Ein Data Warehouse (DWH) ist ein digitales Speichersystem, das große Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen miteinander verbindet und harmonisiert. Es handelt sich um ein Datenmanagementsystem, das speziell zur Unterstützung von Business Intelligence (BI) und Analyseaktivitäten entwickelt wurde. Ein Data Warehouse dient ausschließlich zur Durchführung von Abfragen und Analysen und enthält häufig große Mengen an Verlaufsdaten.
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Die Architektur eines Data Warehouse umfasst verschiedene Komponenten und Schichten. Dazu gehören die Datenquellen, der ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden), die Datenmodellierung, die Datenspeicherung und die Zugriffsschicht. Eine weit verbreitete Architektur ist die dreistufige Data Warehouse Architektur, die aus der oberen, mittleren und unteren Ebene besteht. Die unterste Ebene ist die Datenbank des Data Warehouse-Servers, die in der Regel ein relationales Datenbanksystem ist.
Zu den wesentlichen Funktionen eines Data Warehouse gehören die Extraktion, Sammlung sowie Sicherung von Daten. Es bietet eine Plattform für die Datenspeicherung, -abfrage und -analyse, die es den Benutzer*innen ermöglicht, auf historische und aktuelle Daten zuzugreifen, um bessere Entscheidungen zu treffen und das Unternehmen effektiv zu steuern. Durch die Anwendung eines Data Warehouse verringert sich die Komplexität bestehender Datenquellen stark und die Datenqualität verbessert sich.
Ein Data Warehouse bietet zahlreiche Vorteile. Es verbessert die Datenqualität, indem es Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen zentralisiert, bereinigt, doppelte Datensätze eliminiert und die Daten standardisiert, um eine einzige, konsistente Datenquelle zu schaffen. Darüber hinaus unterstützt es Data Analysis, Data Mining, Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning.
Trotz der vielen Vorteile, die ein Data Warehouse bietet, gibt es auch Herausforderungen beim Aufbau eines solchen Systems. Dazu gehören unter anderem Datenqualitätsprobleme und die Notwendigkeit der Leistungsoptimierung. Darüber hinaus kann das Beladen des Data Warehouse eine Herausforderung darstellen, da Daten aus allen Systemen gesammelt, geprüft und analysiert werden müssen.
