Was ist Data Warehousing? ? Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich um die Wissenschaft der Datenspeicherung, die später für Analysen genutzt werden kann. Konkret geht es beim Data Warehousing um die elektronische Speicherung und den Abruf von Daten, damit Datenanalysen zur Unterstützung wichtiger Geschäftsentscheidungen oder zur Berechnung eines Geschäftsergebnisses durchgeführt werden können.
Wenn man darüber spricht, was Data Warehousing ist, muss man wissen, dass Data-Warehouse-Techniken durch die Auswertung historischer und aktueller Geschäftsinformationen prädiktive, aktuelle und historische Geschäftsvorgänge ermöglichen. Dazu werden in der Regel relationale Datenbankmodelle verwendet, um eine visuelle Darstellung der Daten zu bieten, die für die Benutzer leicht verständlich ist, damit sie die richtigen Geschäftsentscheidungen treffen können.
Um das Konzept des Data Warehousing vollständig zu verstehen, sollte auch der Begriff Data Warehouse richtig definiert werden. Im Allgemeinen wird ein Data Warehouse für die Speicherung wichtiger Daten verwendet, die von den Benutzern eines Unternehmens für Analysen und Berichte benötigt werden. Ein erfolgreiches Data-Warehouse-Designmodell muss mit einem effizienten Prozess zum Sammeln und Laden von Daten in die Datenbank integriert sein. Darüber hinaus sollten die im Data Warehouse enthaltenen Daten nahtlos von den Quell- zu den Zielpunkten fließen, was bedeutet, dass die gesammelten Informationen zwischen zwei Punkten in einer bestimmten Zeit unterschiedlich sein sollten.
Die klassische Data-Warehouse-Definition besagt laut Experten, dass ein Data-Warehouse idealerweise nicht flüchtig, themenspezifisch, zeitabhängig und integriert sein sollte. Fachspezifisch zu sein bedeutet, dass die Datenbank nur Daten speichern darf, die einem klar definierten Bereich zugeordnet sind, z. B. sollte ein Data Warehouse nur vertriebsbezogene Informationen speichern.
Nichtflüchtig bedeutet, dass die gespeicherten Daten nicht von einem Benutzer gelöscht oder entfernt werden dürfen; sie sollten dort bleiben, wo sie sind, ohne dass Fragen gestellt werden. Integriert zu sein bedeutet, dass alle enthaltenen Daten einen perfekten Sinn ergeben und dass alle Zahlen und Fakten auf irgendeine Weise miteinander verbunden sind, um einen Punkt der Wahrheit darzustellen. Die Zeitvariante schließlich bedeutet, dass die Daten nicht konstant sind, da mit dem Laden neuer Informationen in die Datenbank auch die Größe der Datenbank wächst. Es ist jedoch zu beachten, dass nicht alle Daten zeitabhängig sind, wie z. B. Daten, die sich auf wissenschaftliche und historische Fakten beziehen, sondern auch zur Analyse in einem Data Warehouse gespeichert werden können.
Ausgehend von den oben genannten Punkten ist eine aktuellere und genauere Definition des Begriffs „Data Warehouse“ erforderlich, da sie sich auf das aktuelle Konzept des Data Warehousing bezieht. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Data Warehouse als elektronische Speicherung integrierter, aber klar definierter Daten definiert werden kann, die die Benutzer eines Unternehmens für intelligente Geschäftsanalysen und Entscheidungen nutzen können. Um besser zu verstehen, was Data Warehousing ist und welchen Nutzen es den Benutzern bringt, nehmen wir an, dass ein Unternehmen namens „ClothingEtc.“ landesweit über 500 Geschäfte hat.
Dieses Bekleidungsunternehmen unterhält ein Data Warehouse zur Speicherung aller Daten, die es in seinen 500 Geschäften in den USA sammelt, um alle gesammelten Informationen auszuwerten und wichtige Geschäftsentscheidungen für seine Geschäfte zu treffen. Sobald ClothingEtc. alle relevanten Daten gesammelt hat, um fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen zu können, werden die Benutzer des Unternehmens nützliche Methoden zur Auswertung und Erstellung von Berichten anwenden.
Da das Bekleidungsunternehmen problemlos auf alle Informationen über die Einkäufe und Verkäufe seiner 500 Läden in einem zentralen Repository zugreifen kann, kann es die gesammelten Daten nutzen, um das Inventar jedes Ladens, den Status jedes Ladens, den höchsten und den niedrigsten Umsatz sowie die Produkte, die sich verkaufen oder nicht verkaufen, zu erfassen, zu verfolgen und zu organisieren und die entsprechenden Geschäftsentscheidungen zu treffen.