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Data-Warehousing

Data Warehouse – Information Warehouse -Der Wissenspeicher eines Unternehmens


Daten aus den unterschiedlichsten Informations- und Kommunikationstechniken eines Unternehmens, sind oft schwer vergleichbar und nur mit großem Aufwand zentral verfügbar. Eine Zusammenführung  dieser Daten eröffnet aber neue Möglichkeiten unternehmerische Chancen zu erkennen, bestehende Problemfelder aufzudecken und Prozessabläufe zu optimieren.

Die Lösung, die das ermöglicht heißt Data Warehousing. Date Warehousing ist der Prozess zur integrierten und strukturierten Sammlung von Unternehmensinformationen aus den unterschiedlichsten Systemen. Durch Prozesse der Datenintegration werden Informationen, die verstreut sind, aufgearbeitet und zentral abgespeichert. Der hier abgelegte Datenbestand ist qualitativ am hochwertigsten innerhalb des Unternehmens. Daher spricht man auch vom  „singlepointoftruth“.



Data Warehousing Konzepte basieren im Wesentlichen auf folgenden Merkmalen:


1. Separate Datenhaltung
Kernbereich von Data Warehousing ist eine zentrale Datenbank (=Data Warehouse) in der die Daten losgelöst von operativen Systemen abgespeichert werden.
 
2. Periodische Datenspeicherung
Die von den operativen Systemen separierte Datenhaltung wird in regelmäßigen Abständen aktualisiert. Dies kann je nach Anforderung wöchentlich, täglich, fast zeitgleich (near real-time) oder in Echtzeit (Real-time) erfolgen.
 
3. Eigenes System
Das Data Warehouse wird auf einem separaten System installiert. Der Markt bietet hierfür unterschiedliche Technologien und damit verbundene Servicedienste (Analysewerkzeuge).

4. Analyseorientierte Datenstruktur
Die Daten im Data Warehouse werden in der Form abgespeichert, dass Sie bestmöglich für Analysefunktionen zur Verfügung stehen.

5. Einbeziehung von unternehmensinternen und externen Daten(quellen)
Data Warehousing Lösungen sollten so konzipiert sein, dass Sie auf interne und externe Informationsquellen wie beispielsweise das Internet oder soziale Dienste des Web 2.0

6. Speicherung von aktuellen und Vergangenheitsdaten
Entgegengesetzt zu operativen Systemen werden bei Data Warehouse Lösungen aktuelle und Vergangenheitsdaten gespeichert. Hintergrund ist der Ansatz entscheidungsunterstützend zu wirken. Durch das Vorhalten von aktiven und Altdaten entsteht die Möglichkeit  für Zeitreihenanalysen und Trendanalyse.