Data Warehouse

Definition

In der heutigen schnelllebigen Welt ist ein effizientes Data Warehouse (DW) unverzichtbar. Es dient als zentrale Datenquelle, die Unternehmen bei der Analyse, Planung und Optimierung ihrer Geschäftsprozesse unterstützt. Es fungiert als ein umfassendes digitales Speichersystem, das große Datenmengen aus verschiedenen Quellen in ein System integriert. Data Warehousing ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effektiv zu nutzen, indem es Business Intelligence (BI), Berichterstattung und Analysen unterstützt. Ziel des Data Warehousing ist es, Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln und Unternehmen zu datengestützten Entscheidungen zu befähigen. 

Im E-Commerce und in der Logistikbranche sind schnelle und genaue Entscheidungen auf Basis aktueller Daten entscheidend. Ein Data Warehouse ermöglicht die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Kundenbestellungen, Lieferkettenmanagement, Inventar, Versandinformationen und Kundenfeedback. Dies führt zu einem verbesserten Verständnis von Markttrends, Kundenverhalten und betrieblichen Abläufen.

Datenquellen und Datentypen

Data Warehouses beziehen Daten aus verschiedenen operativen Systemen, wie Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Datenbanken und externen Quellen, darunter Internet of Things (IoT) Geräte, Wetter-Apps und sozialen Medien. Data Warehouses speichern sowohl aktuelle als auch historische Daten und sind für die Verarbeitung von strukturierten Daten, beispielsweise Finanzdaten, und unstrukturierten Daten, zum Beispiel Texte, Bilder oder Videos, ausgestattet. Bei der Verarbeitung von Daten spielt vor allem der Prozess des Data Minings eine große Rolle. Unter Date Mining versteht man die (teilweise) automatische Auswertung großer Datenmengen zur Bestimmung von Regelmäßigkeiten und (verbogenen) Zusammenhängen. Auf der Grundlage des Data Minings können Daten effektiver genutzt und interpretiert werden.

Neben den üblichen Unternehmensdaten spielen im Handel und in der Logistik spezifische Datenquellen eine Rolle. So sind im Handel Daten bezüglich der Kundeninteraktion, Produktinforationen und Verkaufsdaten sowie weitere Daten von Omnichannel- und E-Commerce-Plattformen von großer Relevanz. In der Logistik sind Lagerbestände, Daten bezüglich des Transportmanagements, der Lieferanten und der Lieferungen von besonderem Interesse. Außerdem sind Markttrends und Verkehrsdaten, die Einfluss auf die Lieferkette haben können, wichtig.

Wie funktioniert ein Data Warehouse?

Bei der Erstellung eines Data Warehouses sollten die zwei Grundideen des Data Warehouses, Integration und Separation, zugrunde gelegt werden. Durch die Integration, also durch die Speicherung und Zusammenführung von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturieren Datenbeständen, ermöglicht Data Warehousing eine globale Sicht auf die Quelldaten und damit eine übergreifende Auswertung dieser. Bei der Separation steht die Trennung von Daten, welche für das operative Geschäft nützlich sind, und Daten, welche für beispielsweise Berichterstattungen, Entscheidungsunterstützung, Geschäftsanalyse oder Controlling genutzt werden können, im Vordergrund. 

Der Begriff Data Warehousing bezeichnet den Gesamtprozess der Datenbeschaffung, Verwaltung und Auswertung eines Data Warehouses. Zu diesem Gesamtprozess gehören: 

