Data Warehouse

Ein Data Warehouse beschreibt ein zentrales Datenlager, welches zu Analysezwecken genutzt werden kann und die Auswertung von Daten vereinfacht. Dies verhilft Unternehmen langfristig zu einer verbesserten Entscheidungsfindung. Seit den 1980er-Jahren besteht das Konzept des Data Warehouse bereits und wurde außerdem entwickelt, um Daten neben der reinen Nutzung für Betriebsprozesse, ebenfalls für Business Intelligence nutzbar zu machen.  

In diesem Beitrag wird Ihnen näher erklärt, was ein Data Warehouse ist, welche Vorteile bestehen und wie sich dieses in der Praxis einsetzen lässt. 

  1. Was ist ein Data Warehouse? 
  2. Was sind die Vorteile eines Data Warehouse? 
  3. Wie ist die Funktionsweise eines Data Warehouse? 
  4. Was sind die Komponenten eines Data Warehouse? 

Das Wichtigste auf einen Blick  

  • Ein Data Warehouse beschreibt ein zentralisiertes Datenbanksystem, welches dem Unternehmen zu verschiedenen Analysezwecken dient 
  • Zu den wesentlichen Funktionen eines Data Warehouse gehören die Extraktion, Sammlung sowie Sicherung von Daten 
  • Durch die Anwendung eines Data Warehouse verringert sich die Komplexität bestehender Datenquellen stark und die Datenqualität verbessert sich 
  • Zudem ist dank eines Data Warehouse eine Zeitersparnis, verbesserte AuswertungErhöhung des ROI und eine verbesserte Entscheidungsfindung zu erzielen 
  • In unterschiedlichen Bereichen wie der Finanzdienstleistung, Bauwesen oder dem Einzelhandel lässt sich ein Data Warehouse mit Erfolg einsetzen 
  • Die Data Warehouse-Datenbasis, ETL, das Archivierungssystem und Meta-Datenbanksystem stellen Hauptbestandteile eines Data Warehouse dar.  

Was ist ein Data Warehouse? 

Prinzipiell stellt eine Data Warehouse (kurz: DWH) nichts anderes als ein zentralisiertes Datenbanksystem dar, mit dessen Hilfe ein Unternehmen verschiedene Analysezwecke umsetzen kann. Zu den grundlegenden Funktionen eines DWH gehören die Extraktion, Sammlung sowie Sicherung unternehmensrelevanter Daten. Vor allem dann, wenn in einem Unternehmen viele komplexe Daten aufeinandertreffen, macht ein Data Warehouse Sinn. 

Der Großteil der in einem Data Warehouse gesammelten Daten besteht aus Daten unterschiedlicher Quellen wie beispielsweise interne Abteilungen (Marketing & Vertrieb), Apps oder Daten weiterer genutzter Anwendungen

Der Sinn eines DWH besteht darin, den Zugriff auf den Datenbestand zu vereinfachen. Dies wird primär durch die strukturierte Darstellung in einem solchen Datenbanksystem umgesetzt. Zu den grundlegenden Aufgaben eines Date Warehouse gehören: 

  • Datenbeschaffung: Dieser Teilbereich setzt sich mit der reinen Beschaffung der Daten auseinander. Dabei können die benötigten Daten aus unterschiedlichen Quellen bezogen werden.  
     
  • Datenspeicherung: Nachdem genügend Daten erhoben wurden, lassen sich diese in diesem Teilbereich zur langfristigen Sicherung speichern.  
     
  • Datenauswertung: Dieser Schritt befasst sich hauptsächlich mit der Auswertung zuvor erhobener Daten. Dabei geht es darum, die Daten so auszuwerten, dass qualitativ hochwertige Daten erhalten bleiben 
     
  • Datenversorgung: Erhobene sowie gespeicherte Daten haben den Zweck, möglichen Anwendungen jederzeit im Unternehmen zur Verfügung zu stehen

Warum ist ein Data Warehouse nützlich? 

