Was ist Data Warehousing? Typ, Definition & Beispiele

Was ist Data Warehousing?

Data Warehousing bezieht sich auf einen Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und gut verwaltet werden, um Erkenntnisse zu liefern, die dem Unternehmen helfen können. Der Prozess des Data Warehousing umfasst ein virtuelles Warehouse, in dem alle Daten aus heterogenen Quellen gespeichert werden.

Ein Data Warehouse gilt als Kernstück jeder Business-Intelligence-Plattform. Dies liegt daran, dass die Plattform alle Arten von Daten aus dem Lager extrahiert. Ein Data Warehouse verwendet verschiedene Komponenten und Technologien, die dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten zu extrahieren. Data Warehousing wird bis 2028 auf 7,69 Milliarden US-Dollar geschätzt und ist auf dem Weg, Millionen von Unternehmen dazu zu bringen, datengesteuerte Vorteile zu nutzen.

Das Data Warehouse enthält nicht die operative Datenbank einer Organisation. Es speichert nur die Datenbank zur Entscheidungsunterstützung. Es funktioniert auch wie ein Speicher, ist aber kein tatsächlicher Speicher. Es schafft einen architektonischen Rahmen, in dem Benutzer auf aktuelle und historische Informationen zur Entscheidungsunterstützung zugreifen können.

Das gesamte Data-Warehousing-System dient verschiedenen Zwecken für verschiedene Unternehmen. Daher wird es unter verschiedenen Namen wie Decision Support System, Business Intelligence Solution und Executive Information System bezeichnet.

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Nachdem Sie nun wissen, was Data Warehousing ist , ist es wichtig, alle Aspekte zu verstehen, die den Prozess bestimmen, sowie seine Vor- und Nachteile.

Arten von Data Warehouses

Während verschiedene Unternehmen unterschiedliche Arten von Data Warehouses verwenden, werden von den meisten Unternehmen drei Standard-Data Warehouses verwendet. Werfen wir einen Blick auf einige dieser Lagertypen:

Enterprise-Data-Warehouse

Ein Enterprise Data Warehouse fungiert als zentrales Warehouse, auf das der Zugriff im gesamten Unternehmen geteilt wird. Es fungiert als Unterstützungs- und Entscheidungsdienstleister für die gesamte Organisation. Es bietet eine konsistente Methode zum Sammeln und Anzeigen von Daten. Darüber hinaus ermöglicht es die Kategorisierung von Daten nach Themen und die Gewährung des Zugriffs durch solche Abteilungen.

Betriebsdatenspeicher

Wenn weder OLTP- noch Data-Warehouse-Systeme die Berichtsanforderungen eines Unternehmens erfüllen können, werden operative Datenspeicher, auch ODS genannt, benötigt. Das Data Warehouse in ODS wird laufend aktualisiert. Daher wird es häufig für alltägliche Aufgaben wie die Führung von Mitarbeiterakten gewählt.

Datenmarkt

Der Data Mart bezieht sich auf einen Teil eines Data Warehouse, der dazu bestimmt ist, eine bestimmte Abteilung, einen Bereich oder eine Geschäftseinheit zu verwalten. Jeder Unternehmensbereich hat ein zentrales Repository oder einen Data Mart, in dem Daten gespeichert werden. Das ODS speichert regelmäßig Daten aus dem Data Mart. Anschließend werden die Daten vom ODS zum EDW übertragen, dort verwendet und gespeichert. Es fungiert als Lagerteilmenge, die einen bestimmten Geschäftsbereich verwaltet.

Basierend auf der Art der Organisation wird der Data-Warehouse-Typ entschieden. Arten von Data Warehouses und deren Konzepte können als fachliche Interviewfragen für Studienanfänger gestellt werden .

Arbeiten eines Data Warehouse

Verschiedene Aspekte eines Data Warehouse kommen in Bezug auf seine Funktionsweise ins Bild. Es ist ein zentrales Repository, in dem alle Informationen aus mehreren Datenquellen gesammelt werden. Es ist ein Transaktionssystem vorhanden, durch das Daten in das Data Warehouse fließen.

Die Daten können je nach Quelle strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert sein. Sobald die Daten im Warehouse eingehen, werden sie verarbeitet und analysiert, damit die Benutzer sie mit Hilfe verschiedener Business-Intelligence-Tools nutzen können. Das Data Warehouse ist auch der Ort, an dem Daten aus mehreren Quellen zusammenkommen und zu einer einzigen Datenbank werden, die für das Data Mining verwendet werden kann.

Das Data Warehouse wird zur zentralen Anlaufstelle für alle Daten, die das Unternehmen extrahieren und analysieren kann. Es macht alles auf Knopfdruck für die Datennutzer verfügbar. Data Warehousing vereinfacht den Prozess des Data Mining, bei dem nach unterschiedlichen Mustern in den Daten gesucht wird, die zu höheren Einnahmen und Rentabilität führen könnten.

Vorteile von Data Warehouse

Ein Data Warehouse bietet mehrere Vorteile. Einige dieser Vorteile umfassen Folgendes:

• Geschäftsanwender können mithilfe von Data Warehouses problemlos auf wichtige Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen.
• Über ein Data Warehouse werden konsistente Daten zu mehreren funktionsübergreifenden Vorgängen bereitgestellt. Ad-hoc-Berichte und -Abfragen werden ebenfalls unterstützt.
• Data Warehouses helfen bei der Integration mehrerer Datenquellen, um das Produktionssystem zu entlasten.
• Die Verwendung eines Data Warehouse kann die Analyse und Berichterstellung insgesamt beschleunigen.
• Der Benutzer kann es dank Umstrukturierung und Integration einfacher für Berichte und Analysen verwenden.
• Mithilfe von Data Warehouses können Benutzer wichtige Daten aus zahlreichen Quellen an einem einzigen Ort abrufen. Dadurch sparen Benutzer Zeit beim Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen.

