Wie sich Enterprise Data Warehouse auf Unternehmen auswirkt: Konzept und Vorteile erklärt

Heutzutage, in unserem digitalen Zeitalter, ist der reibungslose Ablauf und die Nutzung riesiger Datenmengen ein wesentlicher Faktor für Unternehmen, um relevant und gefragt zu bleiben. Eine großartige Lösung, um diesem Bedarf gerecht zu werden, ist ein Enterprise Data Warehouse (EDW), bei dem es sich um einen zentralen Speicher für alle Daten eines Unternehmens handelt. Eine solche Software ermöglicht es Unternehmen, Informationen aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu strukturieren und die vollständige Quelle für Erkenntnisse und Forschung sicherzustellen. Dieser Artikel wird Ihnen helfen, sich mit dem Konzept von EDW, seinem Wert und der Art und Weise, wie es Organisationen dabei hilft, zu klugen Entscheidungen beizutragen, die die Datenforschung widerspiegeln, zu befassen.

Eine Enterprise-Data-Warehouse-Idee

Ein Enterprise Data Warehouse (EDW) ist ein zentraler Knotenpunkt, der enorme Mengen an Informationen und Details speichert, die aus verschiedenen Ressourcen innerhalb eines Unternehmens abgerufen wurden. Diese Lösung wurde mit Schwerpunkt auf Business-Intelligence- und Analysesoftware entwickelt und liefert die umfassende Vision von Daten, die sich über das gesamte Unternehmen erstrecken.

EDWs erfreuen sich heute großer Beliebtheit und werden von Unternehmen unterschiedlicher Größe und in einem breiten Spektrum von Bereichen eingesetzt, um Daten zu recherchieren, bei der Umsetzung einer fundierten Strategie zu helfen und Erfolg zu erzielen. Der Hauptzweck eines EDW besteht darin, eine vollwertige Quelle der Wahrheit für unternehmensweite Daten bereitzustellen, die es den Mitarbeitern erleichtert, die Details zu finden und zu untersuchen.

EDWs umfassen traditionell aufgezeichnete Informationen, die dabei helfen, Trends und Untersuchungen zu spezifizieren, die die Entwicklung des Geschäftsplans sowie die weiteren Schritte, die unternommen werden können, bereichern können. Die Eingaben werden in einer Strategie extrahiert, die Komfort bei der Bestellung und Generierung von Erkenntnissen gewährleistet und es den Benutzern im Unternehmen ermöglicht, mithilfe der Lagerautomatisierungstechnologie einfach und unkompliziert analytische Daten zu erhalten.

Abgesehen davon ermöglichen EDWs die Datenverbindung, indem sie Unternehmen die Beschaffung von Informationen aus einer Reihe wichtiger Quellen ermöglichen. Dabei kann es sich um Informationen handeln, die aus interner Software wie CRM, ERP und HR stammen, aber auch um externe Informationen, die aus interner Software wie CRM, ERP und HR sowie externen Informationsquellen wie sozialen Medien, Web-Insights und dem Markt stammen Analytik. Durch die Integration all dieser Daten an einem Ort können Unternehmen einen umfassenderen Überblick über ihre Abläufe und Kunden erhalten.

Verwandte Themen: Die 6 besten SEO-Tools für Unternehmen, die Sie jetzt im Jahr 2023 verwenden können.

EDW-Architektur

Die Architektur einer solchen Software ist variabel und kann genau auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten werden. Dennoch sollten wir die Grundmodelle zusammenfassen: den traditionellen Ansatz und den modernen Ansatz.

Innerhalb der traditionellen Architektur implizieren wir eine mehrstufige Architektur, die Datenspeicher, Integration und Business-Intelligence-Schichten voneinander trennt. Es wird seit langem genutzt und ist bis heute die beliebteste Variante. Allerdings kann es kompliziert und kostspielig sein, dies zu konzipieren und eine kontinuierliche Unterstützung sicherzustellen.

Die moderne Technik basiert auf einem Datenpool, einem beträchtlichen Speicher, der Rohinformationen enthält. Es ist im Vergleich zu dem zuvor beschriebenen Modell relativ anpassbarer, da es Unternehmen ermöglicht, umfassende Datenmengen in einem festen Ansatz zu verwalten und zu nutzen. Unabhängig davon benötigen Sie möglicherweise ausgefeilte Datenverfahren und Verwaltungsstärken, um die absolute Genauigkeit, Kompatibilität und Glaubwürdigkeit der Daten sicherzustellen.

