Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Datenbank-System, das für die Sammlung, Speicherung und Verarbeitung großer Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen konzipiert ist. Das Ziel eines Data Warehouses ist es, benutzerfreundliche und leicht zugängliche Informationen für das Management und Entscheidungsträger zu liefern. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Datenbanksystem verfügt ein Data Warehouse über spezielle Funktionen wie Data Mining, OLAP und Data Mart.
Wie funktioniert ein Data Warehouse schematisch erklärt?
Ein Data Warehouse besteht aus drei Schichten: der Datenquellenschicht, der Integrations- und Speicherschicht und der Zugriffs- und Analyseebene. In der ersten Schicht befinden sich die Datenquellen wie Datenbanken, CSV-Dateien, Cloud-Speicher und APIs. In der Integrations- und Speicherschicht werden die Daten aufbereitet, bereinigt und transformiert, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden.
Die Zugriffs- und Analyseebene ermöglicht den Benutzern den Zugriff auf die Datenbanken über verschiedene Tools und Anwendungen. Ein typisches Beispiel für eine Datenbank ist SQL, wobei BI-Tools wie Power BI oder Tableau verwendet werden können, um auf die Datenbank zuzugreifen und die erhobenen Daten zu visualisieren.
Der Datenfluss in einem Data Warehouse beginnt in der Datenquellenschicht. Danach werden die Daten transformiert und in die Speicherschicht geladen. Schließlich erfolgt der Zugriff auf die Datenbank.
Welche Arten von Data Warehouses gibt es?
Es gibt drei Arten von Data Warehouses: Enterprise Data Warehouses, Data Marts und Federated Data Warehouses.
Ein Enterprise Data Warehouse (EDW) ist ein zentrales Repositorium, das eine Sammlung von Daten enthält und für Unternehmen aller Größenordnungen konzipiert ist. Ein EDW integriert und konsolidiert Daten aus verschiedenen Geschäftsprozessen, Systemen und Abteilungen, um Analysen durchzuführen und die Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouses, die auf eine bestimmte Abteilung oder Geschäftsbereich zugeschnitten ist. Data Marts können einzeln oder in Kombination erstellt werden und sind dazu gedacht, spezifische Fragen oder Business-Anforderungen zu beantworten.
Schließlich gibt es noch das Federated Data Warehouse, das mehrere unabhängige Data Warehouses combine und dabei gleichzeitig die Eigenständigkeit der ursprünglichen Data Warehouses beibehält. Die Architektur wird als Top-Down-Ansatz bezeichnet, bei dem ein Enterprise Data Warehouse aus mehreren Data Marts besteht, die aus verschiedenen Abteilungen oder Geschäftsbereichen stammen. Der Vorteil eines Federated Data Warehouses ist, dass er ein breites Spektrum an Daten integrieren und gleichzeitig die Interessen der verschiedenen Abteilungen berücksichtigen kann.
Welchen Zweck kann ein Data Warehouse beim SEO erfüllen?
Ein Data Warehouse kann für SEO-Zwecke sehr nützlich sein, da es Marketing-Teams und SEO-Experten ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu konsolidieren und zu analysieren. Durch die Verwendung eines Data Warehouses können Marketing-Teams und SEO-Experten mehrere Vorteile erzielen.
