Was versteht man unter Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine zentrale, zu Analysezwecken erstellte Sammlung von Geschäftsdaten, die Organisationen bei der Entscheidungsfindung hilft.

Was ist Enterprise Data Warehouse?

Enterprise Data Warehouses rationalisieren die Berichts- und BI-Prozesse von Unternehmen. Anstatt Transaktionen zu verarbeiten, funktioniert ein Data Warehouse wie eine relationale Datenbank und führt Abfragen und Analysen durch.

Wie kann man Data Warehousing nutzen?

Der Bankensektor kann beispielsweise Data Warehouses verwenden, um Finanzmodelle zu erstellen, die die Kosteneffizienz verbessern können. Ein anderer Anwendungsfallbeispiel für Data Warehousing ist das Supply Chain Management, bei dem Datenanalysen und Prognosen dazu beitragen, die Vorlaufzeiten zu verkürzen und den Betrieb zu rationalisieren.

Wie entsteht ein Data Warehouse?

Der Inhalt eines Data Warehouse entsteht durch Kopieren und Aufbereiten von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Meist ist ein Data Warehouse die Basis für die Aggregation von betrieblichen Kennzahlen und darauf aufbauende Analysen, das sogenannte Online Analytical Processing (OLAP). Ein Data Warehouse ist häufig Ausgangsbasis für Data Mining.

Was ist die unterste Ebene der Data Warehouse-Architektur?

Die unterste Ebene in der Data Warehouse-Architektur umfasst normalerweise den Datenbankserver, der eine Abstraktionsschicht für Daten aus zahlreichen Quellen erstellt, z. B. Transaktionsdatenbanken, die für Front-End-Zwecke verwendet werden. Die mittlere Stufe enthält eine Online Analytical Processing (OLAP) Server.

Was war die Data Warehouse-Architektur?

In den letzten drei Jahrzehnten war die Data Warehouse-Architektur die Säule der Datenökosysteme von Unternehmen. Und trotz zahlreicher Veränderungen in den letzten fünf Jahren im Bereich Big Data, Cloud Computing, prädiktive Analyse und Informationstechnologien haben Data Warehouses immer mehr an Bedeutung gewonnen.