Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse (auch DWH abgekürzt) ist ein zentrales Speichersystem, das große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt, strukturiert und für Analysezwecke aufbereitet. Indem es die Historie der Daten speichert und visualisiert, können Sie Muster, Trends und Zusammenhänge im Zeitverlauf erkennen. Daher spielt auch die Business Intelligence in Data Warehouses eine wichtige Rolle.
Die Analysefunktionen ermöglichen es Ihnen, wertvolle Erkenntnisse zu verschiedenen Geschäftsbereichen aus Ihren Daten abzuleiten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Wenn Sie alle Daten Ihres Unternehmens in Ihr Data Warehouse einfließen lassen, kann man es sogar als Single Source of Truth – also vollständigen und verlässlichen Datenbestand – bezeichnen.
Was ein Data Warehouse für Vorteile hat
- Erleichtern Sie sich Entscheidungen: Mithilfe einer soliden Datenbasis können Sie fundierte Entscheidungen treffen.
- Verbessern Sie die Datenqualität: Ein Data Warehouse bereinigt, konsolidiert und standardisiert große Datenmengen, um Sie nutzbar zu machen.
- Veranschaulichen Sie Zusammenhänge: In einem Data Warehouse-System erstellen Sie Analysen, Berichte und Präsentationen im Handumdrehen.
- Erkennen Sie Entwicklungen: Im Data Warehouse sammeln Sie langfristig historische Verlaufsdaten, aus denen Sie Muster, Trends und Prognosen ableiten können.
Die 4 Hauptmerkmale von Data Warehouses
Der US-amerikanische Informatiker Bill Inmon, der als “Vater des Data Warehousing” gilt, definiert vier Merkmale von Data Warehouses.
- Themenorientiert: Zunächst wählt man die Daten und Kennzahlen zu einem bestimmten Thema oder Geschäftsbereich (z. B. Vertrieb, Finanzen, HR) aus, die in das DWH einfließen sollen. Welche Informationen sind für die spätere Analyse und Entscheidungsfindung erforderlich?
- Integriert: Ein Data Warehouse zentralisiert, vereinheitlicht und bereinigt Daten aus verschiedenen Quellen und speichert diese in strukturierter Form. Dadurch sorgt es für eine hohe Datenkonsistenz.
- Zeitorientiert: Historische Daten, welche Ihnen die Betrachtung von zeitlichen Veränderungen ermöglichen, stehen beim Data Warehousing im Mittelpunkt. Damit Sie Entwicklungen im Zeitverlauf analysieren können, ist die langfristige Speicherung der Daten notwendig.
- Nicht volatil: Daten, die einmal im Datawarehouse gespeichert sind, dürfen Sie nicht mehr ändern oder löschen – sonst wird die Historie verfälscht. Wichtig ist also, dass die Daten nicht flüchtig, sondern stabil sind.
Geschichte und Zukunft des Data Warehousing
Die ersten Data Warehouses kamen Ende der 1980er Jahre auf den Markt. Damals sollten sie bereits bestehende Decision-Support-Systeme und Führungsinformationssysteme mit Daten versorgen.
- Decision-Support-Systeme (DSS) waren die ersten Softwarelösungen, die Datenmodellierungen und Simulationen erlaubten, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Führungsinformationssysteme (FIS) sollten die manuelle Datenaufbereitung und die Erstellung von grafischen Auswertungen für das Top-Management vereinfachen.
Jedoch mussten die damaligen Data Warehouses eine enorme Redundanz bewältigen, weil viele Unternehmen mehrere DSS und FIS für verschiedene Geschäftsbereiche besaßen. Obwohl die Systeme überwiegend die gleichen Daten verwendeten, wurden die Daten häufig für jede Umgebung separat gespeichert. Mit dem Siegeszug der Business-Intelligence-Plattformen entwickelte sich aber auch das Data Warehouse zu einem effizienteren Informationsspeicher mit umfassenden Analysefunktionen für verschiedene Geschäftsbereiche.
