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Data-Warehousing-Konzepte: Gängige Prozesse verstehen

Data Warehousing - die Systeme, Strukturen und Prozesse, die Unternehmen für die Datenverwaltung und -speicherung verwenden - ist für moderne Organisationen von entscheidender Bedeutung. Daten sind wichtiger denn je, insbesondere im Zeitalter des maschinellen Lernens und der KI. Effektives Data Warehousing ermöglicht es Unternehmen, den Wert ihrer Daten zu nutzen, was entscheidend ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben und eine erfolgreiche Zukunft aufzubauen. Diese Seite untersucht Schlüsselkonzepte des Data Warehousing im Hinblick auf die am häufigsten verwendeten Prozesse für das Data Warehousing.

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Was ist der Zweck eines Data Warehouse?

Ein Data Warehouse (DWH) ist ein Datenverwaltungssystem. Es speichert und organisiert aktuelle und historische Daten aus mehreren Quellen in unternehmensgerechter Form. Data Warehouses können große Datenmengen verarbeiten und sind darauf ausgelegt, Unternehmen die Analyse von Trends über die Zeit zu ermöglichen. Der Hauptzweck eines Data Warehouses besteht darin, die Datenspeicherung zu erleichtern, Daten aus vielen Quellen zu konsolidieren und eine Grundlage für Datenanalysen und Reporting zu schaffen.

Welche geschäftlichen Anforderungen unterstützen Data Warehouses?

Data Warehouses kommen in der Regel in Bereichen wie Business Intelligence (BI), Analysen, Berichterstellung, Datenanwendungen, der Aufbereitung von Daten für Machine Learning (ML) und Datenanalyse zum Einsatz.

Data Warehouse

  • Ermöglichen schnelle und einfache Analysen von Unternehmensdaten, die aus operativen Systemen wie Kassensystemen, Bestandsverwaltungssystemen oder Marketing- und Vertriebsdatenbanken importiert werden.
  • Integrieren Daten aus vielen Quellen zur Darstellung historischer Trends
  • Verbessern die Entscheidungsfindung durch Unterstützung von fortgeschrittenen Analysen und Berichtsfunktionen und durch Bereitstellung von Echtzeitzugriff auf vereinheitlichte Datensätze
  • Stellen eine einzige verlässliche Datenquelle bereit, um Vertrauen in Analyseergebnisse zu schaffen
  • Von den Transaktionsdatenbanken entkoppelte Analyseverarbeitung, um die Performance beider Systeme zu verbessern.
  • Stellen die Datenqualität und -genauigkeit durch Datenbereinigung und -konsolidierung sicher
  • Fördern Konsistenz durch die Verwendung eines standardisierten Semantiksets rund um Daten, einschließlich Konsistenz in Namenskonventionen, Codes für verschiedene Produkttypen, Sprachen, Währungen und mehr
  • Unterstützen die regulatorische Compliance durch sichere und transparente Speicherung und Verwaltung sensibler Daten

Schlüsselkonzepte des Data Warehouse

Data Warehousing besteht aus mehreren Schritten, Tools und Prozessen, um Unternehmensdaten für Geschäftseinblicke und Entscheidungsfindung bereitzustellen. Zu den häufigen Prozessen gehören:

Datenspeicherung

Die Datenspeicherung ist ein zentrales Element des Data Warehousing. Daten müssen so gespeichert werden, dass sie analysiert und für das Reporting genutzt werden können. Neben Data Warehouses können Datenspeicherungslösungen beinhalten:

Datenbanken: Eine Datenbank ist eine Sammlung strukturierter Daten, die über Text und Zahlen hinausgehen und auch Bilder, Videos und mehr enthalten können. Im Gegensatz dazu ist ein Data Warehouse ein strukturiertes Repository, das Daten für Business Intelligence und Analytik bereitstellt.

Data Lakes: Ein Data Lake ist ein zentraler Ort, der eine große Menge an Daten in ihrem nativen, rohen Format speichert. Im Gegensatz zu den meisten Datenbanken und Data Warehouses können Data Lakes alle Datentypen verarbeiten – einschließlich unstrukturierter und halbstrukturierter Daten wie Bilder, Videos, Audio und Dokumente – die für ML und fortgeschrittene Analysefälle von entscheidender Bedeutung sind.

