In der Computerwelt wird Data Warehouse als ein System definiert, das zur Datenanalyse und Berichterstellung verwendet wird. Dieses auch als Enterprise Data Warehouse bezeichnete System kombiniert Methoden, Benutzerverwaltungssysteme, Datenmanipulationssysteme und Technologien, um Einblicke in das Unternehmen zu gewinnen. Data Warehouse wird als Repository für Daten aus mehreren Quellen betrachtet und speichert sowohl aktuelle als auch historische Daten. Sie werden dann verwendet, um Analyseberichte zu erstellen, die entweder jährlicher oder vierteljährlicher Natur sein können.
Diese Berichte werden dann von Unternehmen verwendet, um detaillierte Verkaufsanalysen und Marketingkampagnen durchzuführen, die sie effektiv in die nächste Wachstumsphase führen können. Bevor die Daten für das Data-Warehouse-Reporting verwendet werden, können sie auch für den betrieblichen Datenspeicher verwendet werden. Viele große Unternehmen nutzen ein separates Lager, um Daten effektiv zu sammeln und zu verwalten.
Wie ist Data Warehouse entstanden?
Data Warehousing stammt aus den späten 1980er Jahren, als Barry Devlin und Paul Murphy von IBM das Business Data Warehouse entwickelten. Tatsächlich wurde Data Warehouse entwickelt, um ein Architekturmodell für den Datenfluss bereitzustellen, und zwar vom Betriebssystem bis zur Entscheidungsunterstützung. Durch die Behebung von Problemen im Zusammenhang mit dem Datenfluss hat Data Warehouse versucht, mehrere Umgebungen auf effektive Weise zu unterstützen. Mit der Einführung des Data Warehouse-Konzepts galten Bill und Ralph als Pioniere des Data Warehouse. Dies bedeutet, dass vor dem Konzept des Data Warehouse keine Datenspeicherung und Synchronisierung durchgeführt wurde. Nach der Entwicklung von Business Data Warehouse hat Data Warehouse einen langen Weg zurückgelegt und ist heute ein wesentlicher Bestandteil von Unternehmen und Volkswirtschaften auf der ganzen Welt.
Einige wichtige Funktionen von Data Warehousing umfassen Folgendes:
Es bietet Unternehmen umfassende Entscheidungshilfen
Da die Kernkomponenten eines Unternehmens darin bestehen, Pläne zu erstellen und Methoden und Techniken zu entwickeln, um die organisatorischen Ziele zu erreichen, kann Data Warehouse eine hervorragende Unterstützung dabei bieten. Dies liegt daran, dass richtig konzipierte und zusammengestellte Daten Unternehmen bei der Strategiefindung und Erstellung langfristiger Pläne unterstützen können.
Data Warehouse hilft bei der Themenorientierung
Ein wichtiges Merkmal von Data Warehouse ist, dass es sich am Thema orientiert. Da die Daten aus zahlreichen Quellen stammen, können Unternehmen mithilfe von Data Warehouse bestimmte Daten verwenden, die für ihr eigenes Gebiet gelten. Auf diese Weise erhält ein Unternehmen einen Einblick, wie Daten so verwendet werden können, dass alle Unternehmensbereiche davon profitieren eine richtige Art und Weise. Durch die Unterstützung eines Unternehmens in bestimmten Bereichen wie Management oder IT kann Data Warehouse das strategische und umfassende Wachstum des Unternehmens unterstützen.
Data Warehouse hilft bei der Integration von Daten
Nachdem Daten aus verschiedenen Quellen verarbeitet wurden, ermöglicht Data Warehouse die Datenintegration. Dies bedeutet, dass die Daten dynamisch sind und für verschiedene Abteilungen gelten. Die Integration von Daten ist daher eines der wichtigsten Merkmale von Data Warehouse.
Dies ermöglicht zeitliche Flexibilität
Da Daten auf strategische Weise gespeichert werden, haben sie eine bestimmte Zeitdauer. Dies erleichtert Unternehmen den Zugriff auf Daten für einen bestimmten Zeitraum. Es ist immer besser, die Daten zeitspezifisch zu strukturieren, da dies den Unternehmen helfen kann, Lücken im Management und in der gesamten Funktionsweise zu finden und andererseits einen effektiven Vergleich durchzuführen.
