Was ist Data Warehouse?

In der Computersprache wird Data Warehouse, das auch als DW oder DWH abgekürzt wird, auch als EDW (Enterprise Data Warehouse) bezeichnet. Hierbei handelt es sich um ein System, das zur Berichterstellung und Datenanalyse des Rohdatensatzes verwendet wird. Es gilt als eine der wesentlichsten und kritischsten Komponenten von Business Intelligence. Sie sind zentrale Speicherorte für integrierte Daten, die aus mehr als einer Quelle stammen. Aktuelle und historische Daten werden an einem Ort gespeichert. Dies wird verwendet, um Analyseberichte für alle Mitarbeiter im gesamten Unternehmen zu erstellen. Die Daten, die im Lager gespeichert sind, werden von Betriebssystemen hochgeladen, bei denen es sich im Allgemeinen um Marketing oder Vertrieb handelt. Diese Daten durchlaufen dann einen betriebsbereiten Datenspeicher und müssen möglicherweise auch bereinigt werden, um sicherzustellen, dass die richtige Datenqualität bereitgestellt wird, bevor sie im Data Warehouse für die Berichterstellung verwendet werden. Dann folgt die Aktivität von ETL (Extract, Transform, Load), die Staging-, Datenintegrations- und Zugriffsebenen verwendet, um wichtige Funktionen zu nutzen.

Definition:

Es kann als ein großer Datenspeicher von gesammelten Daten definiert werden, die von einer Vielzahl von Quellen innerhalb des Unternehmens empfangen werden, und wird daher als Leitfaden für Managemententscheidungen verwendet. Es kann auch als die Technik zum Sammeln und Verwalten der Daten aus einer Vielzahl von Quellen definiert werden, um nach Anwendung einiger grundlegender Transformationsprozesse aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und so das Geschäft betriebsbereit zu machen. Es ist eine Mischung aus Komponenten und Technologie, um Daten strategisch nutzen zu können.

Grundlegendes zu Data Warehouse:

Wenn wir versuchen, das Konzept von Data Warehousing sehr einfach zu verstehen, dann bedeutet dies ein System, mit dem Daten gemeldet und gespeichert werden. Die Daten werden zunächst in mehreren Systemen wie RDBMS, Oracle, Mainframes usw. generiert und dann zur Langzeitspeicherung in das Data Warehouse verschoben, damit sie für Analysezwecke verwendet werden können. Dieser Speicher ist so strukturiert, dass Benutzer aus vielen Abteilungen oder Abteilungen einer einzelnen Organisation auf die Daten zugreifen und sie gemäß ihren eigenen Anforderungen und Anforderungen analysieren können. Data Warehouses sind Analysetools, die ausschließlich dazu dienen, den Entscheidungsprozess zu unterstützen und den Benutzern in vielen Abteilungen Bericht zu erstatten. Es handelt sich auch um Archivdaten, die aus historischen Nutzungsdaten der Organisation bestehen, die speziell in Betriebssystemen nicht verwaltet werden. Im Wesentlichen werden sie verwendet, um eine einzelne Version der Wahrheit für die gesamte Organisation zu erstellen.

Wie macht Data Warehouse das Arbeiten so einfach?

Es verwaltet die Kopie von Informationen und Daten aus Quelltransaktionssystemen. Es auch:

Integriert Daten aus mehreren Quellen und fügt sie in eine Datenbank oder ein Modell ein, daher eine einzelne Abfrage-Engine
kann verwendet werden, um Daten in ODS (Operational Data Store) abzulegen.
Hilft bei der Abschwächung des Sperrproblems der Datenbankisolationsstufe, das im Allgemeinen aufgrund umfangreicher, lang andauernder analytischer Abfragen verursacht wurde.
Der Datenverlauf wird beibehalten, auch wenn die Quelltransaktionssysteme ihn nicht verwalten.
Eine zentrale Ansicht des gesamten Unternehmens ist sichtbar, wenn alle Daten aus mehreren Ressourcen stammen.
Die Code-Konsistenz und -Beschreibungen sowie die Korrektur fehlerhafter Daten wurden verbessert. Grundsätzlich wirkt sich das auf die gesamte Datenqualität aus.

Top-Unternehmen:

Teradata: Dieses Unternehmen steht an erster Stelle, wenn es um die Arbeit mit Data Warehouse-Technologie geht. Es bringt mehr als 30 Jahre Geschichte auf den Tisch. Das Unternehmen verfügt über eine eigene Software Teradata, die von den meisten Unternehmen, die sich mit dem Data Warehouse in ihren Unternehmen befassen, insbesondere von allen Banken, verwendet wird. Dieses Unternehmen hat immer einige neue Innovationen auf den Tisch zu bringen, einschließlich der neuesten Hadoop-basierten Technologien.
Oracle: Dies ist das Traditionsunternehmen, das als erstes auffällt, wenn es um relationale Datenbanken geht. Die 12c-Datenbank war unschlagbar und ist bekannt für ihre hohen Leistungsstandards, Skalierbarkeit und optimierte Datenhaltung. Die Komprimierungstechniken sind die neuen Funktionen, die von diesem Unternehmen im Data Warehouse-Bereich bereitgestellt werden.
Amazon Web Services: Dieses IaaS von Amazon im Bereich Cloud Computing befasst sich mit der gesamten Transformation und Migration der Datenspeicherung und -speicherung in die Cloud. Data Warehousing hat eine völlig neue Definition erhalten.
Cloudera: Dies war eines der besten Unternehmen im Bereich Data Warehouse und Big Data-Technologie, da es einen EDH (Enterprise Data Hub) für die große Vielfalt von Datenspeichern bietet, die sich auf die Stapelverarbeitung konzentrieren. Ihr Data Warehouse basiert auf CDH.
MarkLogic: Dieses Unternehmen bietet eine NoSQL-Datenbankplattform. Dies gab eine neue Dimension, als die Unternehmen begannen, die Leistungsfähigkeit von NoSQL zu glauben, nachdem es von diesem Unternehmen eingeführt worden war.

