Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein zentrales System zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Es dient nicht dem täglichen Betrieb, sondern strategischen Analysen und Geschäftsentscheidungen. Wenn Sie sich fragen: Was ist ein Data Warehouse?, lautet die Antwort: Es ist ein datenbankgestütztes System, das eine konsolidierte Sicht auf unternehmensweite Informationen bietet.
NOVUSTAT bietet professionelle Statistik-Beratung rund um Ihr Data Warehouse. Wir unterstützen Sie bei der Datenaufbereitung, der Integration unterschiedlicher Datenquellen (z. B. ERP, CRM) und der Sicherstellung einer hohen Datenqualität. Auf dieser Basis führen wir präzise Datenauswertungen durch – von interaktiven Dashboards (Power BI, Tableau) bis hin zu komplexen statistischen Analysen wie Regression, Clusterbildung oder Prognosemodellen. So holen Sie das volle Potenzial aus Ihren DWH-Daten.
Data Warehouse Definition
Laut dem IT-Vordenker Bill Inmon ist ein Data Warehouse eine „subject-oriented, integrated, non-volatile, time-variant collection of data in support of management’s decision-making process“. Diese Definition betont die thematische Gliederung, Integration, Unveränderlichkeit und zeitliche Relevanz der Daten.
DWH – Abkürzung & Bedeutung
Die Abkürzung DWH steht für Data Warehouse. Diese Kurzform ist in Fachtexten üblich und spart Platz, ohne inhaltlich an Präzision zu verlieren. Die DWH Definition beschreibt ein System, das operative Daten aufbereitet und für die Analyse bereitstellt.
Welche Daten enthält ein DWH?
Ein Data Warehouse integriert strukturierte Daten aus:
- ERP-Systemen (z. B. SAP)
- CRM-Systemen (z. B. Salesforce)
- Produktions- und Logistiksystemen
- Webtracking- und E-Commerce-Quellen
- Externen Datenquellen (z. B. Marktforschung)
Diese Daten werden im sogenannten ETL-Prozess (Extract – Transform – Load) aufbereitet. Wichtig ist: Definiere Daten klar und konsistent, um vergleichbare Analysen zu ermöglichen.
Operational Data Warehouse: Unterschied zum klassischen DWH
Ein klassisches DWH verarbeitet Daten in regelmäßigen Abständen (Batch-Verarbeitung). Das Operational Data Warehouse (ODW) dagegen erlaubt nahezu Echtzeitanalysen und verbindet operative mit analytischer Funktion.
| Kriterium | Klassisches Data Warehouse (DWH) | Operational Data Warehouse (ODW) |
|---|---|---|
| Datenaktualität | Periodische Batch-Verarbeitung (z. B. täglich) | Nahezu Echtzeit-Integration und -Verarbeitung |
| Verwendungszweck | Strategische Analysen, Berichte, Managemententscheidungen | Operative und taktische Entscheidungen im Tagesgeschäft |
| Nutzerdaten | Aggregierte, strukturierte und historische Daten | Aktuelle operative Daten, oft granular und detailreich |
| Zielnutzer | Analysten, Controlling, Management | Operative Einheiten: Vertrieb, Kundenservice, Produktion |
| Abfragegeschwindigkeit | Optimiert für komplexe Auswertungen mit mittlerer Antwortzeit | Optimiert für schnelle Reaktionen und Prozesssteuerung |
| Technologie | Relationale Datenbanken, klassische ETL-Prozesse | In-Memory-Systeme, Streaming-Technologien, moderne ELT-Prozesse |
| Architektur | Meist zentralisiert und statisch | Flexibel, oft Cloud-basiert oder hybrid |
| Beispielanwendung | Wöchentliche Umsatzanalyse zur Geschäftssteuerung | Echtzeit-Bestandserfassung zur automatischen Nachbestellung |
| Integration operativer Daten | Eingeschränkt, zeitverzögert | Voll integriert, kontinuierlich aktualisiert |
| Flexibilität | Gering (auf Berichte ausgerichtet) | Hoch (für verschiedene operative Anwendungen nutzbar) |
Ein gutes Beispiel für den Unterschied bietet dieser Beitrag von Oracle.
Vorteile eines Data Warehouses
Ein modernes DWH bietet:
- Zentrale Datenbasis
- Verbesserte Datenqualität
- Konsistentes Reporting
- Schnellere Analysen
- Historische Vergleiche
Gerade für Unternehmen mit großen Datenmengen ist ein DWH die Grundlage für Business Intelligence, Data Science und maschinelles Lernen.
Aufbau & Komponenten eines DWH
Ein typisches DWH besteht aus:
- Datenquellen
- ETL-Prozesse
- Staging Area
- DWH Core
- Data Marts für Fachbereiche
- BI-Tools zur Visualisierung
Dieser Aufbau erlaubt eine strukturierte Speicherung und Nutzung der Data in Data Warehouse. Ein DWH ist mehr als nur ein Datenspeicher – es ist ein strategisches Analysewerkzeug. Wer auf datengetriebenes Entscheiden setzt, kommt um ein DWH nicht herum – sei es als klassisches oder als Operational Data Warehouse. Es ist der zentrale Baustein moderner Unternehmensanalytik.