Data Lakehouses: Ein Data Lakehouse ist eine offene Datenmanagementarchitektur, die die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses vereint und BI und ML auf allen Daten ermöglicht. Lakehouses verwenden Datenstrukturen und Datenmanagementfunktionen ähnlich denen eines Data Warehouse, führen sie jedoch direkt auf Cloud-Data-Lakes aus. Letztendlich ermöglicht ein Lakehouse, dass traditionelle Analytik, Data Science und ML im selben System koexistieren, alles in einem offenen Format.

Föderation ist ein wichtiges Konzept für die Datenspeicherung. Diese Datenmanagementstrategie verbessert die Zugänglichkeit und Qualität von Daten, indem Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges virtuelles Format abgefragt werden. Ein solches Modell eliminiert die Notwendigkeit für riesige Datenspeichersysteme und verbessert die Datenanalyse und -integration.

Datenintegration und -erfassung

Datenintegration und -zufuhr ist der Prozess der Datenerfassung aus mehreren Quellen und deren Ablage in einem Data Warehouse. Im Rahmen des Integrations- und Erfassungsprozesses werden Daten in einem einheitlichen Format gespeichert, was Konsistenz und Qualität gewährleistet und die Nutzung erleichtert. Unternehmen können die oben genannte Datenintegrationstechnik– Föderation – nutzen, um eine einheitliche Sicht auf Daten aus verschiedenen Quellen zu bieten, ohne diese physisch zu konsolidieren.

Traditionell wurde das durch ETL ermöglicht, was für Extrahieren, Transformieren und Laden steht. Mit ETL können Engineers Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, sie in eine verarbeitungsfähige und belastbare Ressource umwandeln und sie in die Systeme einladen, auf die dann die Endbenutzer zugreifen, um Geschäftsprobleme zu lösen.

ELT oder Extrahieren, Laden und Transformieren, ist jedoch eine neuere Verarbeitungsoption, die die modernen Datenspeicherfähigkeiten nutzt. Bei ELT werden die Daten sofort geladen, sobald sie extrahiert werden, ohne zuerst transformiert zu werden. Die Transformation in ein nutzbares Format erfolgt dann nach Bedarf direkt aus dem verwendeten Repository heraus. ELT entfaltet seine Stärken in modernen Data-Lake-Architekturen, wie etwa der Medaillon-Architektur, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten speichern kann. Mit ELT können Analysten eine größere Vielfalt von Datentypen nutzen, was potenziell zu wertvolleren Erkenntnissen führen kann.

Datentransformation

Die Datentransformation ist der Prozess, Daten in ein Format umzuwandeln, das in ein Data Warehouse geladen werden kann. Typischerweise werden Daten aus mehreren verschiedenen Quellen gesammelt, die verschiedene Formate verwenden. Die Datenübertragung reinigt und standardisiert Daten, um die geschäftliche Nutzung zu erleichtern.

Transformationsschritte können beinhalten:

  • Datenbereinigung und -filterung: Identifizierung von Inkonsistenzen, Fehlern, fehlenden Werten und doppelten Daten
  • Datenvalidierung: Überprüfung von Datentypen, Formaten, Genauigkeit, Konsistenz und Einzigartigkeit, um die Richtigkeit der Daten zu gewährleisten und fehlerhafte Ergebnisse zu vermeiden.
  • Formatumwandlung: Änderung des Datenformats zur Schaffung von Datenkompatibilität und zur Erleichterung einer reibungslosen Datenverarbeitung

Datenbereitstellung

Datenbereitstellung bezeichnet den Prozess, bei dem Daten für Benutzer verfügbar gemacht werden, um Analysen, Berichte und Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zu den Datenbereitstellungsprozessen gehören das Abfragen, Bereitstellen und Abrufen von Daten aus Speichersystemen. Ziel ist es, eine schnelle und effiziente Lieferung an Benutzer, Anwendungen und Systeme zu gewährleisten, indem Datenspeicher- und Indexierungsstrategien optimiert werden. Daten müssen auch sicher verfügbar gemacht werden. Daher sind Zugriffskontrollen, Authentifizierung und Berechtigungen von entscheidender Bedeutung.

