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.

KriteriumKlassisches Data Warehouse (DWH)Operational Data Warehouse (ODW)
DatenaktualitätPeriodische Batch-Verarbeitung (z. B. täglich)Nahezu Echtzeit-Integration und -Verarbeitung
VerwendungszweckStrategische Analysen, Berichte, ManagemententscheidungenOperative und taktische Entscheidungen im Tagesgeschäft
NutzerdatenAggregierte, strukturierte und historische DatenAktuelle operative Daten, oft granular und detailreich
ZielnutzerAnalysten, Controlling, ManagementOperative Einheiten: Vertrieb, Kundenservice, Produktion
AbfragegeschwindigkeitOptimiert für komplexe Auswertungen mit mittlerer AntwortzeitOptimiert für schnelle Reaktionen und Prozesssteuerung
TechnologieRelationale Datenbanken, klassische ETL-ProzesseIn-Memory-Systeme, Streaming-Technologien, moderne ELT-Prozesse
ArchitekturMeist zentralisiert und statischFlexibel, oft Cloud-basiert oder hybrid
BeispielanwendungWöchentliche Umsatzanalyse zur GeschäftssteuerungEchtzeit-Bestandserfassung zur automatischen Nachbestellung
Integration operativer DatenEingeschränkt, zeitverzögertVoll integriert, kontinuierlich aktualisiert
FlexibilitätGering (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:

  1. Datenquellen
  2. ETL-Prozesse
  3. Staging Area
  4. DWH Core
  5. Data Marts für Fachbereiche
  6. 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.