimieren und seine Entscheidungskapazitäten verbessern. Dies zeigt sich auch im globalen Wachstum des Data-Warehousing-Marktes, der voraussichtlich bis 2028 51,18 Milliarden US-Dollar erreichen wird, im Vergleich zu 21,18 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019.

Dieser Artikel wird sich mit dem Data-Warehousing, seinen Architekturtypen, Schlüsselkomponenten, Vorteilen und Herausforderungen befassen.

Was ist Data-Warehousing?

Das Data-Warehousing ist ein Datenmanagementsystem, das Business-Intelligence-Operationen unterstützt. Es ist ein Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, gereinigt und transformiert werden und in einem zentralen Repository gespeichert werden. Es kann große Mengen an Daten verarbeiten und komplexe Abfragen ermöglichen.

In Business-Intelligence-Systemen wird das Data-Warehousing zunächst die rohen Daten aus verschiedenen Quellen in saubere, organisierte und integrierte Daten umwandelt, die dann verwendet werden, um handlungsfähige Erkenntnisse zu gewinnen, um Analyse, Berichterstattung und datengetriebene Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Darüber hinaus sind moderne Data-Warehousing-Pipelines für Wachstumsprognosen und prädiktive Analyse mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) geeignet. Cloud-Data-Warehousing verstärkt diese Fähigkeiten noch weiter, indem es eine größere Skalierbarkeit und Zugänglichkeit bietet und den gesamten Datenmanagementsprozess flexibler macht.

Bevor wir uns mit den verschiedenen Data-Warehouse-Architekturen befassen, sollten wir uns die wichtigsten Komponenten ansehen, die ein Data-Warehouse ausmachen.

Schlüsselkomponenten des Data-Warehousing

Das Data-Warehousing umfasst mehrere Komponenten, die zusammenarbeiten, um Daten effizient zu verwalten. Die folgenden Elemente bilden das Rückgrat eines funktionalen Data-Warehouses.

1. Datenquellen: Datenquellen liefern Informationen und Kontext für ein Data-Warehouse. Sie können strukturierte, unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten enthalten. Dazu gehören strukturierte Datenbanken, Log-Dateien, CSV-Dateien, Transaktions-tabellen, Geschäftstools von Drittanbietern, Sensordaten usw.
2. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)-Pipeline: Es handelt sich um einen Datenintegrationsmechanismus, der für das Extrahieren von Daten aus Datenquellen verantwortlich ist, sie in ein geeignetes Format umwandelt und in das Datenziel wie ein Data-Warehouse lädt. Die Pipeline stellt sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
3. Metadaten: Metadaten sind Daten über die Daten. Sie liefern strukturelle Informationen und einen umfassenden Überblick über die Warehouse-Daten. Metadaten sind für die Governance und effiziente Datenverwaltung unerlässlich.
4. Datenzugriff: Es bezieht sich auf die Methoden, die Datenteams verwenden, um auf die Daten im Data-Warehouse zuzugreifen, z. B. SQL-Abfragen, Berichtstools, Analysetools usw.
5. Datenziel: Dies sind physische Speicherbereiche für Daten, wie ein Data-Warehouse, ein Data-Lake oder ein Data-Mart.

Typischerweise sind diese Komponenten bei allen Arten von Data-Warehouses Standard. Lassen Sie uns kurz besprechen, wie sich die Architektur eines traditionellen Data-Warehouses von einem Cloud-basierten Data-Warehouse unterscheidet.

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

Eine typische Data-Warehouse-Architektur

Traditionelle Data-Warehouses konzentrieren sich auf die Speicherung, Verarbeitung und Präsentation von Daten in strukturierten Ebenen. Sie werden typischerweise in einer lokalen Umgebung bereitgestellt, in der die relevante Organisation die Hardware-Infrastruktur wie Server, Laufwerke und Speicher verwalten muss.

Andererseits betonen Active-Cloud-Warehouses kontinuierliche Datenaktualisierungen und Echtzeitverarbeitung durch die Nutzung von Cloud-Plattformen wie Snowflake, AWS und Azure. Ihre Architekturen unterscheiden sich auch je nach Anwendung.

Einige der wichtigsten Unterschiede werden im Folgenden erläutert.

Traditionelle Data-Warehouse-Architektur

1. Untere Ebene (Datenbank-Server): Diese Ebene ist für die Speicherung (ein Prozess, der als Datenaufnahme bekannt ist) und Abruf von Daten verantwortlich. Das Daten-Ökosystem ist mit Unternehmens-definierten Datenquellen verbunden, die historische Daten nach einer bestimmten Zeit aufnehmen können.
2. Mittlere Ebene (Anwendungs-Server): Diese Ebene verarbeitet Benutzerabfragen und transformiert Daten (ein Prozess, der als Datenintegration bekannt ist) mithilfe von Online-Analytical-Processing- (OLAP)-Tools. Daten werden typischerweise in einem Data-Warehouse gespeichert.
3. Obere Ebene (Schnittstellen-Ebene): Die obere Ebene dient als Frontend-Ebene für die Benutzerinteraktion. Sie unterstützt Aktionen wie Abfragen, Berichterstellung und Visualisierung. Typische Aufgaben umfassen Marktforschung, Kundenanalyse, Finanzberichterstattung usw.