1. Datenbeschaffung und Datenintegration: In diesem Schritt werden Daten aus Quellen, wie beispielsweise CRM- und ERP-Systemen, extrahiert, wenn nötig transformiert und in das Data Warehouse geladen. 
2. Weiterverarbeitung der Daten im ETL-Prozess: Unter dem ETL-Prozess versteht man die Integration von Daten aus verschiedenen Datenquellen. ETL ist die Abkürzung für Extract, Transform und Load, welches die drei Schritte de ETL-Prozesses beschreiben. Zunächst werden die Daten aus ihrem Quellsystem extrahiert, dann werden die Dateninhalte und Datenstrukturen in das Schema und Format der Zieldatenbank umgewandelt. Zuletzt werden die transformierten Daten in das Data Warehouse geladen.
3. Datenerhaltung: Die Daten werden langfristig im Data Warehouse gespeichert. 
4. Datenauswertung und -analyse: Dieser Schritt ist der zentrale Schritt im Data Warehousing. Die Daten werden analysiert und ausgewertet.
5. Datenbereitstellung: Die ausgewerteten Daten werden in Data Marts, separaten Datenbestände, zu speziellen Analysezwecken gespeichert und dann dort erneute ausgewertet. 

Wichtige Komponenten eines Data Warehouses

Die Data-Warehouse-Lösungen können aus verschiedenen Komponenten zusammengesetzt werden und so auf die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens angepasst werden. Es gibt jedoch vier zentrale Komponenten, die jedes Data Warehouse-System enthalten muss:

• Zentrale Datenbank: Das Herzstück des Data Warehouse ist die zentrale Datenbank, die zunehmend Cloud-basiert sind.
• Tool für die Datenintegration: Um ein Data Warehouse vollumfänglich nutzen zu könne, kommen ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) zur Aufbereitung der Daten zum Einsatz. Hierzu zählen beispielsweise Data Mining-Tools oder Datenanalyse-Programme.
• Metadaten: Bei der Eingabe der Daten in die Datenbank müssen auch wichtige Metadaten, wie Herkunft und Struktur, angegeben werden. Diese müssen von einem weiteren System ausgewertet werden, da sie bei der Analyse und Bewertung der Daten ein wichtige Rolle spielen.
• Data Access Tools: Solche sogenannten Zugriffstools ermöglichen es Endbenutzern mit den Daten interagieren zu können. Zu solchen Zugriffstools zählen beispielsweise Abfrage- und Berichtstools. Wichtig ist auch, das Ad-Hoc-Analysen und Ad-Hoc-Abfragen jederzeit von einem Endnutzer angefordert werden können, da die Systeme nicht immer dann die Auswertungen liefern, wenn diese im Unternehmen gebraucht werden.

Vergleich mit anderen Datenplatt­formen

Neben Data Warehouses gibt es noch weitere Datenplattformen. Oft werden Data Lakes and Data Marts im Zusammenhang mit Data Warehouses genannt. Data Lakes werden meist genutzt, um Data Warehouses zu ergänzen, da sie rohe, unverarbeitete Daten, deren zukünftiger Zweck noch nicht definiert wurde, speichern. Gerade im Kontext von Big Data sind Data Lakes sehr nützlich, da sie die Verarbeitung und Speicherung von unstrukturierten Daten sowie deutlich größere Datenmengen ermöglichen als ein Data Warehouse. Sie erweitern die analytischen Fähigkeiten eines Data Warehouse zu einer umfassenden Big-Data-Analyseplattform. Data Marts hingegen sind ein spezialisierter Bereich eines Data Warehouses. In Data Marts werden aufbereitete Daten für bestimmte Abteilungen oder Geschäftsbereiche bereitgestellt.

Data Warehouses sind von klassischen Datenbanken zu unterscheiden. Während ein Data Warehouse Daten aus dem gesamten Unternehmen integriert, dient eine Datenbank der Speicherung spezifischer Geschäftsdaten, also beispielsweise der Speicherung von Kundendaten in einem CRM-System. Die Daten aus Datenbanken können aber in ein Data Warehouse integriert werden und als Grundlage für die Datenanalyse dienen.

Verschiedene Arten von Data Warehouses

Eine der wichtigsten Data-Warehouse-Lösungen sind die Cloud Data Warehouses. Diese Cloud Warehouse-Lösungen bieten Vorteile wie Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz. Sie erleichtern die Verwaltung und bieten flexible Speicher- und Rechenkapazitäten. 