Data Warehouse schützt Ihre Daten
Vor der Entwicklung von Data Warehouse wurde der Sekundärspeicher als die beste Methode zum Speichern von Daten angesehen. Data Warehouse unterstützt jedoch die Integration, die Kohäsivität und die Mehrfachanwendung von Daten und macht sie zu einer geeigneteren Wahl. Dies liegt daran, dass Data Warehouse dabei hilft, Daten auch für die zukünftige Verwendung zu erhalten. Da Daten in einem Warehouse sicher sind, ist Data Warehouse eine der effektivsten Methoden zum Speichern von Daten für die zukünftige Verwendung.
Mit Data Warehouse können Unternehmen große Datenmengen speichern
Die den Unternehmen zur Verfügung stehenden Daten sind heute nahezu unbegrenzt. Und Data Warehouse kann dieser Herausforderung mehr als gerecht werden, da die Größe des Warehouse in Abhängigkeit von der Datenmenge erhöht werden kann. Unterschiedliche Organisationen haben unterschiedliche Datenmengen, die sie für die zukünftige Verwendung speichern möchten. Daher ist Data Warehouse eine der besten Möglichkeiten, um diese Anforderung auf effektive Weise zu erfüllen.
Data Warehouse ist genau und fundiert
Daten in einem Data Warehouse sind absolut genau und fundiert, da sie alle Techniken und Theorien enthalten. Für viele Unternehmen ist dies ein äußerst wichtiges Merkmal, da sie auf Datenerkenntnisse angewiesen sind, um zukünftige Entscheidungen treffen zu können. Wenn die Daten falsch sind, kann dies den Fortschritt und das Wachstum des Unternehmens beeinträchtigen. Da eine Reihe von Technologien für den Schutz der Daten im Lager erforderlich sind, können Unternehmen sicher sein, dass die vorhandenen Daten effektiv, diskret und mehrdimensional sind.
Data Warehouse ist die Zukunft aller Unternehmen, ob groß oder klein
Seit der offiziellen Einführung von Data Warehouse im Jahr 2002 ist es immer beliebter geworden und fester Bestandteil vieler Unternehmen und Marken geworden. Da viele Unternehmen Data Warehouse verwenden, um Daten zu erhalten und Einblicke zu gewinnen, haben Ingenieure in diesem Bereich viele Fortschritte erzielt, die Data Warehouse fortschrittlicher und fortschrittlicher machen. Als eine der effektivsten Techniken zum Speichern großer Mengen dynamischer Daten muss das Data Warehouse von allen Unternehmen in Betracht gezogen werden, um die nächste Stufe des Wachstums und der Entwicklung zu erreichen.
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Welche gängigen Data Warehouse-Tools sind verfügbar?
Data Warehouse-Tools sind daher etwas, auf das jedes Unternehmen in die Zukunft schauen muss. Im Folgenden finden Sie einige der beliebtesten Data Warehouse-Tools, mit denen Ihr Unternehmen die wachsenden und umfassenden Anforderungen erfolgreich erfüllen kann.
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Ab Initio Software
Die von Ab Initio Software entwickelten Produkte des Unternehmens sollen Unternehmen dabei unterstützen, Funktionen im Zusammenhang mit Datenanalyse, Stapelverarbeitung, Datenmanipulation und auf grafischen Benutzeroberflächen (GUI) basierender Parallelverarbeitungssoftware der vierten Generation auszuführen. (GUI-basierte Software wird häufig zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten verwendet.) Die Ab Initio Software ist ein Unternehmen, das auf die Erstellung von Anwendungen für die Datenverarbeitung mit hohem Datenvolumen spezialisiert ist und vor mehr als 20 Jahren gegründet wurde. Einige der vom Unternehmen hergestellten Produkte umfassen unter anderem die grafische Entwicklungsumgebung, das kooperierende System und Enterprise Meta. Darüber hinaus führte das Unternehmen 2010 eine kostenlose Version mit eingeschränkter Funktionalität ein, die als Elementum bekannt ist. Sie war jedoch nur für Kunden erhältlich, die eine kommerzielle Lizenz des Unternehmens besitzen.