Active-Cloud-Data-Warehouse-Architektur

1. Untere Ebene (Datenbank-Server): Neben der Speicherung von Daten bietet diese Ebene kontinuierliche Datenaktualisierungen für die Echtzeit-Datenverarbeitung, was bedeutet, dass die Datenverzögerung von der Quelle zum Ziel sehr gering ist. Das Daten-Ökosystem verwendet vorgefertigte Konnektoren oder Integrationen, um Echtzeit-Daten aus zahlreichen Quellen abzurufen.
2. Mittlere Ebene (Anwendungs-Server): Die unmittelbare DatenTransformation erfolgt in dieser Ebene. Sie wird mithilfe von OLAP-Tools durchgeführt. Daten werden typischerweise in einem Online-Data-Mart oder Data-Lakehouse gespeichert.
3. Obere Ebene (Schnittstellen-Ebene): Diese Ebene ermöglicht Benutzerinteraktionen, prädiktive Analyse und Echtzeit-Berichterstattung. Typische Aufgaben umfassen Betrugsbekämpfung, Risikomanagement, Lieferkettenoptimierung usw.

Best Practices im Data-Warehousing

Bei der Gestaltung von Data-Warehouses sollten die Datenteams diese Best Practices befolgen, um den Erfolg ihrer Datenpipelines zu erhöhen.

• Selbstbedienungs-Analytics: Ordnen Sie Daten-Elemente ordnungsgemäß an und strukturieren Sie sie, um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten – die Fähigkeit, den gesamten Data-Warehouse-Lebenszyklus nachzuvollziehen. Dies ermöglicht Selbstbedienungs-Analytics, die es Business-Analysten ermöglichen, Berichte mit minimaler Unterstützung durch das Datenteam zu erstellen.
• Daten-Governance: Legen Sie robuste interne Richtlinien fest, um die Nutzung von Unternehmens-Daten in verschiedenen Teams und Abteilungen zu regeln.
• Daten-Sicherheit: Überwachen Sie die Data-Warehouse-Sicherheit regelmäßig. Wenden Sie branchenübliche Verschlüsselung an, um Ihre Datenpipelines zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzstandards wie GDPR, CCPA und HIPAA sicherzustellen.
• Skalierbarkeit und Leistung: Optimieren Sie Prozesse, um die Betriebs-effizienz zu verbessern, während Sie Zeit und Kosten sparen. Optimieren Sie die Warehouse-Infrastruktur und machen Sie sie robust genug, um jede Belastung zu bewältigen.
• Agile Entwicklung: Folgen Sie einer agilen Entwicklungsmethode, um Änderungen im Data-Warehouse-Ökosystem zu integrieren. Beginnen Sie klein und erweitern Sie Ihr Warehouse in Iterationen.

Vorteile des Data-Warehousing

Einige der wichtigsten Vorteile des Data-Warehousing für Unternehmen sind:

1. Verbesserte Datenqualität: Ein Data-Warehouse bietet bessere Qualität, indem es Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Speicher sammelt, nachdem sie gereinigt und standardisiert wurden.
2. Kostenreduzierung: Ein Data-Warehouse reduziert die Betriebskosten, indem es Datenquellen in ein einziges Repository integriert, wodurch Daten-Speicherplatz und separate Infrastrukturkosten gespart werden.
3. Verbesserte Entscheidungsfindung: Ein Data-Warehouse unterstützt Business-Intelligence-Funktionen wie Daten-Mining, Visualisierung und Berichterstattung. Es unterstützt auch erweiterte Funktionen wie KI-basierte prädiktive Analyse für datengetriebene Entscheidungen über Marketing-Kampagnen, Lieferketten usw.

Herausforderungen des Data-Warehousing

Einige der bemerkenswertesten Herausforderungen, die beim Aufbau eines Data-Warehouses auftreten, sind:

1. Daten-Sicherheit: Ein Data-Warehouse enthält sensible Informationen, was es anfällig für Cyber-Angriffe macht.
2. Große Datenmengen: Die Verwaltung und Verarbeitung von Big Data ist komplex. Die Erreichung einer geringen Latenzzeit in der gesamten Daten-Pipeline ist eine erhebliche Herausforderung.
3. Ausrichtung an Geschäftsanforderungen: Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Datenanforderungen. Daher gibt es keine universelle Data-Warehouse-Lösung. Unternehmen müssen ihre Warehouse-Designs an ihre Geschäftsanforderungen anpassen, um das Risiko des Scheiterns zu verringern.

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