Heute eröffnen KI, maschinelles Lernen und Automatisierung ganz neue Möglichkeiten, um die Leistung von Data Warehouses zu verbessern. Diese Entwicklung führt letztlich zu autonomen Data Warehouses, die sich vollständig selbst verwalten und keine Administration mehr durch den Menschen erfordern. Dies kann die IT-Abteilung in Ihrem Unternehmen entlasten und Freiräume schaffen, um noch mehr Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Zugleich können Sie mit einem modernen Data Warehouse die Kosten senken und optimale Data Warehouse Architekturen für die Anforderungen unterschiedlicher Benutzer und Fachbereiche entwerfen.
Wie ein Data Warehouse aufgebaut ist
Wie Sie Ihr Data Warehouse-System genau konfigurieren, hängt von den spezifischen Data Warehouse Anforderungen Ihres Unternehmens ab, die Sie zunächst definieren sollten. Alle Data Warehouse Architekturen teilen sich jedoch ein grundlegendes Design: Rohdaten werden in einem Repository zwischengespeichert, das auf der einen Seite von Datenquellen gespeist wird und auf der anderen Seite strukturierte Daten in eine relationale Datenbank schreibt. Die Nutzer greifen am Ende über BI-Tools zur Analyse, Visualisierung und Berichterstellung auf die bereinigten Daten zu.
Schlüsselkomponenten beim Data Warehousing
Ein typisches Data Warehouse Konzept lässt sich in folgende Ebenen gliedern:
- Interne Datenquellen, z. B. ERP- und CRM-Systeme, oder externe Datenquellen wie IoT-Geräte oder Social-Media-Plattformen liefern Rohdaten.
- Die Rohdaten werden in einer Staging Area zwischengespeichert und transformiert. Beim ETL-Prozess wandelt das Data Warehouse die Daten für die strukturierte Speicherung um.
- Den Kern des Datawarehouse bildet meist eine relationale Datenbank, welche die strukturierten und bereinigten Daten speichert und verwaltet.
- Ein Data Warehouse teilt sich in der Regel in mehrere Data Marts auf. Diese konzentrieren sich auf fachspezifische Bereiche oder einzelne Abteilungen (z. B. Vertrieb, Marketing, Finanzen).
- Das Data Mining, die statistische Datenanalyse, die grafische Visualisierung und das Reporting erfolgen mit BI-Tools wie Tableau, Microsoft Power BI oder Google Looker.
ETL-Prozess für ein effizientes Data Warehouse Management
Um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu transformieren und in die zentrale Datenbank zu laden, nutzt ein Data Warehouse sogenannte ETL-Prozesse. Die Abkürzung steht für Extract, Transform, Load. Der ETL-Prozess läuft in drei Schritten auf der Staging Area ab:
- Die Extraktion: Das Datawarehouse sammelt die gewünschten Daten aus verschiedenen Quellen. Damit dies funktioniert, müssen Sie andere Systeme normalerweise über eine API an das Data Warehouse-System anbinden.
- Die Transformation: Hier geht es darum, die Daten zu bereinigen, anzureichern und einheitlich zu formatieren. Dazu entfernt das Data Warehouse beispielsweise Dubletten, ergänzt fehlende Werte und passt die Datentypen an.
- Das Laden: Zum Abschluss werden die bereinigten Daten in die zentrale Datenbank übertragen.
Beispiel für einen Data Warehouse Prozess
Die bisherigen Erklärungen waren ziemlich technisch. Hier haben wir noch ein anschauliches Beispiel für Sie, an dem deutlich wird, wie ein Data Warehouse Prozess reibungslos abläuft.
Nehmen wir an, Sie betreiben einen Online-Shop und wollen die Verkäufe, die Zugriffszahlen und die Kundendaten analysieren. Zuerst müssen Sie sich also überlegen, welche Datenquellen in Ihr Data Warehouse einfließen sollen und welche Systeme Sie dazu anzapfen müssen. Dies könnten in diesem Fall die Bestellhistorie aus Shopify, der Web-Traffic aus Google Analytics und die CRM-Daten aus Pipedrive sein. Diese Daten werden nun bereinigt, harmonisiert und im Datawarehouse gespeichert. Nun können Sie alle Verkäufe und Zugriffszahlen statistisch auswerten, Kundenanalysen durchführen und daraus Rückschlüsse für Ihre Vertriebsstrategie und die Verbesserung Ihres Online-Shops ziehen.