Ein modernes Data Warehouse berücksichtigt vielfältige Benutzeranforderungen und bietet Funktionen zur Verwaltung aller Datentypen und Analyseformen. Es integriert konvergierte Datenbanken, Selfservice-Datenmanagement, Unterstützung für SQL, maschinelles Lernen und räumliche Verarbeitung. In modernen Data Warehouses wird für die Analyse neben maschinellem Lernen auch künstliche Intelligenz eingesetzt. 

Eine weitere Data Warehouse-Lösung ist das Enterprise Data Warehouse (EDW). Hierbei handelt es sich um ein zentralisiertes Repository, das Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation für Business Intelligence (BI), Berichte und Analysen konsolidiert. Der Fokus eines EDW liegt vor allem auf dem Einsatz von BI-Tools und Berichttools.  

Vorteile eines Data Warehouses

• Optimierte Lieferkette: Verbesserte Vorhersagen und Planung durch historische Datenanalyse.
• Kundenzufriedenheit: Besseres Verständnis des Kundenverhaltens und personalisierte Angebote.
• Effizienzsteigerung: Schnellere Analyse und Berichterstellung führen zu effizienteren Geschäftsprozessen.
• Kostenreduktion: Optimierung von Lagerbeständen und Reduzierung von Überbeständen.
• Bessere Geschäftsanalysen: Ermöglicht den Zugriff auf diverse, konsolidierte Datenquellen für umfassende Analysen.
• Schnellere Abfragen: Optimiert für schnellen Datenabruf und -analyse.
• Verbesserte Datenqualität: Systematische Datenbereinigung vor dem Laden ins Warehouse garantiert Konsistenz und Qualität.
• Historische Erkenntnisse: Umfangreiche Speicherung historischer Daten für Trendanalysen und Prognosen.

Herausfor­derungen für Data Warehouses

Data Warehouses im E-Commerce und Logistikbereich stehen vor Herausforderungen wie der Integration heterogener Datenquellen und der Sicherstellung von Datenqualität. Lösungen hierfür sind unter anderem fortgeschrittene ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) und der Einsatz von Datenbereinigungstools.

Außerdem steht Data Warehousing vor rechtlichen Herausforderungen, da sichergestellt werden muss, dass der Datenschutz und das Recht auf informationelle Selbstbestimmung trotz der Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen gewährleistet wird.

FAQ

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die speziell dafür entwickelt wurde, große Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die für die tägliche Transaktionsverarbeitung ausgelegt sind, ist ein Data Warehouse für die Abfrage und Analyse von Daten optimiert. Es ermöglicht Unternehmen, Daten aus verschiedenen Systemen zu sammeln, zu konsolidieren und in einer einheitlichen Form zu präsentieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wie unterscheidet sich ein Data Warehouse von einer Datenbank?

Obwohl sowohl Data Warehouses als auch herkömmliche Datenbanken zur Datenspeicherung verwendet werden, bestehen wesentliche Unterschiede in ihrem Zweck und ihrer Funktionsweise. Eine herkömmliche Datenbank ist in erster Linie für die Verarbeitung von Transaktionen und den schnellen Zugriff auf einzelne Datensätze konzipiert. Ein Data Warehouse hingegen ist für die Analyse und Berichterstattung konzipiert und optimiert Daten für Abfragen und komplexe Analysen. Data Warehouses sind auch darauf ausgelegt, große Mengen historischer Daten zu speichern, was für Trendanalysen und die Entscheidungsfindung in Unternehmen entscheidend ist.

Welche Rolle spielen Data Warehouses in der Geschäftsintelligenz?

Data Warehouses spielen eine zentrale Rolle in der Geschäftsintelligenz (BI). Sie dienen als zentrale Repositorys für konsolidierte Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Daten werden dann für Analysen, Berichterstattung, Data Mining, und andere BI-Prozesse verwendet. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen und umfassenden Datenquelle ermöglichen Data Warehouses Unternehmen, Einblicke in ihre Geschäftstätigkeit zu gewinnen, Trends zu erkennen, die Leistung zu überwachen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie sind unerlässlich für Unternehmen, die datengesteuerte Strategien und Prozesse implementieren möchten.