Data Warehouse - IPD - Institut für Prozessmanagement und Digitale Transformation

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist ein analysebasiertes IT-System, um relevante Datenbestände aus diversen transaktionalen Anwendungen eines Unternehmens abzuspeichern und diese in einer Plattform zusammenzuführen. Die Daten können sowohl aus internen (z. B. → ERP-Systeme) als auch externen Quellsystemen (z. B. elektronische Marktplätze) stammen. Im Rahmen eines Data Warehouses werden die heterogenen Daten aus den vielfältigen Quellsystemen in homogene Datenbestände transformiert. Data Warehouses werden auch als analytische Datenbanken bezeichnet und lassen sich in die Kategorie der relationalen Datenbanken einordnen.

Wie funktioniert ein Data Warehouse?
Die Daten werden nach der Extraktion aus den verschiedenen Quellsystemen, wie z. B. ERP oder CRM, in ein Data-Warehouse-System exportiert. Nach dem Import der Rohdaten in ein Data Warehouse System folgt die direkte Umwandlung dieser in den drei Schritten Extract, Transform, Load (ETL). Dabei werden die Daten normalisiert, mit einer Struktur versehen und in ein relationales Datenbank-Schema überführt bzw. homogenisiert.

Hadoop

Grundsätzlich handelt es sich bei Hadoop um ein neuartiges Data Warehouse. Mittels Hadoop wird es möglich größere Datenmengen in vielfältigeren Formaten als in einem klassischen Data Warehouse zu speichern, sowie innovativere Analysen durchzuführen. Bei der Verwendung von Hadoop verschiebt sich außerdem der Zeitpunkt der Datentransformation (ETL). Demnach werden die Rohdaten erst bei einer Analyse transformiert und nicht direkt beim Import. Hadoop ersetzt dabei nicht zwingend klassische Data-Warehouse-Datenbanken, sondern wird meist in Kombination mit diesen eingesetzt.

Was ist ein Data Mart?
Data Mart ist wie ein Data Warehouse ein IT-System zur Speicherung von Daten und entspricht der Teilansicht eines Data Warehouses. Mit Data Mart können Analysen oder für einen spezifischen Funktionsbereich eines Unternehmens, wie beispielsweise den Einkauf, durchgeführt werden. Es wird daher auch als empfängerorientierte Datenhaltung bezeichnet.

Einordnung von Data Mart