Effektive Business Intelligence (BI) ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um Umsätze zu generieren und ihren ROI zu maximieren. Da die Komplexität und das Volumen der Daten täglich zunehmen, benötigen Unternehmen von ihrer BI-Software mehr als eine herkömmliche Datenbank, um historische und transaktionale Informationen für Analysen zu speichern. Viele Unternehmen wollen auch Live-Einsichten, und die Analyse von Big Data in Echtzeit erfordert eine Lösung, die über eine normale Datenbank hinausgeht. Ein Data Warehouse ist ein Speichersystem für große Datenmengen, das die Datenverwaltung für Unternehmensberichte und Datenanalysen ermöglicht.
Wichtigste Vorteile
Data-Warehousing-Lösungen sind die Hauptstütze des Datenverwaltungsprozesses eines Unternehmens. Hier sind einige ihrer wichtigsten Vorteile.
Alle Ihre Daten an einem Ort
Die Organisation der Daten Ihres Unternehmens an einem Ort kann die Berichterstellung und die Analyse beschleunigen und darüber hinaus genaue, eindeutige Daten als eine einzige Quelle der Wahrheit sicherstellen. Während herkömmliche Datenbanken, die Ihr Unternehmen verwendet, möglicherweise isoliert sind, lässt sich ein Data-Warehouse-System nahtlos in eine Vielzahl von Datenspeichern integrieren, zu denen Datenbanken, Data Lakes und andere Data-Warehouses gehören. Es kann Daten aus dem Internet, aus Cloud-basierten Anwendungen und Datenspeichern, aus IoT- und Streaming-Geräten sowie aus Mobiltelefonen speichern, sodass Sie ein vollständigeres Bild erhalten.
Bessere Geschäftsentscheidungen treffen
Da alle Daten an einem Ort gespeichert sind, können Sie schnell auf sie zugreifen und bei Bedarf Geschäftskennzahlen anzeigen. Sie können gezielte Geschäftseinblicke gewinnen und Entscheidungen in einem Bruchteil der Zeit im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanken treffen. Wie andere Business-Intelligence-Software bieten auch moderne Data-Warehousing-Lösungen Selbstbedienungsfunktionen, die es Mitarbeitern aller technischen Fertigkeiten in Ihrem Unternehmen ermöglichen, Erkenntnisse gemeinsam zu nutzen und sich an der Entscheidungsfindung zu beteiligen.
Skalierbarkeit
Cloud-Data-Warehouses sind mit einer Rechenkontrolle ausgestattet und können die Rechenleistung je nach Bedarf entsprechend den wechselnden Arbeitsanforderungen nach oben oder unten skalieren. Sie können sogar ein Zeitlimit für die automatische Abschaltung festlegen, um das Data-Warehouse-System herunterzufahren, wenn es für einen bestimmten Zeitraum nicht genutzt wird, und so den Verbrauch zu senken. Sie bieten viele weitere Funktionen zur Ressourcenoptimierung, wie z. B. die Lösung des Problems der „lauten Nachbarn“. Dies sind Aufgaben, die dazu neigen, Ressourcen zu monopolisieren; die Workload-Isolierung hilft dabei, Ressourcen zu reservieren und sie für bestimmte Arbeitsabläufe getrennt zu halten. Die meisten Anbieter von Cloud-basierter Software bieten Pay-as-you-go-Modelle mit einfacher Skalierbarkeit an, die sich für Unternehmen jeder Größe eignen.
Integrationen
Moderne Data-Warehousing-Lösungen lassen sich in bestehende BI-Tools integrieren, um eine umfassende Datenanalyselösung für Ihr Unternehmen bereitzustellen. Mit Software wie Alteryx und Domo können Ihre Entwickler benutzerdefinierte Anwendungen erstellen, Datenpipelines automatisieren und verwertbare Erkenntnisse mit anderen in Ihrem Unternehmen teilen. Synapse Analytics, das Data-Warehouse-System der nächsten Generation von Azure, ermöglicht Geschäftsanwendern die Abfrage ihrer Big Data und die Durchführung von Analysen in großem Umfang – und das alles auf einer einzigen Plattform.
Bedarfsanalyse
Bevor Sie ein Data-Warehouse-System für Ihr Unternehmen in Erwägung ziehen, sollten Sie eine Liste Ihrer Anforderungen erstellen, indem Sie Ihre Geschäftsanforderungen mit Ihrem Team besprechen. Im Folgenden finden Sie einige Fragen, die Sie allen Beteiligten stellen können, um Ihre Anforderungsliste und Ihre Softwaresuche abzustimmen.
Fragen zum Data Warehouse, die Sie sich selbst stellen sollten (im Rahmen einer Data Warehouse Softwareauswahl)
- Arbeiten Sie mit großen Datenmengen und komplexen Abfragen?
Massiv parallele Verarbeitungslösungen (MPP) eignen sich besser für analytische, stapelverarbeitende Arbeitslasten; MPP bezieht sich auf mehrere Prozessoren, die Berechnungen parallel durchführen.
Für transaktionale Arbeitslasten und kleinere Lese-/Schreibvorgänge könnten symmetrische Multiprocessing (SMP)-Analyse-Engines das Richtige für Sie sein. Bei SMP sind mehrere Prozessoren mit einem einzigen, gemeinsam genutzten Hauptspeicher und denselben E/A-Geräten verbunden und werden von einem einzigen Betriebssystem gesteuert, das einen einheitlichen Zugriff auf alle Prozessoren gewährleistet. - Ist Ihr Datensatz strukturiert, oder umfasst er auch unstrukturierte Daten? Big-Data-Analyse-Engines wie Hadoop, Spark und Azure Databricks sind von Grund auf für die Verarbeitung aller Big-Data-Typen, einschließlich unstrukturierter Daten, konzipiert.
- Müssen Sie Ihre historischen Daten von Ihren Transaktionsdaten getrennt halten? Eigenständige Data Warehouses sind für große Leselasten optimiert und verfügen über einen separaten Speicher für historische Daten.
- Müssen Sie Berichte in Echtzeit erstellen? Viele moderne Data Warehouses unterstützen die Datenanalyse in Echtzeit mit automatischer, regelmäßiger Datenaktualisierung, damit Ihre Geschäftsinformationen immer auf dem neuesten Stand sind.
- Lässt sich das Data-Warehouse-System mit Ihren vorhandenen Analysetools integrieren? Die Anbieter moderner Data-Warehouse-Systeme bieten SDKs und APIs zur Integration des Tools in viele führende BI- und Analyselösungen.
Sie können diese Liste ergänzen, indem Sie Ihr Datenverwaltungsteam und andere Beteiligte in Ihrem Unternehmen befragen.
Gerne stehen Ihnen unsere Data Warehouse Experten auch beratend zur Seite bei der Auswahl einer Data Warehouse Software.