In einem Unternehmen fallen im Laufe der Zeit immer mehr Daten an. Jedoch führt die bloße Menge an Daten nicht automatisch zu sofortigen Lösungen oder optimierten Prozessen. Die Daten müssen zunächst richtig gespeichert und effizient analysiert werden. Data Warehousing geht auf diese Herausforderungen ein, indem es eine strukturierte Möglichkeit zur Speicherung und Analyse von Daten bietet. So können Unternehmen ihre gesammelten Daten effektiv nutzen, wertvolle Erkenntnisse daraus ableiten und fundierte Entscheidungen treffen, um ihr Finanzmanagement, ihre Kund*innenbeziehungen und vieles mehr zu verbessern.
Um den Prozess des Data Warehousings zu verstehen, müssen wir zunächst die Definition eines Data Warehouses kennen. Ein Data Warehouse (DW oder DWH), auch bekannt als Enterprise Data Warehouse (EDW), ist ein System, das für die Datenanalyse und -meldung konzipiert ist. Im Vergleich zu Datenbanken (Database), die hauptsächlich operative Aufgaben mit aktuellen Daten erledigen, enthalten Data Warehouses oft große Mengen historischer Daten aus verschiedenen Datenquellen und konsolidieren diese an einem einzigen Ort. Auf diese Weise kann sich im Laufe der Zeit ein historischer Datensatz bilden, aus dem Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse ableiten können, was Data Warehouses zu einem entscheidenden Element der Business Intelligence (BI) macht.
Data Warehousing ist also der Prozess des Sammelns, Organisierens und Verwaltens von Daten aus verschiedenen Datenquellen mit dem Ziel, die Daten zu analysieren, um Unternehmen wertvolle Einblicke und Prognosen zu ermöglichen.
Data Warehousing bietet Vorteile, die weit über Erkenntnisse und Datenanalysen hinausgehen. Werfen wir einen Blick auf einiger der Vorteile:
Kund*innen können mit Marketingkampagnen angesprochen werden oder personalisierte Empfehlungen erhalten, indem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und zur Erstellung detaillierter Kund*innenprofile und -segmente verwendet werden.
Kund*innen-, Marketing- und Vertriebsdaten können ebenfalls analysiert werden, um den Erfolg von Kampagnen zu bewerten. Dies kann dazu beitragen, Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen und den ROI zu erhöhen.
Untersuche die Daten der Lieferkette, um Engpässe oder Bestandsprobleme zu ermitteln, und entwickle dann Strategien zur Rationalisierung der Herstellungs-, Verteilungs- und Beschaffungsverfahren.
Finanzdaten können aus verschiedenen Abteilungen oder Geschäftsbereichen kombiniert werden, um genaue Finanzberichte zu erstellen. Dies kann Finanzanalysen, Budgetierung und Prognosen unterstützen.
Data Warehousing kann auch für die Implementierung von ML und KI genutzt werden. Sowohl historische als auch Echtzeitdaten können gesammelt werden, um Algorithmen zu erstellen, die Peaks im Traffic vorhersagen oder Kund*innen personalisierte Produktvorschläge machen können.
Die Implementierung von Data Warehousing für dein Unternehmen erfordert auch zuverlässige und skalierbare Lösungen, die die Infrastruktur für die Speicherung großer Datenmengen bereitstellen. Sie müssen in der Lage sein, Daten zu vereinheitlichen und eine hohe Leistung für wichtige Datenanalysen zu gewährleisten. Wie bei jedem Produkt ist der Markt gesättigt mit Optionen, die dir zur Verfügung stehen. Um dir aber einen schnellen Überblick zu verschaffen, haben wir hier eine Handvoll der am häufigsten verwendeten Data-Warehousing-Tools zusammengestellt.
Amazon Redshift ist eine vollständig verwaltete, KI-gestützte und Massively Parallel Processing (MPP)-Data-Warehouse-Lösung von Amazon Web Services. Das Cloud-basierte Tool führt Echtzeit- oder prädiktive Analysen an Daten aus und ermöglicht es dir, dich auf die schnelle Erkenntnisgewinnung zu konzentrieren, ohne dich um die Verwaltung der Data Warehouse-Infrastruktur kümmern zu müssen.
Amazon Redshift bietet ein Pay-as-you-go-Preismodell, das es dir ermöglicht, mit einer kostenlosen Testversion oder mit nur $0,25 pro Stunde zu beginnen und je nach den Daten- und Benutzeranforderungen deines Unternehmens aufzustocken.
Azure Synapse Analytics von Microsoft ist ein Cloud-basierter Analysedienst für Data-Warehousing- und Big-Data-Systeme. Er vereint SQL-Technologien, die im Enterprise Data Warehousing eingesetzt werden, Apache Spark-Technologie für Big Data, Azure Data Explorer für Log- und Zeitreihenanalysen und vieles mehr. Es ermöglicht auch die Integration mit anderen Azure-Diensten, wie Power BI.
Auch hier kannst du mit einem kostenlosen Azure-Konto beginnen und dann nach und nach bezahlen, wenn du die kostenlosen monatlichen Beträge überschreitest. Es stehen verschiedene Tarife und Rabatte als Vorauszahlungspläne zur Verfügung, die auf deine spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind.
Snowflake bietet einen cloudbasierten Datenspeicher- und Analysedienst, mit dem Benutzer*innen Daten effizient speichern, teilen, berechnen und kopieren können. Die Plattform bietet außerdem Skalierbarkeit und Support für Tools von Drittanbietern.
Snowflake bietet eine kostenlose Testversion sowie vier Preispläne für entweder $2, $3 oder $4 pro Credit oder mit benutzerdefinierten Preisen. Diese Pläne bieten unterschiedliche Funktionen wie optimierte Datenspeicherung, Sicherheit mit automatischer Datenverschlüsselung, Datenschutzkontrollen und Backup-Wiederherstellung. Die Plattform bietet Nutzer*innen auch On-Demand-Speicher für $23 pro TB pro Monat.
Data Warehousing ist ein wichtiger Bestandteil der modernen Datenanalyse und Business Intelligence. Durch die Bereitstellung eines strukturierten Ansatzes für die Datenspeicherung und -analyse und viele weitere Vorteile ermöglicht es Unternehmen, ihre wachsenden Datenmengen effizient zu verwalten und zu nutzen und so ihre Geschäftsfunktionen effektiv zu optimieren. Data Warehousing kann in verschiedenen Bereichen deines Unternehmens angewendet werden, sodass du deine Marketingkampagnen oder deine Lieferkettensysteme optimieren kannst. Es kann sogar mit KI integriert oder zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen genutzt werden.
Mit den richtigen Tools, wie Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse Analytics und Snowflake können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und so Skalierbarkeit, Konsistenz und verbesserte Entscheidungsmöglichkeiten sicherstellen.
Möchtest du mehr darüber erfahren, wie dein Unternehmen von Data Warehousing profitieren kann? Wir stehen dir jederzeit für ein kostenloses Beratungsgespräch zur Verfügung, um dir weiterzuhelfen.
Wir beraten dich unabhängig und bieten dir gerne unsere Unterstützung an.
Kostenlose BeratungWir beraten dich unabhängig und bieten dir gerne unsere Unterstützung an.
Buche Deinen Kostenlosen Termin
