Das Corporate Data Warehouse (CDW) ist ein Begriff, der die groß angelegte, zentralisierte Speicherung aller Daten im Zusammenhang mit der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens beschreibt. Es dient der Speicherung, Verwaltung und Auswertung von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Kunden- und Transaktionsdaten, Finanz- und Betriebsdaten sowie Daten aus verschiedenen Business Intelligence-Anwendungen.
Ein CDW bietet Unternehmen erhebliche Vorteile, u. a. die Möglichkeit, an einem Ort auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen, die Genauigkeit von Geschäftsentscheidungen zu verbessern und Zeit und Geld zu sparen. Der Einsatz eines CDW ermöglicht es Unternehmen außerdem, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten, die Datensicherheit zu gewährleisten und die Branchenvorschriften einzuhalten.
Ein CDW ist in der Regel in Schichten aufgebaut, wobei die oberste Schicht die aktuellsten Daten enthält und jede nachfolgende Schicht Daten aus früheren Zeiträumen. Diese Struktur soll sicherstellen, dass die Daten zugänglich, sicher und aktuell sind.
Zu den wichtigsten Komponenten eines CDW gehören eine Datenbank, ein ETL-System (Extract, Transform, Load), ein Data Warehouse und ein Data Mart. Die Datenbank speichert die Daten, während das ETL-System zum Extrahieren und Transformieren der Daten verwendet wird und das Data Warehouse und der Data Mart zum Speichern und Präsentieren der Daten dienen.
Der Hauptunterschied zwischen einem CDW und einem Data Lake besteht darin, dass ein CDW für die Speicherung und Verwaltung strukturierter Daten konzipiert ist, während ein Data Lake für die Speicherung und Verwaltung unstrukturierter Daten konzipiert ist. Darüber hinaus wird ein CDW in der Regel zum Speichern von Daten aus mehreren Quellen und zur Erstellung von Berichten verwendet, während ein Data Lake häufig zum Speichern von Daten aus einer einzigen Quelle verwendet wird.
Bei der Implementierung eines CDW muss sichergestellt werden, dass ausreichend Speicherplatz und Rechenleistung zur Verfügung stehen, dass die Datenbank für eine optimale Leistung richtig konfiguriert wird und dass die Daten ordnungsgemäß gesichert werden. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Daten ordnungsgemäß indiziert werden und dass die Daten konsistent gepflegt und aktualisiert werden.
Ein CDW kann zur Verbesserung der Unternehmensleistung eingesetzt werden, indem es eine einzige Datenquelle bereitstellt, die zur Entwicklung von Erkenntnissen und zum Treffen fundierter Entscheidungen genutzt werden kann. Durch den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens, der Transaktionen und anderer Schlüsselaspekte ihres Geschäftsbetriebs gewinnen.
Die Pflege eines CDW kann eine Herausforderung sein, da sie ständige Ressourcen und Fachkenntnisse erfordert. Wenn sich Datenquellen ändern, muss das Data Warehouse aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind. Darüber hinaus müssen die Daten regelmäßig überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie sicher sind und den Branchenvorschriften entsprechen.
Data Warehousing wird immer wichtiger, da die Menge der gesammelten Daten ständig zunimmt. Aus diesem Grund investieren Unternehmen verstärkt in CDWs, um sicherzustellen, dass sie Zugang zu den aktuellsten Daten haben. Darüber hinaus werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt, um die Prozesse der Datenerfassung, -speicherung und -analyse zu automatisieren, wodurch CDWs effizienter und kostengünstiger werden.
Es gibt vier Hauptbegriffe, die im Data Warehousing verwendet werden: Datenextraktion, -transformation, -laden und Data Mining.
Datenextraktion ist der Prozess des Abrufs von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, Flat Files und Web Services. Die Daten werden dann in ein Format umgewandelt, das in ein Data Warehouse geladen werden kann. Die Datentransformation umfasst das Bereinigen, Normalisieren und Aggregieren von Daten. Beim Laden der Daten werden die transformierten Daten in das Data Warehouse geladen. Data Mining ist der Prozess der Analyse der Daten im Data Warehouse, um Trends und Muster aufzudecken.
Die 5 Komponenten des Data Warehouse sind:
1. Datenintegration: Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Repository zusammengeführt. Diese Daten können aus Transaktionssystemen, operativen Datenspeichern, Datenquellen von Drittanbietern oder aus jeder anderen Quelle stammen.
2. Datenqualität: Bei der Datenqualität geht es darum, sicherzustellen, dass die Daten im Warehouse korrekt, vollständig und konsistent sind. Dazu gehören die Bereinigung von Daten zur Beseitigung von Fehlern, die Standardisierung von Daten zur Gewährleistung der Konsistenz und die Anreicherung von Daten zur Ergänzung fehlender Informationen.
3. Datenmodellierung: Bei der Datenmodellierung wird die Struktur der Daten im Warehouse entworfen. Dazu gehört der Entwurf von Dimensionsmodellen, Sternschemata und Würfelstrukturen.
4. Datenverwaltung: Bei der Datenverwaltung handelt es sich um den Prozess der Verwaltung des Warehouse, einschließlich Aufgaben wie Sicherheit, Leistungsoptimierung sowie Sicherung und Wiederherstellung.
5. Datenanalyse: Die Datenanalyse ist der Prozess der Abfrage und Analyse der Daten im Warehouse, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dazu gehört der Einsatz von Tools wie OLAP, Data Mining und statistische Analysen.