Data Warehouse
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Datenbanksystem, das große Mengen unternehmensrelevanter Informationen aus verschiedenen Quellen sammelt, speichert und für Analysen bereitstellt. Es dient als Grundlage für Business Intelligence (BI) und datenbasierte Entscheidungsfindung.
Funktion und Ziele eines Data Warehouses
Data Warehouses vereinheitlichen, bereinigen und historisieren Daten aus verschiedenen operativen Systemen – etwa ERP-, CRM-, Produktions- oder HR-Systemen. So ist es die verlässliche Grundlage für:
- Dashboards und Reports,
- Prognosen und Trends sowie
- Datenanalysen für strategische Entscheidungen.
Typisch ist hierbei der sogenannte ETL-Prozess:
- Extract: Daten aus verschiedenen Quellen entnehmen,
- Transform: Daten bereinigen, zusammenführen, standardisieren,
- Load: Daten in das Warehouse überführen.
Unterschied zu operativen Datenbanken
Operative Systeme (z. B. CRM, Buchhaltung) dienen dem täglichen Geschäft. Sie speichern aktuelle Einzelvorgänge und Transaktionen. Ein Data Warehouse hingegen ist für Analysezwecke ausgelegt: es speichert konsolidierte, historisierte Daten in strukturierter Form.
Merkmale im Vergleich:
| Merkmal | Operative Datenbank | Data Warehouse |
| Zielsetzung | Tagesgeschäft (Online Transaction Processing – OLTP) | Analyse & Auswertung (Online Analytical Processing – OLAP) |
| Datenstruktur | Normalisiert | Denormalisiert |
| Datenaktualität | Aktuell | Periodisch aktualisiert |
| Benutzer:innen | Mitarbeitende, Systeme | Analyst:innen, BI, Management |
| Transaktionstyp | Einzelvorgänge | (Komplexe) Abfragen |
Relevanz für Unternehmen
Ein Data Warehouse hilft Unternehmen dabei, aus unterschiedlichen Systemen zu konsolidieren, gezielt für Analysen, Prognosen und operative Entscheidungen einzusetzen und so echte Erkenntnisse zu erlangen. Es ist besonders nützlich in Bereichen wie:
- Controlling und Finanzanalyse,
- Marketing-Performance und Zielgruppenverständnis,
- Supply Chain Optimierung,
- Personalcontrolling und
- Vertriebssteuerung und Kundenanalysen.
Es unterstützt datenbasierte Steuerung, erhöht die Datentransparenz und beschleunigt Berichtsprozesse erheblich.
Praxisbeispiel
Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt ein Data Warehouse, um täglich Verkaufszahlen aus allen Filialen, dem Onlineshop und dem Warenwirtschaftssystem zusammenzuführen. Auf Basis dieser Daten kann es Absatztrends erkennen, Lagerbestände optimieren und gezielt Marketingmaßnahmen steuern.
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FAQ
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?
Data Warehouses speichern strukturierte, bereinigte und konsolidierte Daten für Analysen und Reportings, während Data Lakes eher rohe, häufig unstrukturierte Daten speichern – etwa aus Logs oder Textquellen.
Brauche ich ein Data Warehouse bei KI- oder Analytics-Projekten?
In vielen Fällen ja, insbesondere, wenn strukturierte, saubere und konsolidierte Daten benötigt werden. Es ist häufig die Datenbasis für Machine Learning Modelle, Dashboards oder Predictive Analytics.
Gibt es moderne Alternativen zu klassischen Data Warehouses?
Ja, etwa Cloud-basierte Warehouses wie Snowflake, Google BigQuery oder Amazon Redshift. Sie sind skalierbar, flexibel und oft kosteneffizienter.
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