Was ist ein Data Warehouse?
Für heutige Unternehmen ist die effektive Erfassung, Speicherung und Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen essenziell, um Daten analysieren und Erkenntnisse daraus gewinnen zu können. Datenanalyse ist heute ein unverzichtbares Werkzeug für Umsatzgenerierung, Kosteneindämmung und Profitoptimierung. Daher ist es kein Wunder, dass die Menge an Daten, die erzeugt und analysiert wird, und die Anzahl und Typen von Datenquellen sprunghaft angestiegen sind.
Datengestützte Unternehmen benötigen leistungsfähige Lösungen zur Verwaltung und Analyse großer Datenmengen in ihren Geschäftsbereichen. Die Systeme müssen skalierbar, zuverlässig und so sicher sein, wie es in regulierten Branchen erforderlich ist. Außerdem müssen sie flexibel genug sein, um eine Vielzahl von Datentypen und Anwendungsfällen zu unterstützen. Diese Anforderungen übersteigen die Fähigkeiten herkömmlicher Datenbanken bei Weitem. Hier setzt das Data Warehouse an.
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Definition von Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist ein Unternehmenssystem zur Analyse und Berichterstellung zu strukturierten und semistrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen. Dazu zählen Point-Of-Sale-Transaktionen, Marketingautomatisierung, Customer-Relationship-Management usw. Ein Data Warehouse eignet sich sowohl für Ad-hoc-Analysen als auch die Erstellung benutzerdefinierter Berichte. In einem Data Warehouse können sowohl aktuelle Daten als auch Verlaufsdaten zentral gespeichert werden. Es ist darauf ausgelegt, einen langfristigen Überblick über Daten zu bieten. Das macht das Data Warehouse zu einem zentralen Bestandteil von Business Intelligence.
Cloud Data Warehouse
Cloud Data Warehouses werden von Cloud-Dienstanbietern verwaltet und gehostet. Sie verbinden die Flexibilität von Cloud-Umgebungen mit besser vorhersagbaren Kosten, die nutzungsbasiert oder fix sein können.
Die Investitionskosten sind üblicherweise deutlich niedriger und die Auftragsbearbeitung kürzer als bei lokalen Lösungen, da keine Hardware gekauft werden muss. Die serverlosen und NoOps-Eigenschaften von Cloud Data Warehouses ermöglichen eine hohe Effizienz im Betrieb.
Vorteile von Cloud Data Warehouses
Unternehmen rücken immer mehr von herkömmlichen Data Warehouses ab und setzen auf Data Warehouses in der Cloud, bei denen sie von den Kosteneinsparungen und der Skalierbarkeit von verwalteten Diensten profitieren können.
Die wichtigsten Vorteile des Data-Warehouse-Prozesses in der Cloud sind:
Vollständig verwaltet für betriebliche Einsparungen
Bei einem Cloud Data Warehouse können Sie Verwaltungsaufgaben auf Cloud-Anbieter auslagern und so Service Level Agreements besser einhalten. Dadurch sparen Sie Betriebskosten und Ihr firmeninternes Team gewinnt Zeit für wachstumsgenerierende Aufgaben.
Bessere Verfügbarkeit im Vergleich zu lokalen Data Warehouses
Cloud-Anbieter müssen SLAs einhalten und bieten mit einer nahtlos skalierbaren, zuverlässigen Cloud-Infrastruktur eine bessere Verfügbarkeit. Bei lokalen Data Warehouses gibt es Skalierungs- und Ressourcenbeschränkungen, die sich nachteilig auf die Leistung auswirken können.
Für Skalierung entwickelt
Cloud Data Warehouses sind flexibel und lassen sich nahtlos gemäß Ihren geschäftlichen Anforderungen skalieren.
Flexible Preise für Kosteneffizienz
Eine Cloud-Lösung ermöglicht flexible Preise: entweder nutzungsbasiert oder als besser vorhersagbare Flatrate-Option. Manche Anbieter berechnen die Kosten nach Durchsatz oder nach Stunde pro Knoten. Andere berechnen einen Festpreis für eine bestimmte Ressourcenzahl. In jedem Fall vermeiden Sie die gewaltigen Kosten eines lokalen Data Warehouse, das 24 Stunden am Tag und sieben Tage pro Woche in Betrieb ist, unabhängig davon, ob Ressourcen benötigt werden oder nicht.
Echtzeitanalysen
Cloud Data Warehouses unterstützen Streamingdaten. So können Sie Daten in Echtzeit abfragen, um schnelle und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Initiativen für maschinelles Lernen und KI
Kunden können Anwendungsfälle für maschinelles Lernen schnell initiieren und operationalisieren, um Geschäftsergebnisse zu prognostizieren.
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Vorteile von Data Warehouses
Manche Unternehmen und Branchen benötigen Datenanalysen, die nicht nur extrem umfangreich sind, sondern auch fortlaufend und in Echtzeit erfolgen müssen. So nutzen zum Beispiel manche Dienstanbieter Echtzeitdaten, um ihre Preise im Laufe des Tages dynamisch anzupassen. Versicherungen analysieren unter anderem Policen, Verkäufe, Ansprüche und Gehaltsabrechnungsdaten und nutzen maschinelles Lernen, um Betrug zu prognostizieren. Spieleentwickler müssen das Nutzerverhalten in Echtzeit verfolgen und darauf reagieren können, um das Spielerlebnis zu verbessern. Data Warehouses machen all diese Vorgänge möglich.
Wenn für Ihr Unternehmen eine oder mehrere der folgenden Anforderungen zutreffen, ist es wahrscheinlich ein guter Kandidat für ein Data Warehouse:
- unterschiedliche Datenquellen
- Big-Data-Analyse und -Visualisierung, sowohl asynchron als auch in Echtzeit
- maschinelles Lernen/KI
- Streaminganalyse
- Erstellung benutzerdefinierter Berichte/Ad-hoc-Analyse
- Data Mining
- Data Science
Anwendungsfälle
Isolierte Daten konsolidieren
Sie können Daten aus mehreren strukturierten Quellen im ganzen Unternehmen, z. B. in Point-Of-Sale-Systemen, Websites oder E-Mail-Listen, schnell abrufen und an einem Ort zusammenführen, um sie dort zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Entscheidungen in Echtzeit treffen
Sie können Daten in Echtzeit analysieren, sodass Sie proaktiv mit Herausforderungen und Geschäftsvorgängen umgehen, Chancen erkennen, die Effizienz steigern und die Kosten senken können.
Benutzerdefinierte Berichte und Ad-hoc-Analysen ausführen
Sie können Verlaufsdaten von operativen Daten getrennt halten und auf einem anderen Server speichern. Endnutzer können so auf die Verlaufsdaten zugreifen und eigene Abfragen und Berichte ausführen, ohne dass die Leistung operativer Systeme beeinträchtigt wird oder sie Hilfe von IT-Mitarbeitern benötigen.
Maschinelles Lernen und KI integrieren
Sie können Verlaufs- und Echtzeitdaten erfassen und daraus Algorithmen entwickeln. Diese ermöglichen Vorhersagefunktionen, z. B. das Prognostizieren von Trafficspitzen oder das Vorschlagen relevanter Produkte, während ein Kunde eine Website besucht.
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