Die Nützlichkeit eines Data Warehouse lässt sich schon alleine daran erkennen, dass die Komplexität bestehender Datenquellen stark reduziert wird. Dies geschieht dadurch, dass das System lediglich auf relevante Daten zugreift und diese in einer neuen Datenbank übersichtlich abspeichert. Diese teils sehr komplexen Daten setzen sich in der Praxis meist aus Daten der Finanzbuchhaltung, dem Warenwirtschaftssystem oder Daten verschiedener Webdienste zusammen. Beim Erstellen einer neuen Auswertung müssen zudem keinerlei Kenntnisse über die herkömmlichen Datenzusammenhänge bestehen. Dadurch vereinfacht sich die Erstellung neuer Auswertungen um ein Vielfaches. 

Neben der Reduzierung der Komplexität lässt sich mithilfe eines Data Warehouse die Datenqualität ebenfalls deutlich verbessern. Dementsprechend werden fehlende Werte innerhalb eines Datensatzes von zuvor definierten Regeln automatisch ergänzt, sodass vollständige Datensätze bestehen. Zudem ist es möglich, auf Basis von verschiedenen Regeln, bestehende Datensätze automatisch mit Daten anderer Quellen zu erweitern.  

Was sind die Vorteile eines Data Warehouse? 

Ein Data Warehouse bietet zahlreiche Vorteile. Zu diesen gehören unter anderem:  

  • Hochwertige Daten: Um einen stetigen Zugriff auf hochqualitative und unternehmensrelevante Daten zu haben, lassen sich Daten in einem DWH sichern. Somit sind potenzielle Daten zum einen zugänglicher und zum anderen in seinem Bestand konsistent. Langfristig erhöht sich somit die Qualität des Datenbestands.  
     
  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Aufgrund der langfristigen Verbesserung des Datenbestands lassen sich Entscheidungen effizienter und schneller treffen. Dies liegt vor allem daran, dass sich die Daten innerhalb eines Data Warehouse vollständig und von hoher Qualität sind.  
     
  • Auswertung: Aufgrund der Integration unterschiedlicher Datenbestände aus verschiedenen Quellen lässt sich eine übergreifende Auswertung des gesamten Datenbestands ermöglichen.  
     
  • Datenverfügbarkeit: Zudem ist eine flexible und schnelle Verfügbarkeit von Kennzahlen, Statistiken oder Berichten jederzeit gestattet. 
     
  • Erhöhter ROI: Mithilfe der Nutzung eines DWH lässt sich der Return on Invest in einer Vielzahl ein Fällen erheblich steigern. Dies liegt vor allem daran, dass durch die Strukturierung und Speicherung großer Datenmengen, eine verbesserte Übersicht und somit eine Erbringung neuer Erkenntnisse zur Verbesserung des Unternehmenserfolg möglich ist.  
     
  • Zeitersparnis: Mithilfe eines Data Warehouse lassen sich benötigte Daten in wenigen Augenblicken abrufen. Dies spielt vor allem in der heutigen schnelllebigen unternehmerischen Praxis eine entscheidende Rolle. 

Wie ist die Funktionsweise eines Data Warehouse? 

Ein DWH setzt sich im Allgemeinen aus verschiedenen Merkmalen wie dem Sammeln oder Abrufen von Daten zusammen. Da ein DWH als zentrale Stelle die Speicherung von Daten bewerkstelligt, muss diese hohen technischen Anforderungen genügen.  

Daher ist die Mehrheit der DWH in Schichten organisiert, wie man es von einem sogenannten OSI-Schichtenmodell kennt. Dabei werden je nach Schicht unterschiedliche Funktionen wie die Sammlung, Sortierung, Speicherung oder Segmentierung veranlasst. Im Allgemeinen lässt sich einem DWH folgende Kriterien zuweisen: 

  • Vereinheitlichung: Daten, welche aus unterschiedlichen Quellen herbeigezogen werden, lassen sich hinsichtlich ihres Formats mit Metadaten vereinheitlichen.  
     
