Definition Was ist ein Data Warehouse?

Das Data Warehouse stellt ein zentrales Datenbanksystem dar, das zu Analysezwecken im Unternehmen einsetzbar ist. Das System extrahiert, sammelt und sichert relevante Daten aus verschiedenen heterogenen Datenquellen und versorgt nachgelagerte Systeme.

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Der Begriff Data Warehouse beschreibt eine Plattform, die Daten aus verschiedenen Datenquellen sammelt, verdichtet, sie langfristig sichert und nachgelagerte Analysesysteme versorgt. Oft wird das Data Warehouse auch als Datenlager bezeichnet. Vorteil des Datenlagers ist, dass eine globale Sicht auf Daten aus unterschiedlichen Datenbeständen entsteht. Gleichzeitig vereinfacht sich der Zugriff auf die Daten für Anwender, da sie in einer zentralen Datenbank konsistent und strukturiert bereitgestellt sind.

Den nachgelagerten Anwendungen bietet das Data Warehouse spezifisch erstellte Auszüge, die sogenannten Data Marts. Die bereitgestellten Daten lassen sich nach bestimmten Mustern analysieren und beispielsweise zur Ermittlung von betrieblichen Kennzahlen einsetzen. Oft stellt das Datenlager die Ausgangsbasis für das Data Mining dar. Die Gesamtheit aller Prozesse zur Datenbeschaffung, Verwaltung, Sicherung und Bereitstellung der Daten nennt sich Data Warehousing.

Das Data Warehousing ist in vier Teilprozesse aufteilbar:

• Datenbeschaffung: Beschaffung und Extraktion der Daten aus verschiedenen Datenbeständen

• Datenhaltung: Speicherung der Daten im Datenlager inklusive Langzeitarchivierung

• Datenversorgung: Versorgung der nachgelagerten Systeme mit den benötigten Daten, Bereitstellung von Data Marts

• Datenauswertung: Analysen und Auswertungen der Datenbestände

Architektur und Prozesse des Data Warehouse

Die Prozesse des Data Warehouse lassen sich in einem Architekturschaubild vier verschiedenen Bereichen zuordnen. Diese vier Bereiche sind:

• die Quellsysteme,

• die Data Staging Area,

• die Data Presentation Area sowie

• die Data Access Tools.

Die Daten für das Datenlager werden von verschiedenen Quellsystemen bereitgestellt. Die Staging Area des Data Warehouse extrahiert, strukturiert, transformiert und lädt die Daten aus den unterschiedlichen Systemen. Über die Staging Area gelangen die Daten in die eigentliche Datenbank des Datenlagers. Diese Datenbank stellt eine parallele Speicherplattform, die Data Presentation Area, zu den eigentlichen Quellsystemen dar und ermöglicht einen separaten Datenzugriff für Anwendungen und nachgelagerte Systeme.

Der Datenzugriff erfolgt über diverse Data Access Tools auf verschiedenen Ebenen, den sogenannten Data Marts. In der Regel basiert das Data Warehouse auf relationalen Datenbanken, die sich mittels SQL-Abfragen (Structured Query Language) auslesen lassen. Bei besonders großen Datenmengen kommen oft OLAP-Datenbanken (Online Analytical Processing) für eine hierarchische Strukturierung der Daten zum Einsatz.

Das Data Warehouse wird meist in regelmäßigen Abständen mit neuen Daten beladen. Mehr und mehr setzen sich Systeme durch, bei der die Datenversorgung des Datenlagers in Echtzeit erfolgt. Das Data Warehouse sorgt für die saubere Trennung von operativen und auswertenden Systemen und ermöglicht Analysen in Echtzeit. Diese sind wiederum dafür nutzbar, operative Systeme zu steuern.

Das Data Warehouse im Unternehmensumfeld

Im Unternehmensumfeld kommt das Data Warehouse in vielen Bereichen zum Einsatz. Es soll als unternehmensweit nutzbares Instrument verschiedene Abteilungen und die Entscheider flexibel unterstützen. Das Datenlager stellt die benötigten Daten für die Anwender zur Analyse von Unternehmensprozessen und -kennzahlen bereit. Für folgenden Aufgaben ist das Datenlager nutzbar:

• Kosten- und Ressourcenermittlung,

• Analyse von Geschäfts- und Produktionsprozessen,

• Bereitstellung von Reports und Statistiken,

• Ermittlung von Unternehmenskennzahlen,

• Bereitstellung von Daten für weitergehende Analysen und Data Mining sowie

• Strukturierung und Harmonisierung von Datenbeständen für eine globale Unternehmenssicht.

Big Data – der Data Lake als Ergänzung zum Data Warehouse

Eine Schwäche des Data Warehouse ist, dass es sich hauptsächlich auf die Beschaffung und Bereitstellung von herkömmlichen, strukturierten Daten vornehmlich aus SQL-Datenbanken konzentriert. Im Big-Data-Umfeld ist es allerdings notwendig, auf eine Vielzahl an Informationen zuzugreifen, die oft nur in unstrukturierter Form zur Verfügung stehen. Zudem sind deutlich größere Datenmengen zu beschaffen und bereitzustellen.

Um diese Herausforderungen zu meistern, ist das ergänzende Konzept des Data Lakes entstanden. Das Data Warehouse kann mithilfe des Data Lakes zu einer Big-Data-Analyseplattform ausgebaut werden. Der Data Lake bietet hohe Speicherkapazität und ermöglicht es, große Datenmengen abzulegen. Gleichzeitig ist er in der Lage, verschiedenste Datenformate, auch unstrukturierte, zu verarbeiten. Die im Data Lake gespeicherten Daten können bei Bedarf für Analysen herangezogen werden.

Allerdings sind die heterogenen Data-Lake-Informationen in einem Zwischenschritt aufzubereiten, damit Anwender mit den passenden Werkzeugen darauf zugreifen können. Durch geeignete Transformationen entstehen aus den unstrukturierten Rohdaten des Data Lakes strukturierte Datenbestände, die sich mit den Data Access Tools des Data Warehouse darstellen und analysieren lassen.

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