Datenabfrage

Abfragen bezeichnet den Prozess, bei dem mit einer strukturierten Abfragesprache wie SQL gezielt auf Daten in einer Datenbank zugegriffen wird, um sie zu extrahieren oder zu verändern. Abfragen sind für Data Warehousing zentral, da sie den Zugriff auf große im Warehouse gespeicherte Datenmengen ermöglichen, deren Extraktion unterstützen und die Analyse zu aussagekräftigen Erkenntnissen machen. Unternehmen verwenden Abfragen, um Berichte, Dashboards und Visualisierungen zu erstellen, um Chancen zu identifizieren, die Leistung zu überwachen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Data Warehouses sind darauf ausgelegt, komplexe Abfragen auf großen Datensätzen effizient auszuführen.

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist der Prozess der Darstellung von Daten aus einem Warehouse in visueller Form, wie z.B. Graphen, Diagrammen, Karten, Infografiken, Data Storys, Berichten und Dashboards. Da das menschliche Gehirn Bilder schneller verarbeitet als Zahlenreihen, erleichtert Visualisierung das Verständnis von Daten im Vergleich zur Darstellung in Tabellen. Das ermöglicht es Geschäftsanwendern, Datensätze zu vergleichen und Muster, Trends, Anomalien und Ausreißer in den Daten zu identifizieren. Datenvisualisierungstools ermöglichen es Benutzern, Visualisierungen zu erstellen, Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Schlussfolgerungen zu teilen.

Optimierung der Performance von Data Warehouses

Die Optimierung von Data Warehouses ist der Prozess der Verbesserung der Abfrageleistung, der Verarbeitung und der Datenabfrage innerhalb eines Data Warehouse. Dabei kommen spezielle Techniken zum Einsatz, die komplexe Abfragen ermöglichen, hohe Performance sicherzustellen und zeitnahe Erkenntnisse zu liefern. Datenoptimierung ist besonders wichtig für die Verwaltung großer Datensätze.

Techniken zur Optimierung von Data Warehouses umfassen:

  • Optimierung von Hardware und Speicher, einschließlich Hochleistungsspeicher, effizienter Datenkompression und skalierbarer Infrastruktur
  • Indexierungsstrategien zur Beschleunigung der Datenabfrage
  • Materialisierte Ansichten für eine schnellere Abfrageausführung
  • Partitionierung teilt Daten in kleinere Segmente auf, um Datenzugriff und Abfrageleistung zu verbessern.
  • Schreiben von effizienten SQL-Abfragen zur Leistungssteigerung

Das intelligente Data Warehouse, eine Weiterentwicklung des traditionellen Data Warehouses, treibt die Optimierung noch weiter voran. Das moderne Data Warehouse nutzt die offene Data-Lakehouse-Architektur anstelle der traditionellen Architektur und verfügt über eine intelligente und automatisch optimierende Plattform. KI-gestützte Optimierung entlastet vom manuellen Management und stellt effiziente Data-Warehouse-Prozesse sicher.

KI- und ML-Integrationen

Traditionelle Data Warehouses sind auf klassische Workloads wie historische Berichte, Business Intelligence und Abfragen ausgelegt. Sie wurden jedoch nie für die Unterstützung von AI- oder ML-Workloads konzipiert oder dafür vorgesehen. Aber jüngste Fortschritte ermöglichen es, KI und ML in Data Warehouses zu integrieren. Ein intelligentes Data Warehouse bietet nicht nur Zugriff auf KI- und ML-Modelle, sondern nutzt KI außerdem zur Unterstützung bei Abfragen, der Erstellung von Dashboards und der Optimierung von Performance und Skalierung.