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Amazon Redshift
Amazon Redshift, ein weiteres gehostetes Data-Warehouse-Produkt, ist Teil der Amazon Web Services, bei denen es sich im Grunde um eine große Cloud-Computing-Plattform handelt. Redshift basiert auf der Technologie der massiven Parallelverarbeitung und unterscheidet sich von anderen von Amazon angebotenen Datenbanken. Dies liegt daran, dass Amazon Redshift Analytics-Workloads in großen Mengen verarbeiten kann. Um mit so großen Datenmengen umgehen zu können, nutzt das Unternehmen die massive Parallelverarbeitung. Zu den Partnern von Amazon Redshift, die Datenintegrationstools anbieten, gehören Alooma, Attunity, FlyData, Informatics, SnapLogic, Talend und Xplenty.
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AnalytiX DS
AnalytiX DS ist ein Softwareanbieter, der spezialisierte Datenzuordnungen und Tools für die Datenintegration, das Datenmanagement, die Integration von Unternehmensanwendungen sowie Big-Data-Software und -Dienste anbietet. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Virginia und Niederlassungen in Asien und Nordamerika mit einem internationalen Team von Servicepartnern und technischen Assistenten. Der Gründer von AnalytixX DS, Mike Boggs, hat den Begriff Pre-ETL-Mapping geprägt. Darüber hinaus hat das Unternehmen AnalytiX Mapping Manager auf den Markt gebracht, ein erstklassiges Tool, mit dem die Zuordnung von pre_ETL-Quellen zum Ziel automatisiert werden kann. Mit einer Investition in Höhe von 50 bis 100 Millionen US-Dollar könnte AnalytiX Ds in den kommenden Jahren möglicherweise ein neues Entwicklungszentrum in Bangalore eröffnen.
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CodeFutures
CodeFutures wurde 2001 von Andy Grove gegründet und hat seinen Sitz in den USA. Die Hauptsoftware dieses Unternehmens heißt dbShards, eine NewSQL-Plattform, die auf der gemeinsamen Nutzung von Datenbanken basiert. Was dies von anderen SQL-Produkten unterscheidet, ist die Tatsache, dass dbShards so konzipiert wurde, dass es Unternehmen Skalierbarkeit bietet und mit herkömmlichen Datenbankplattformen wie MySQL und PostgreSQL verwendet werden kann. Dies bedeutet, dass Unternehmen nicht ihre vorhandene Datenbank-Engine ersetzen müssen, sondern dass dbShards zusammen mit ihnen verwendet werden kann.
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DATAllegro
DATAllegro ist ein weiteres Datenbank-Warehouse-Tool, das darauf spezialisiert ist, Unternehmen Appliances zur Verfügung zu stellen, die eine Vielzahl von Data-Warehouse-Funktionen ausführen. Es wurde 2003 von Stuart Frost gegründet und war eine direkte Konkurrenz zu der von Netezza entwickelten Data Warehouse-Appliance. Während Netezza Standard-PowerPC-Chips verwendete, wurde DATAllegro auf der Standard-Hardware implementiert. Dazu gehörte Hardware auf Systemen wie Dell, CISCO und EMC Corp. Wie Netezza verwendete DATAllegro jedoch auch Open-Source-Software-Stack. 2008 erwarb Microsoft das Unternehmen und das SQL Server Data Warehouse ist ein Nachfolger von DATAllegro, das eine Version des SQL Server-Datenbankmoduls verwendet.
