Data-Warehouse-Definition — Wissenswertes auf einen Blick

Ein Data Warehouse, kurz DWH, ist eine zentrale Datenbank bzw. ein Datenbanksystem, das von operativen Datenverarbeitungssystemen abgetrennt ist. Dieses Datenlager enthält und sammelt Input an heterogenen Informationen aus unterschiedlichen Quellen. Alle Daten, die dabei als relevant erscheinen, werden in konsistenten Datensätzen in dem Data Warehouse gespeichert. Das Konzept des Data Warehouse verfolgt also das Ziel, Daten für verschiedene Anwendungen nutzbar zu machen und stellt diese auf entsprechende Weise bereit.

Wir erklären Ihnen im folgenden Glossarbeitrag, wie für den Begriff Data Warehouse die Definition lautet und welche Vorteile für die Informationstechnologie entstehen.

Was ist ein Data Warehouse und welche Ziele verfolgt es?

Das Format Data Warehouse ist eine Sammlung von Geschäftsdaten zu Analysezwecken verschiedener Geschäftssysteme eines Unternehmens. Es dient als zentraler Speicher unterstützend bei strategischen Entscheidungsfindungen (bspw. Kauf einer bestimmten Ware) und für eine globale Sicht auf Daten aus unterschiedlichen Datenbeständen. Die Daten werden laut Data-Warehouse-Definition aus vorgelagerten Systemen gesammelt, verdichtet, langfristig gespeichert und können somit Analysesysteme mit Daten versorgen. Zu Data-Warehouse-Anwendungen zählen zum Beispiel Web-Mining, Data-Mining, Data-Marts und Entscheidungsunterstützungssysteme (Decision Support Systems, DSS).

Neben den vielfältigen Optionen an Analysen, ist mithilfe von Data Warehousing eine automatisierte Verwaltung, eine simple Bereitstellung, Skalierung und Administration möglich. Die Daten können aufgrund des vereinfachten Zugriffs von denjenigen abgerufen werden, die diese Daten aktuell benötigen. Als Datenlager besitzt ein Data Warehouse mehrere Aufgabenbereiche, die insgesamt als ETL-Prozess bezeichnet werden:

• Datenbeschaffung: Beschaffung und Extraktion der Daten aus verschiedenen Datenbeständen (ETL-Prozess)
• zentrale Datenhaltung: Speicherung der Daten im Datenlager und Langzeitarchivierung
• Datenversorgung: Versorgung nachgelagerter Systeme mit den benötigten Daten
• Datenauswertung: Analyse und Auswertung der Datenbestände

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