Was können Sie mit einem Data Warehouse machen?

Extraktion
Reinigung
Transformation
Wird geladen
Aktualisierung
Prognose
statistische Analyse
Entscheidungen fällen

Arbeiten mit Data Warehouse:

Die Rohdaten werden zunächst formatiert, auch Bereinigen und Normalisieren genannt, wobei sie entsprechend den Geschäftsanforderungen verarbeitet und transformiert werden und die Inkonsistenzen aus den Rohdaten entfernt werden. Es wird dann im Data Warehouse selbst gespeichert. Über eine Zugriffsschicht können die Anwendungen und Tools E-Daten in einem Format abrufen, das ihren Anforderungen entspricht. Es gibt einen weiteren Aspekt der Architektur, der den Teil mit Bezug zu Metadaten abdeckt, der hauptsächlich von Wissenschaftlern und Ingenieuren verwendet wird, um Informationen zu den Quellen, Namenskonventionen, Aktualisierungszeitplänen usw. zu sammeln.

Vorteile:

Integration mehrerer Quellen
Neue Analyse durchführen
Reduzierte Kosten für den Zugriff auf historische Daten
Die Standard-Single-Version der Wahrheit
Hilft bei der Verbesserung der Bearbeitungszeit für Datenanalyse und Berichterstellung

Kompetenzen:

Weitblick
Kommunikationsfähigkeit
Verständnis von Daten und Prozessen
Fähigkeit zu analysieren
Allgemeine System- und Anwendungskenntnisse

Warum sollten wir Data Warehousing verwenden:

Wir sollten Data Warehousing verwenden, damit wir unserer Organisation eine einzige Version der Wahrheit mit den erforderlichen Daten zur Verfügung stellen können, ohne dass ein anderer Rechenaufwand für die verarbeiteten Transaktionsressourcen entsteht. OLAP wird sich um den analytischen Verarbeitungsteil kümmern, und daher können mit dem Data Warehousing auch die geschäftlichen Erkenntnisse und eine aussagekräftige Informationserzeugung bereitgestellt werden.

Umfang:

Der Anwendungsbereich von Data Warehousing erstreckt sich auf alle Bereiche, die mit Analytics zu tun haben, sowie heutzutage auf den Cloud-Bereich. Sie können DW-Ingenieur oder Berater werden oder sich nahtlos in Big-Data-Technologien einarbeiten. Sie können sich auch darauf freuen, ein Datenwissenschaftler zu sein. Der Umfang der Daten ist endlos, ebenso der Umfang der Data Warehousing.

Warum brauchen wir ein Data Warehouse?

Wir brauchen ein Data Warehouse, weil es überhaupt keinen Sinn macht, mehrere Quellsysteme zu verwenden und nicht in der Lage zu sein, alle erforderlichen Informationen sofort abzurufen. Wenn nicht auf die historischen Daten zugegriffen wird, hat dies auch keinen großen Vorteil für die gesamte Organisation. Daher kann die Generierung aussagekräftiger Informationen aus den Rohdaten mithilfe von Analyse- und Abfragewerkzeugen erfolgen, sodass Data Warehousing ins Spiel kommt.

Wer ist die richtige Zielgruppe für das Erlernen von Data Warehousing-Techniken?

Jeder mit der richtigen Einstellung und Weitsicht, der sich gut mit Datenverarbeitung auskennt, über gute Abfragefähigkeiten verfügt, sich für datenbezogene Technologien interessiert und über gute analytische Fähigkeiten verfügt, ist ein idealer Kandidat, um Data Warehousing-Technologien zu erlernen und anzuwenden.

Wie wird diese Technologie zum Karrierewachstum beitragen?

Diese Technologie macht den kritischsten Teil einer Organisation aus, nämlich die Datenverarbeitung und die Fähigkeit, durch Analyse Erkenntnisse zu gewinnen. Die Erzeugung aussagekräftiger Informationen aus Rohdaten ist daher das, was mit dieser Technologie erreicht werden kann. Sie können auch versuchen, sich in ein Big-Data-Ökosystem und eine spätere Datenwissenschaft zu verwandeln, wenn Sie mit dessen Grundlagen vertraut sind.

Fazit:

Data Warehousing war und ist das Rückgrat vieler Unternehmen. Der Bereich und die Definition nehmen jedoch mit jedem Tag zu, da so viele neue Technologien und Werkzeuge auftauchen. Der Weg in diesen Bereich ist eine der besten Entscheidungen auf dem Gebiet der Analytik, da dies die Grundlage bildet und Ihnen hilft, genau zu verstehen, wie die Datenverarbeitung funktioniert und mit welchen Hintergrundprozessen sie gesteuert wird. Hoffe dir hat der Artikel gefallen. Lesen Sie weiter für weitere Informationen.

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