  • Themenorientiert: Ein DWH ist themenbasiert aufgebaut. Dies bedeutet, dass sich dieses an der Struktur einer Organisation orientiert. Dementsprechend lassen sich Daten beispielsweise nicht nach Produktinformation sortieren, sondern nach Produktkategorien und Kunden.  
     
  • Zeitorientiert: Zudem lassen sich Daten innerhalb des Datawarehouse in unterschiedlichen Zeiteinheiten auslesen. Dies bedeutet, dass genauere Auswertungen möglich sind und eine hohe Aktualität der Daten besteht.  
     
  • Beständigkeit: Fehlende Daten innerhalb eines Datensatzes werden dank einem DWH ergänzt, sodass eine hohe Beständigkeit im Datensatz herrscht.  

Was sind die Komponenten eines Data Warehouse? 

Grundlegend setzt sich ein Data Warehouse aus den im Folgenden beschriebene Komponenten zusammen: 

  • Data Warehouse-Datenbasis: Die Datenbasis stellt das Fundament eines jeden Data Warehouse dar. Dabei werden sowohl historische als auch aktuelle Daten in den Datenbestand miteinbezogen. 
     
  • ETL: Mit ETL sind Extraktions- Transformations- und Ladeprogramme gemeint. Diese haben die Aufgabe, im Bereich der Datenerhebung für eine Vereinheitlichung der Daten zu sorgen. Bei diesem Prozess werden verschiedene Funktionen genutzt, um potentielle Daten aus unterschiedlichen Systemen zu extrahieren, transformieren und in ein DWH einfließen zu lassen.  
     
  • Archivierungssystem: Das Archivierungssystem dient im Allgemeinen, wie der Name es verrät, der Sicherung und Archivierung von Daten. Ziel eines Archivierungssystems besteht darin, kurzer Antwortzeiten und eine schnelle und einfache Bereitstellung von Informationen jederzeit anzubieten. Zudem hat die Archivierung des Datenbestands den Vorteil, dass im Falle eines Systemfehlers die Wiederherstellung des Data Warehouse ohne einen Datenverlust gewährleistet ist.  
     
  • Meta-Datenbanksystem: Das Meta-Datenbanksystem hat die Aufgabe, den Nutzer bei der Suche relevanter Informationen innerhalb des DWH zu unterstützen. Demnach dient es als eine Art Wegweiser und vereinfacht die Nutzung eines DWH. Zudem stellt das Meta-Datenbanksystem insbesondere für das Data Warehouse-Management einen essenziellen Antreiber dar, da dieses alle notwendigen Informationen zur Steuerung eines Transformationsprozesses bereitstellt. Dies geschieht dadurch, dass die Metadaten einige Informationsflüsse von Quell- zu Zieldatenbanken definieren.  

In welchen Bereichen dient ein Data Warehouse? 

Im Allgemeinen lässt sich sagen, dass durch die Aggregation, Speicherung und Auswertung relevanter Unternehmensdaten innerhalb eines DWH zahlreiche Vorteile bezüglich der Optimierung von Prozessen, verbesserten Wettbewerbsfähigkeit und der allgemeinen strategischen Ausrichtung eins Unternehmens zu erzielen sind.   

Die strukturierte Datenbereitstellung bringt in zahlreichen Branchen und Anwendungen einige Vorteile mit sich. Im Folgenden werden Ihnen unterschiedliche Funktionen und Vorteile anhand verschiedener Branchen erklärt: 

