Einführung in die Vorteile von Data Warehouse

Data Warehouse ist ein elektronischer Speicher, der zum Speichern und Verwalten einer großen Datenmenge durch eine Organisation im Laufe der Zeit verwendet wird. Diese Daten werden ferner für Analysen verwendet und auf verschiedenen Ebenen gemeldet, was der Organisation einige aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse liefert. Die Daten werden während des Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesses erfasst, um die Geschäftsentscheidungen einer bestimmten Organisation zu unterstützen. Technisch betrachtet sammelt ein Data Warehouse Daten von den internen Betriebssystemen und durchläuft dann bestimmte Prozesse. Jetzt werden die verarbeiteten Daten von den Datenanalysten und den Entscheidungsträgern verwendet. In aktuellen Marktszenarien hängt der Erfolg eines Unternehmens von der effektiven Nutzung der Informationen ab, die ein Unternehmen im Laufe der Zeit übermittelt.

MNCs und große Organisationen haben unterschiedliche Geschäftsprozesse an unterschiedlichen Orten und jeder Prozess enthält eine große Datenmenge. Zum Beispiel haben große Bekleidungsmarken weltweit Tausende von Filialen geöffnet und jede Filiale hat Hunderte von Kunden, was zu einer großen Datenmenge führt. Unternehmensleiter oder Entscheidungsträger benötigen diese Daten, um das Unternehmenswachstum zu steigern.

Vorteile von Data Warehouse für die Unternehmenswelt

Die Vorteile von Data Warehouse für die Unternehmenswelt sind:

1. Data Warehouse verbessert Business Intelligence

Die Verwendung verschiedener Datenquellen für ein Data Warehouse hilft beim Sammeln relevanterer Daten. Es hilft bei der Verringerung der Fehlerhäufigkeit, indem die neuen Daten kontinuierlich mit den zuvor gesammelten Daten abgeglichen werden. Nach bestimmten Formatierungen und Prozessen sind die Daten so konsistent, dass sie analysiert werden können. Die Qualität der Daten hilft den Entscheidungsträgern, ihre Entscheidungen anhand von harten Fakten zu treffen. Jetzt verlassen sich die Behörden nicht mehr auf die unvollständige oder schlechte Qualität der Daten. Laut Exforsys kann die Zunahme der Business Intelligence, die wir durch Data Warehousing erhalten, direkt auf die Marktsegmentierung, die Bestandsverwaltung und den Vertrieb angewendet werden.

2. Datenqualität und -konsistenz

Eine integrierte Datenbank mit konsistenten, relevanten und historischen Daten hilft den Analysten dabei, ihre Arbeitseffizienz zu steigern und genauere Geschäftsinformationen bereitzustellen. Historische Daten der Organisation helfen bei der Untersuchung und Analyse der verschiedenen Zeiträume und Trends, um bessere Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Ein Data Warehouse hilft auch dabei, eine große Datenmenge konsistent zu sammeln und zu integrieren, wodurch das Produktionssystem letztendlich entlastet wird. Es hilft beim Auslagern von Datenextrakten und beim Berichterstellen vom Produktionsserver, und die Abhängigkeit von SSIS-Paketen kann ebenfalls entfernt werden, da jetzt direkt über das Data Warehouse auf die Daten zugegriffen werden kann. Konsistente Informationen aus verschiedenen Aktivitäten oder Abteilungen einer bestimmten Organisation helfen, die Trends zu verstehen und die gemachten Fehler zu erkennen und zu korrigieren, bevor Sie die Beule spüren.

3. Hoher Return on Investment

In Bezug auf die Umsatzgenerierung ist Data Warehousing teuer, führt jedoch mit der Zeit zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen. Data Warehousing in seiner frühen Phase erfordert ein Vermögen, kann aber mit der Zeit dazu beitragen, dass das Unternehmen exponentiell wächst.
Nach Angaben der International Data Corporation lag der Return on Investment in Data Warehousing 1996 nach durchschnittlich drei Jahren bei 401%.