Nachteile von Data Warehouse

Während ein Data Warehouse mehrere Vorteile hat, gibt es auch einige Nachteile. Zu diesen Nachteilen gehören die folgenden:

• Eine ungeeignete Wahl für unstrukturierte Daten
• Die Entwicklung und Implementierung eines Data Warehouse sind zeitaufwändige Aufgaben.
• Data Warehouses können leicht veralten.
• Änderungen an Datentypen und -bereichen, Datenquellenschemata, Indizes und Suchen sind eine Herausforderung.
• Der Umfang eines Data-Warehousing-Projekts wird ständig erweitert, selbst bei den besten Projektmanagement-Bemühungen.
• Benutzer von Lagern können gelegentlich einzigartige Geschäftsregeln erstellen.
• Organisationen müssen einen erheblichen Teil ihrer Ressourcen in Schulung und Implementierung investieren.

Beispiele für Data Warehousing

Verschiedene Branchen nutzen Data Warehousing. Einige Branchen, die Data Warehouses nutzen und wie sie sie verwenden, sind im Folgenden aufgeführt:

Sozialen Medien

Mithilfe datengesteuerter Erkenntnisse arbeiten Social-Media-Plattformen wie Instagram, Facebook und Twitter mit Daten, die sich auf ihre Benutzer beziehen, um bessere Dienste zu bieten und optimierte Anzeigen zu schalten.

Einzelhandelskette

Data Warehouses werden häufig in Einzelhandelsketten für Vertrieb und Marketing eingesetzt. Darüber hinaus hilft es dabei, den Überblick über Produkte, Verbraucherkauftrends, Werbeaktionen und Preisrichtlinien zu behalten.

Finanzen und Banken

Data Warehousing wird häufig im Finanz- und Bankwesen eingesetzt, um Muster zu verstehen, die durch häufige Ausgaben erhalten wurden, um ihren Kunden relevante Angebote zu präsentieren.

E-Commerce-Branche

Der E-Commerce-Sektor nutzt auch Data Warehouses, um das Kundenverhalten und Trends zu bewerten, in der Hoffnung, besseren Kundenservice, Bestandsverwaltung, verbesserte Preispolitik und mehr zu präsentieren.

Steuererhebung

Data Warehouses werden von Regierungen weltweit genutzt, um die Steuerdaten und Krankenversicherungsunterlagen jeder Person von den zuständigen Behörden zu pflegen und zu analysieren.

Investition

In dieser Branche werden Warenhäuser hauptsächlich dazu verwendet, Markttrends zu verfolgen, Verbrauchertrends zu bewerten und Datenmuster zu analysieren.

Gastfreundschaft

Basierend auf Kundenfeedback und Reisegewohnheiten nutzt diese Branche Lagerdienste, um die Standorte für ihre Werbe- und Verkaufsförderungsmaßnahmen zu planen und vorherzusagen.

Interviewfragen und Antworten für Studienanfänger

Data Warehousing ist zu einem interessanten Gesprächseinstieg in Interviews geworden. Daher sollten Sie die gängigen technischen Interviewfragen für Studienanfänger kennen . Schauen wir uns ein paar Interviewfragen und -antworten für Studienanfänger an.

F. Was sind die Schritte zur Implementierung eines Data-Warehouse-Systems?

Ans.Drei wichtige Schritte werden verwendet, um ein Data-Warehouse-System zu implementieren. Diese drei Strategien können verwendet werden, um auf Informationen aus dem Data Warehouse zuzugreifen. Zunächst müssen Sie die Unternehmensstrategie verwenden, um die aktuellen Architekturwerkzeuge und die benötigten Datenpunkte zu identifizieren. Post, die die Phase der schrittweisen Lieferung kommt. Hier werden die Informationen basierend auf den Anforderungen in verschiedene Abschnitte unterteilt. Die dritte Stufe ist das iterative Prototyping. Dabei wird das Data Warehouse iterativ getestet.

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F. Was sind einige der am häufigsten verwendeten Data-Warehouse-Tools?

Ans.Heutzutage werden mehrere Data-Warehouse-Tools verwendet. Einige dieser Tools umfassen MarkLogic, Oracle und Amazon RedShift.

F. Welche Rolle spielt ein Lastmanager in einem Data Warehouse?

Ans.Die Frontkomponente ist eine andere Bezeichnung für den Lastmanager. Es führt alle Aufgaben aus, die zum Extrahieren und Laden von Daten in das Warehouse erforderlich sind. Diese Aktivitäten beinhalten auch Transformationen, um die Daten für das Data Warehouse vorzubereiten.

Top Data Science-Fähigkeiten zum Erlernen

Abschluss!

Das Verständnis des Konzepts des Data Warehousing ist sehr wichtig, wenn Sie Teil eines modernen Unternehmens sind, das Daten verwendet. Mehrere Kurse können Ihnen helfen, die Bedeutung und Arbeit eines Data Warehouse besser zu verstehen. Einer dieser Kurse ist der Master of Science in Data Science von upGrad an der University of Arizona. Dieser Online-Kurs führt Sie durch 9 Programmiertools und Sprachen. Sie erhalten auch Zugang zu einem Portal für Stellenangebote.

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