  • Finanzdienstleistung: Gerade in Bereichen, in denen sich der Arbeitsalltag primär um die Analyse von Zahlen dreht, spielt die jederzeitige Nutzung relevanter Daten eine entscheidende Rolle. Daher benötigen vor allem Versicherungsunternehmen sowie Banken einen stetigen Zugang zu wertvollen Informationen. Die benötigten Informationen und Daten sind jedoch nur dann wertvoll, wenn diese ordnungsgemäß validiert und untereinander verknüpft sind. Ein DWH bietet genau diese Möglichkeit. 
  • Gesundheitswesen: Um zu verschiedenen Patienten wichtig Informationen zu erhalten, wird ein DWH ebenfalls im Gesundheitswesen angewendet. Jegliche personenbezogenen Daten wie Krankheitsbilder und weitere Gesundheitsdaten sowie finanzielle Transaktionen und Versicherungsdaten können somit innerhalb einer Datenbank zur guten Übersichtlichkeit genutzt werden.  
  • Einzelhandel: Ebenfalls stellen die schnelle Bereitstellung sowie Archivierung wichtiger Daten im Einzelhandel eine wichtige Rolle. Vor allem dann, wenn eine große Anzahl an Kunden besteht, ist ein Strukturierung vorliegender Daten unumgänglich. Dabei können sowohl individuelle Kundeninformationen als auch Verkaufszahlen oder weitere Kennzahlen ermittelt sowie gespeichert werden.  

Was sind die Herausforderungen im Umgang mit einem Data Warehouse? 
 

Trotz zahlreicher Vorteile eines Data Warehouse bietet dieses auch gewissen Herausforderungen, die es zu beachten gilt. Im Nachfolgenden betrachten wir die Herausforderungen eines Data Warehouse: 

Reporting 

Je nach Unternehmensstruktur und Größe eines Unternehmens verändert sich Größe des Datenbestands und ein damit verbundener Zeitaufwand im Umgang mit einem DWH. Trotz der zuvor erwähnten Verringerung der Komplexität durch die Einführung eines DWH benötigt dieses dennoch einen gewissen Zeitaufwand im Rahmen des Reportings. Dies hängt vor allem damit zusammen, dass die Einbeziehung unterschiedlicher Abteilungen eines Unternehmens für einen adäquaten Umgang mit einem solchen System von Nöten ist.  

Kosten 

Trotz gewisser Vorteile eines Data Warehouse sollte das Verhältnis zwischen Kosten und Nutzen nicht außer Acht gelassen bleiben. Je nach Unternehmensgröße und Datenbestand kann es vorkommen, dass das Verhältnis zwischen den entstehenden Kosten und dem generierten Wert in einem nicht rentablen Verhältnis steht.  

Flexibilität 

Wie zuvor beschrieben stellt die Vereinheitlichung des Datenbestands einen herausstechenden Vorteil eines Data Warehouse dar. Dies kann jedoch ebenfalls ein Nachteil sein, vor allem dann, wenn die Daten in gewisser Weise zu vereinfacht werden. Dies erschwert daraufhin meist die Arbeit innerhalb der Praxis, da gewisse Strukturen und Verbindungen der Daten schlechter ersichtlich sind.  

Datenschutz 

Da die Vereinheitlichung und Speicherung riesiger Datenmengen in einem Data Warehouse stattfinden, stellt der Bereich des Datenschutzes einen wichtigen Bereich dar. Das Unternehmen sollte sich deshalb im Klaren sein, dass lediglich vertrauenswürdige und dem Unternehmen zugehörige Personen einen Zugriff auf das Data Warehouse haben.  

Fazit 

Prinzipiell bietet ein Data Warehouse jedem Unternehmen einen Mehrwert, welches ein solches System als Grundlage zur besseren Entscheidungsfindung nutzen möchte. Da ein Data Warehouse als eine Art autonome Datenbank gilt, welche Daten aus verschiedeneren Quellen zusammenführt, verringert sich die Komplexität um ein Vielfaches. Vor allem für Datenanalysen sowie betriebliche Entscheidungsprozesse ist dies sehr hilfreich und viele Unternehmen sollten dies beachten.  

Wenn Sie dieses Thema interessiert oder Sie Hilfe bei der Umsetzung benötigen, dann kontaktieren Sie mich gerne.  

Ihr Ansprechpartner: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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