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Ganzheitliches Datenmanagement
Ein Framework, AHISDATA, Holistic Data Management, wird zur Implementierung von Software in einem Unternehmensnetzwerk verwendet. Das Framework kann auch eine Reihe von Funktionen ausführen, darunter Daten-Governance, Datenqualität, Datenintegration und Stammdatenverwaltung. Einige der Spezifikationen der ganzheitlichen Datenverwaltung lauten wie folgt: 1. Alle Datenobjekte im Warehouse müssen entweder ein untergeordnetes Datenobjekt oder ein übergeordnetes Datenobjekt sein. 2. Der Datennetzwerkbereich darf nur ein übergeordnetes Datenobjekt enthalten in allen untergeordneten Datenobjekten vorhanden 4. In den Datenverwaltungsmodulen muss mindestens eine Datenobjektbeziehung vorhanden sein
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Informatica Corporation
Informatics, ein Softwareentwicklungsunternehmen, wurde 1993 in Kalifornien gegründet. Mit einem Produktportfolio, das sich unter anderem auf Datenintegration, Cloud-Datenintegration, B2B-Datenaustausch, ETL, Information Lifecycle Management, Datenreplikation, Datenvirtualisierung und komplexe Ereignisverarbeitung konzentriert. Zusammen bilden diese Komponenten ein Data Warehouse für Unternehmen in verschiedenen Branchen. Das informatics Power Center besteht aus drei Hauptkomponenten: Informatica Power Center-Clienttools (auf Entwicklerseite installiert), Informatics Power Center-Repository (Ort, an dem alle Metadaten für eine Anwendung gespeichert sind.) Informatica Power Center-Server (Ort, an dem alle Daten ausgeführt werden Mit einem Kundenstamm von über 5000 Unternehmen hat Informatics außerdem den Informatica Marketplace gestartet, mit dem das Unternehmen die Freigabe stoppen und Lösungen für die Datenintegration nutzen kann. Mit einer Vielzahl von Funktionen verfügt dieses Tool über 1300 vorgefertigte Zuordnungen, Vorlagen und Konnektoren, mit denen Unternehmen ihre Daten effektiv verwalten und optimieren können.
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ParAccel
ParAccel ist ein in Kalifornien ansässiges Softwareunternehmen, das Datenbankverwaltungssysteme für Unternehmen und Organisationen aller Branchen bereitstellt. Das Unternehmen wurde 2013 von Actian übernommen. Zwei der von ParAccel angebotenen Produkte sind Amigo und Maverick. Amigo wurde entwickelt, um den Prozess von Abfragen zu beschleunigen, die im Allgemeinen an das vorhandene Data Warehouse gerichtet sind. In diesem Zusammenhang wurde Maverick als eigenständiger Datenspeicher für Unternehmen konzipiert. Amigo wurde von ParAccel zu Gunsten von Maverick ausrangiert, der sich später zur ParAccel Analytic Database entwickelte. Als paralleles relationales Datenbanksystem verwendet die ParAccel Analytical Database eine Shared-Nothing-Architektur mit Spaltenorientierung und speicherorientiertem Design, um eine umfassende Datenanalyse zu ermöglichen. Darüber hinaus bietet ParAccel integrierte Analysefunktionen wie die Standardabweichung und zwei Analytics-Pakete von der Stange, das Basispaket und das erweiterte Paket.
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Teradata Corporation
Teradata ist ein börsennotiertes internationales Unternehmen mit Hauptsitz in Ohio und bietet analytische Datenplattformen und damit verbundene Dienstleistungen für verschiedene Unternehmen an. Die Analyseprodukte von Teradata sollen Unternehmen dabei helfen, Daten aus zahlreichen Quellen zu konsolidieren und daraus einzigartige und wichtige Erkenntnisse abzuleiten. Es besteht aus zwei Abteilungen, nämlich Datenanalyse- und Marketinganwendungen, die sich um Datenanalyseplattformen bzw. Marketing-Software kümmern. Durch die Bereitstellung eines Parallelverarbeitungssystems ermöglicht Teradata Unternehmen, Daten auf einfache und effektive Weise abzurufen und zu analysieren. Eines der wichtigsten Merkmale dieser Data Warehouse-Anwendung ist, dass sie Daten in heiße und kalte Daten aufteilt, wobei kalte Daten die Daten sind, die nicht häufig verwendet werden. Darüber hinaus gilt Teradata als eine der beliebtesten Datenbank-Warehouse-Anwendungen.
Scriptella: Scriptella ist ein Open-Source-Tool für ETL und Skriptausführung und in Java geschrieben. Es ermöglicht die Verwendung von SQL oder einer anderen Skriptsprache für die Datenquelle. Es bietet jedoch keine grafische Benutzeroberfläche. Darüber hinaus wird Scriptella unter anderem für die Datenbankmigration, Datenbankerstellung / -aktualisierung, datenbankübergreifende ETL-Vorgänge sowie den Import / Export verwendet.
Insgesamt gibt es viele Database Warehouse-Tools, die Unternehmen zur Verfügung stehen. Aus diesem Grund müssen Unternehmen auf ihre Anforderungen zugreifen und herausfinden, mit welchem Data Warehouse-Tool sie effektiv wachsen und ihre Wachstumsgeschichte auf strategische und erfolgreiche Weise stärken können.