EDW-Typen

Wir sind in der Lage, die verschiedenen Arten von Enterprise Data Warehouses zu skizzieren, aus denen Unternehmen je nach ihren spezifischen Anforderungen und Anforderungen wählen können. Jede Art von EDW bietet sowohl typische Vorteile als auch Schwächen, und Unternehmen sollten ihre Optionen genau prüfen, bevor sie sich für eine bestimmte Art von EDW entscheiden.

Zentralisiertes EDW

Es handelt sich um die bekannteste Art von Data Warehouse, bei dem alle Daten in einem eigenständigen, vollständigen Hub gesammelt werden. Ein solches EDW wird in Institutionen eingesetzt, die über eine vollwertige Informationsquelle verfügen. Die zentralisierte Lösung ist unkompliziert in der Handhabung und im Support, da alle Daten an einem Ort gespeichert werden. Dennoch kann die Komplexität in der Skalierung des zentralisierten EDW sowie in der Handhabung eines riesigen Informationspools liegen, was zu einer komplizierteren Erfassung von Daten aus zahlreichen Quellen führt.

Föderierte EDW

Dieses EDW kann als verteiltes Repository beschrieben werden, das die Informationen aus einer Reihe von Beziehungen zusammenführt. Bei einem föderierten Typ werden Daten an mehreren Stellen gespeichert und können über eine gemeinsame Schnittstelle darauf zugegriffen werden. Ein solcher EDW-Typ wird von Unternehmen mit umfangreichen Datenquellen eingesetzt, die verschiedene Geschäftseinheiten oder Tochtergesellschaften umfassen. Diese Wahl ist erfreulich skalierbar und in der Lage, umfangreiche Lasten zu bewältigen. Sie sollten sich jedoch darüber im Klaren sein, dass es schwierig sein kann, bei gemischten Quellen eine hohe Datenqualität und ausreichende Sauberkeit zu gewährleisten.

Hub-and-Spoke-EDW

Kurz gesagt handelt es sich um eine Mischung aus konsolidierten und föderierten EVWs. In einem solchen EDW werden Daten in einem zentralen Hub gesammelt und sind über ein Netzwerk von Spokes verfügbar, die eine Verbindung zu den erforderlichen Datenquellen herstellen. Traditionell empfinden Unternehmen, die über eine Kombination aus zentralen und dezentralen Datenquellen verfügen, diese Art aufgrund ihres Konzepts als sehr vorteilhaft. Das Hub-and-Spoke-System wird für seine hohe Skalierbarkeit geschätzt und kann große Datenmengen effektiv bewältigen. Dennoch kann es problematisch sein, es einzuführen und zu unterstützen.

Data Mart EDW

Ein Data-Mart-EDW ist eine kleinere, konzentriertere Version des zentralisierten EDW, die so organisiert ist, dass sie einen genauen Geschäftsvorgang oder -vorgang aufrechterhält, verdeutlicht, im Zusammenhang mit Vertrieb oder Marketing oder anderen benötigten Daten steht. Data Marts werden im Allgemeinen im Rahmen der Datenabfrage aus dem zentralen EDW erstellt und in einer separaten Datenbank reserviert, die an einen bestimmten Anwendungsfall angepasst ist. Unternehmen mit spezifischen Geschäftsanforderungen, die eine gezieltere Sicht auf die Daten erfordern, werden von dieser Art enorm profitieren. Darüber hinaus ist es einfach zu verwalten und zu warten.

Virtuelles EDW

Eine virtuelle Lösung bietet traditionell einen konsolidierten Blick auf Details aus einer beträchtlichen Anzahl von Quellen, ohne dass die gesammelten Teile in einem Hub aufbewahrt werden müssen. Hier können die Parteien die Daten entsprechend den Anforderungen Ihres Unternehmens in Echtzeit einsehen. Die am häufigsten genutzten Optionen sind das Stern- und das Schneeflockenschema – ein einfaches Beispiel, das eine Faktentabelle enthält, die von Dimensionsebenen umgeben ist. Die Schneeflocke weist eine höhere Komplexität auf und enthält eine zusätzliche Normalisierung der Dimensionstabellen.

Siehe auch: Wie hängt der Erfolg eines Unternehmens von der Integration von Unternehmensanwendungen ab?

Wie erstellt man ein Enterprise Data Warehouse?