Unterschiede zwischen einem Data Warehouse und einer Datenbank
Data Warehouse und Datenbank sind zwei verschiedene Datenmanagementsysteme. Während sich eine Datenbank meist auf die Speicherung von Daten fokussiert, bildet das Data Warehousing System einen längeren Prozess von der Datenbeschaffung über die Datenintegration und -aufbereitung bis hin zur Datenanalyse ab. Dennoch speichern auch Data Warehouses riesige Datenmengen in einer zentralen Datenbank, die das Herz jeder DWH-Lösung darstellt. Ein Datawarehouse dient wiederum als Grundlage für Analysen und Reporting im gesamten Unternehmen.
| Data Warehouse | Datenbank | |
| Zweck / Fokus | Analysen & Berichte | Datenspeicherung |
| Reichweite | in der Regel unternehmensweit | variabel |
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?
Ein Data Lake ist quasi ein Sammelbecken für alle Rohdaten einer Organisation. Das können sowohl strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken als auch unstrukturierte Daten (zum Beispiel E-Mails, PDF-Dokumente und Bild-Dateien) sein. Im Gegensatz zum Data Warehouse speichert ein Data Lake die Daten jedoch unbereinigt, bis Sie diese bei Bedarf für die Analyse oder Visualisierung aufbereiten möchten. Demnach können Sie sich den Data Lake wortwörtlich wie einen Datensee vorstellen, in dem Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenfließen und zunächst unverarbeitet ruhen. Data Lakes wie Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake oder Google Cloud Storage ermöglichen folglich eine schnelle und flexible Aufnahme großer Datenmengen.
Die zwei grundlegenden Data Warehouse Technologien
Auf dem Markt gibt es verschiedene Data Warehouse Lösungen, die sich grundsätzlich in Cloud oder On-Premises einteilen lassen. Ursprünglich wurden Data Warehouses nur auf On-Premises-Servern bereitgestellt. Diese lokalen Data Warehouses können auch heute noch bestimmte Vorteile in puncto Sicherheit und Datenhoheit haben. Die Verwaltung dieser Systeme kann jedoch bei komplexen Datawarehouse Architekturen sehr aufwändig sein.
Vorteile von “Data Warehouse in the Cloud”
Ein Data Warehouse in der Cloud hat unter anderem folgende Vorteile:
- Elastizität und Skalierbarkeit: Da Sie ein Cloud Data Warehouse in einem Rechenzentrum hosten lassen, stehen Ihnen nahezu unbegrenzt Rechenleistung und Speicherplatz zur Verfügung. Je nach Datenmenge können Sie die genutzten Kapazitäten flexibel erweitern oder abbauen, also nach oben oder unten skalieren.
- Geringere Betriebskosten: Beim DWH in der Cloud müssen Sie nicht in Ihre Infrastruktur investieren, kein zusätzliches Personal einstellen und zahlen nur für die tatsächlich benötigte Menge an Ressourcen (Pay-as-you-go-Prinzip).
- Schnelle Bereitstellung: Ein Cloud Data Warehouse können Sie dank vorgefertigter Prozesse in kurzer Zeit erstellen und nach Ihren Vorstellungen anpassen, während ein On-Premises-Setup mehrere Monate dauern kann und einen hohen Entwicklungsaufwand mit sich bringt.
- Echtzeitdaten: In-Memory DWH Technologien ermöglichen eine Datenverarbeitung in rasanter Geschwindigkeit. Auf Basis der Echtzeitdaten können Sie plötzliche Veränderungen sofort erkennen und analysieren.