Data Governance

Data Governance umfasst Prinzipien, Praktiken und Tools zur Verwaltung der Datenbestände einer Organisation, um diese mit der Geschäftsstrategie abzustimmen. Data Governance ist für das Data Warehousing von entscheidender Bedeutung, da sie die Sichtbarkeit, Qualität, Sicherheit und Compliance-Fähigkeiten der Daten in der gesamten Organisation gewährleistet. Die Implementierung einer wirksamen Data-Governance-Strategie ermöglicht es Unternehmen, Daten für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung bereitzustellen, sie gleichzeitig vor unbefugtem Zugriff zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Datensicherheit

Daten sind ein wertvolles Gut für Organisationen und können auch sehr persönlich und sensibel sein. Unternehmen müssen Vorkehrungen treffen, um ihre Daten sowie die Daten ihrer Kunden vor dem Zugriff durch Unbefugte zu schützen. Sicherheitsmaßnahmen für Data Warehouses umfassen:

  • Zugriffskontrollen und Berechtigungen, einschließlich rollenbasierter Zugriffskontrolle und mehrstufiger Authentifizierung, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen auf die Daten im Warehouse zugreifen können
  • Verschlüsselung bietet im Falle eines Datenverstoßes eine zusätzliche Schutzschicht und ist häufig ein fester Bestandteil regulatorischer Compliance.
  • Datenverlustprävention dient als Schutzmechanismus, der Daten kontinuierlich überwacht und vor Verlust oder Fehlern bewahrt.
  • Regelmäßige Sicherheitsaudits zur Überprüfung der Sicherheitssysteme

Metadatenverwaltung

Metadaten sind „Daten über Daten“ und spielen eine zentrale Rolle bei Verwaltung und Steuerung von Datenbeständen. Sie liefern Kontext und Details zu den Daten, wie Herkunft, Transformationen, Struktur, Beziehungen, Nutzung und andere wichtige Elemente, die für die Sicherstellung der Datenkonsistenz, -qualität und -zuverlässigkeit entscheidend sind.

Metadatenverwaltung ist eine Sammlung von Tools und Prozessen, die Organisationen dabei helfen, Metadaten zu erfassen, zu katalogisieren und zu verwalten. Unter Metadatenverwaltung versteht man Methoden und Werkzeuge, die Unternehmen dabei unterstützen, Metadaten systematisch zu finden, zu extrahieren und zu verstehen. Es ist auch entscheidend für die Sicherheit, da es Informationen über die Datenherkunft – den Verlauf einer Datenreise durch ihren Lebenszyklus – und wer auf die Daten zugegriffen hat, bietet.

Wie Data-Warehousing-Konzepte Business Analytics unterstützen

Der zentrale Zweck eines Data Warehouse besteht darin, Daten so zu speichern, dass ihr voller Wert für die Organisation nutzbar wird. Geschäftsanalyse – der Prozess, zentrale Fragen zum Unternehmen zu stellen und die Antworten in den Daten zu finden – zählt zu den wichtigsten Methoden, mit denen Organisationen Mehrwert aus ihren Daten generieren. Jedes zentrale Konzept des Data Warehousing stärkt die Fähigkeit von Unternehmen, Geschäftsanalyse zu betreiben. Diese Konzepte des Data Warehousing arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass Daten sicher gespeichert werden und dass Geschäftsanwender sie leicht zugreifen und analysieren können. Im Kern erleichtern diese Prozesse und Systeme die Erkenntnisse und datenbasierten Entscheidungen, die Innovation, Fortschritt und Erfolg eines Unternehmens vorantreiben.

Modernes Data Warehousing auf Databricks

Databricks bietet mit Databricks SQL ein intelligentes Data Warehouse. Auf Basis der Data Intelligence Engine entwickelt, die die Besonderheiten Ihrer Daten versteht, demokratisiert Databricks SQL Analysen – für technische wie auch für fachliche Anwender gleichermaßen. Unternehmen können dank der intelligenten, sich automatisch optimierenden Plattform mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis am Markt schnell innovativ werden. Als Bestandteil der Databricks Data Intelligence Platform profitiert Databricks SQL von der Einfachheit, der einheitlichen Governance und der Offenheit der Lakehouse-Architektur.