Der Implementierungsablauf eines Enterprise Data Warehouse ist ein mehrstufiger und langwieriger Vorgang, der ohne eine gründliche und tiefgreifende Strategieerstellung sowie das anschließende Design und die Konfiguration nicht ordnungsgemäß durchgeführt werden kann. Machen wir uns mit einer ausführlichen Roadmap vertraut, die den EDW-Erstellungsprozess offenlegt:

Definieren Sie Ihre Geschäftsanforderungen

Beginnen Sie mit der Produkterstellung, indem Sie Ihre Geschäftsanforderungen, Ziele und Zielsetzungen identifizieren. Dies wird Ihnen dabei helfen, die Daten zu bestimmen, die Sie in Ihrem EDW sammeln und analysieren müssen.

Wählen Sie ein Datenmodell

Sie sollten ein Informationsmodell wählen, das den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht. Die am häufigsten genutzten Optionen sind das Stern- und das Schneeflockenschema. Das Star-Schema ist ein einfaches Beispiel, das eine von Dimensionsebenen umgebene Faktentabelle enthält. Die Schneeflocke weist eine höhere Komplexität auf und enthält eine zusätzliche Normalisierung der Dimensionstabellen.

Entscheiden Sie sich für einen Lösungsstapel

Derzeit verfügen wir über eine enorme Auswahl an technischen Instrumenten, die für die Entwicklung von EDW-Software geeignet sind. Sie sollten einen Tech-Stack in Betracht ziehen, der die Bedingungen, finanziellen Ressourcen und technischen Fähigkeiten Ihres Unternehmens widerspiegelt. Zur Orientierung: Die traditionellen EDW-Lösungen umfassen Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken und traditionelle RDBMS-Systeme wie Oracle oder SQL Server.

Planen Sie das Data Warehouse

Sie sollten zusätzliche Anstrengungen unternehmen, um Ihr Data-Warehouse-Schema zu organisieren, das auf Ihrem ausgewählten Datenmodell sowie dem zuvor ausgewählten Lösungsstapel basiert. Hier geht es um die Erstellung von Tabellen, Ansichten und Indizes, um den Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden. Zu diesem Zweck kann es auch sinnvoll sein, Ihre ETL-Abläufe (Extrahieren, Transformieren, Laden) zu bestimmen, um Daten von der Quelle zum EDW zu verschieben.

Bauen Sie Ihr Data Warehouse auf

Nachdem Sie Ihr Data Warehouse entworfen haben, ist alles bereit für die Implementierung. Dazu gehören Aktivitäten wie das Einrichten Ihrer Datenbankumgebung, das Erstellen von Tabellen und zusätzlichen Datenbankobjekten sowie das Konfigurieren Ihrer ETL-Aktionen. Es besteht auch die Möglichkeit, Ihr Data Warehouse zu testen, um sicherzustellen, dass es die Kernziele und Leistungsziele Ihrer Organisation erfüllt.

Datenverwaltung anwenden

Datenkontrolle kann als die Technik zur Organisation der Verfügbarkeit, Nützlichkeit, Güte und Sicherheit der in Ihrem EDW gespeicherten Informationen erklärt werden. Setzen Sie Daten-Governance-Richtlinien und -Strategien durch, um sicherzustellen, dass Ihre Daten gültig, konsistent und ausreichend geschützt sind.

Stellen Sie die Benutzerzulassung sicher

Dies ist ein wichtiger Punkt, um Benutzern Zugriff auf Ihr EDW zu gewähren. Daher sind Funktionen wie die Registrierung von Benutzerkonten, das Einrichten von Berechtigungen und das Erstellen von Berichten und Dashboards erforderlich. Dadurch können Benutzer Daten nutzen und analysieren.

Verwandte Themen: Warum sollten Sie Zero Trust für Ihr Unternehmen implementieren?

Verfolgen und optimieren Sie die Kapazität

Vernachlässigen Sie schließlich nicht die Überwachung und Anpassung der Leistung Ihres EDW, indem Sie die Abfrageleistung verfolgen, Engpässe identifizieren und Ihre ETL-Vorgänge optimieren, um sicherzustellen, dass Daten schnell und genau geladen werden.

Der Ablauf einer EDW-Implementierung ist ein komplexer Vorgang, der eine gründliche Strategie und Durchführung erfordert. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie ein EDW erstellen, das Ihren Geschäftsanforderungen entspricht und Ihre Datenanalyseanforderungen unterstützt.

Autorin: Julia Melnik

Dieser Artikel wurde von Yuliya Melnik geschrieben. Yuliya ist technische Redakteurin bei Cleveroad. Es ist ein Unternehmen für die Entwicklung von Web- und mobilen Apps in der Ukraine. Sie begeistert sich für innovative Technologien, die die Welt zu einem besseren Ort machen, und liebt es, Inhalte zu erstellen, die lebendige Emotionen hervorrufen.