4. Zeiteffizient

Data Warehousing ermöglicht den Entscheidungsträgern den schnellen Zugriff auf wichtige Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort. Effiziente Entscheidungen können in kürzester Zeit getroffen werden, sodass die Behörden keine Zeit mehr mit dem Sammeln von Daten aus mehreren Quellen verschwenden müssen. Mit der Einrichtung eines Data Warehouse benötigen die Unternehmensleiter keine Unterstützung durch die IT, um die Daten abzurufen, sondern können auf einfache Weise Abfragen für die erforderlichen Daten ausführen.

5. Verbesserte Leistung

Durch die Erhöhung der Geschwindigkeit beim Abrufen und Analysieren von Daten können wir eine große Datenmenge speichern und auch schnell abfragen. Data Warehouses sind speziell für das Sammeln und Analysieren der Daten konzipiert und nicht nur für das Erstellen und Ändern von Daten, die das Betriebssystem ausführt. Durch die Implementierung eines Data Warehouse und vereinfachter Datenmodelle wird die Berichtserstellung vereinfacht und es können benutzerdefinierte Berichte für bestimmte Anforderungen erstellt werden. In Verbindung mit erweiterten SQL-Funktionen hilft dies bei der Optimierung der Datenbankleistung.

6. BI aus heterogenen Quellen

Es gibt viele Subsysteme einer Organisation, die physisch unterschiedlich sind und auf unterschiedlichen Plattformen basieren. In Business Intelligence müssen die Daten aus heterogenen Quellen zusammengeführt werden. In einem Data Warehouse erfolgt die Integration dieser Daten und wird an einem einzigen Ort zugänglich gemacht. Wenn Sie alle Daten einer Organisation in einem einzigen Container zusammenfassen, wird die Datenduplizierung verringert, sodass Data Warehouse eine einzelne Ansicht einer Story darstellt und nicht mehrere Storys mit mehreren Bedeutungen.

Nachdem Sie erfahren haben, welchen Nutzen ein Data Warehouse für ein Unternehmen hat. Lassen Sie uns eine Fallstudie für ein reales Problem und seine Lösungen in einem Data Warehouse durchgehen.

Eine elektrische Holdinggesellschaft in den USA

  • Geschäftsproblem - Energiehandelssysteme für verschiedene Teilmärkte wurden nicht integriert, was zu detaillierten und fragmentierten Berichtsfunktionen führte. Das Unternehmen benötigte kombinierte, mehrstufige Handelstransaktionsdaten mit einer Reihe von Risikomesswerten für die Risiko- und Markt-zu-Markt-Analyse.
  • Bereitgestellte Lösung - Ein webbasiertes Risikoberichterstattungsportal wurde implementiert. Es basierte auf Kundenanforderungen, einschließlich Berichten mit einem hierarchischen Sicherheitsmodell. Unterschiedliche Rollen innerhalb der Organisation durften die unterschiedlichen Datenaggregationen sehen. Das System stellte einen einzigen Berichtssatz bereit, der dazu beitrug, eine andere Ansicht bereitzustellen, die auf der Jobfunktion des Benutzers und dem Branchenfokus basiert. Auf höchster Ebene konnte der Konzern sein gesamtes Energieportfolio einsehen und die verschiedenen Energiehandelsinstrumente mit Absicherungsstrategien bewerten.

Mithilfe dieser Fallstudie können wir erkennen, wie ein Data Warehouse das Geschäftsmodell eines Unternehmens vereinfacht und durch effizientere Einblicke in die Unternehmensdaten über einen längeren Zeitraum zu mehr Geschäftswachstum beiträgt.

Fazit

In diesem Artikel haben wir uns mit Data Warehouse und seinen Vorteilen im aktuellen Marktszenario vertraut gemacht und erfahren, wie ein Data Warehouse einer Electric Holding Company dabei geholfen hat, ihr Geschäftsproblem zu vereinfachen und Entscheidungsträgern dabei geholfen hat, nützliche Einblicke zu gewinnen.

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  2. Data Warehouse-Tools
  3. Was ist Data Warehouse?
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Große Daten