Im Folgenden sehen Sie die Unterschiede zwischen Cloud und On-Premises im Überblick.
| Cloud | On-Premises | |
| Bereitstellung | Setup überall auf der Welt in kurzer Zeit möglich | Hardware-Setup vor Ort kann mehrere Wochen dauern |
| Kosten | Pay-as-you-go-Prinzip, keine zusätzlichen Kosten für Infrastruktur und Personal | hohe Anschaffungs- und Betriebskosten für Infrastruktur und Personal |
| Skalierbarkeit | flexible, automatische Skalierung ohne Limits | manuelle Kapazitätsplanung mit klaren Limits |
| Sicherheit | hohe Verschlüsselung, automatische Backups | volle Kontrolle und Datenhoheit, Sicherheit abhängig von Ihren IT-Prozessen |
| Echtzeit-Aktualisierung | sehr schnell dank In-Memory-Technologie | oft Batch-basiert mit Verzögerungen |
| Bedienbarkeit | oft nutzerfreundlich dank vorgefertigter Elemente, keine IT-Abhängigkeit | oft komplex, IT-Experten müssen die Datenquellen anbinden und das DWH administrieren |
SeaTable – das flexible, einfache und kostengünstige Data Warehouse
SeaTable ist eine No-Code-Plattform, die gegenüber anderen relationalen Datenbanken den Vorteil bietet, dass die Nutzer ohne SQL oder andere IT-Kenntnisse auf einer intuitiven grafischen Benutzeroberfläche arbeiten können. Mithilfe verschiedener Ansichten, Plugins und Statistiken können Sie die Daten ganz einfach so aufbereiten und visualisieren, wie Sie es möchten. Dies erleichtert Ihnen präzise Analysen und fundierte Entscheidungen ohne Kopfzerbrechen.
Über Integrationen mit Zapier, Make oder n8n sowie die SeaTable API können Daten aus unzähligen Quellen in SeaTable zusammenfließen. Damit SeaTable alle Daten in strukturierter Form speichern kann, wählen Sie vorab die gewünschten Datentypen. Dies ist dank des benutzerfreundlichen Baukastenprinzips ebenso leicht, wie mit dem integrierten App Builder eigene Apps zu erstellen. Zudem ermöglicht SeaTable die Zusammenarbeit im Team und aktualisiert Daten in Echtzeit – Änderungen werden sofort für alle Benutzer sichtbar und in der Versionshistorie vollständig dokumentiert.
Noch dazu haben Sie die Wahl, ob Sie Ihr Datawarehouse On-Premises oder in der Cloud betreiben möchten. Profitieren Sie von der Skalierbarkeit und dem Komfort der SeaTable Cloud oder hosten Sie SeaTable Server unter voller Kontrolle und Datenhoheit auf Ihren eigenen Servern. Starten Sie mit der kostenlosen Basis-Version, die Sie jederzeit auf ein Plus- oder Enterprise-Abo upgraden können, sobald Sie mehr Funktionen oder Speicherplatz benötigen.
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FAQs zum Data Warehousing
Was ist ein Data Warehouse?
Eine weitgehend anerkannte Data Warehouse Definition lautet, dass ein DWH vielfältige Daten aus verschiedenen Quellen zu einem einheitlichen Datenbestand zusammenführt, um fundierte Analysen möglich zu machen. Dazu bereitet es die Daten auf und speichert sie strukturiert in einer Datenbank.
Was ist ein Data Lake?
Ein Data Lake ist ebenso wie ein Data Warehouse ein spezielles Speichersystem. Im Vergleich zum Data Warehouse speichert ein Data Lake jedoch unverarbeitete Rohdaten. Die Aufbereitung ist nachgelagert und beginnt erst, wenn Sie die Daten für die Analyse benötigen.
Was ist ein Data Mart?
Ein Data Mart ist ein Teil des Data Warehouses, der für einen bestimmten Anwendungsfall oder Geschäftsbereich vorgesehen ist. Er versorgt eine definierte Nutzergruppe genau mit den Daten, die für sie relevant sind. Dahingegen speichert das Data Warehouse die Daten eines gesamten Unternehmens.
Was bedeutet ETL?
ETL ist die Abkürzung für Extract, Transform, Load. Dies beschreibt die drei Prozessschritte, in denen aus unterschiedlichen Quellen Daten gesammelt, umgewandelt und im Datawarehouse gespeichert werden.