Ein Data Warehouse ist ein Datenmanagementsystem, das hauptsächlich für Business Intelligence (BI) und Analysen eingesetzt wird. Data Warehouses speichern große Mengen historischer Daten aus einer Vielzahl von Quellen und machen sie für Abfragen und Analysen verfügbar. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken können diese Systeme große Mengen unstrukturierter Daten speichern, wodurch sie sich ideal für Big-Data-Projekte und die Echtzeitdatenverarbeitung eignen. Der Wert der Daten in einem Warehouse steigt mit der Zeit, da sich die historischen Aufzeichnungen zu Kennzahlen von Kunden, Produkten und Geschäftsprozessen analysieren lassen, um Trends und Verhaltensweisen zu erkennen.
Dieser Artikel befasst sich mit 10 gängigen Einsatzszenarien für Data Warehouses in Unternehmen.
- Data Warehouses für taktisches Reporting
- Data Warehouses für die Big-Data-Integration
- Data Warehouses für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Data Warehouses für Auditing und Compliance
- Data Warehouses für Data-Mining-Analysen
- Data Warehouses zur Behebung von Problemen mit der Datenqualität
- Data Warehouses für die RTDW-Verarbeitung
- Data Warehousing für Big-Data-Analysen
- Data Warehouses für datenbasierte Entscheidungsfindung
- Data Warehouses für Business Intelligence
- Fazit: Data Warehouses für Unternehmen
Data Warehouses für taktisches Reporting
Data-Warehouse-Systeme eignen sich hervorragend zur Speicherung von Daten für Reporting-Zwecke. Da sie für leistungsstarke Abfragen optimiert sind, eignen sie sich perfekt für Ad-hoc- oder bedarfsgesteuerte Vorgänge und Performance-Reporting. Data Warehouses werden häufig dazu eingesetzt, Daten aus mehreren Quellsystemen zu konsolidieren und so eine ganzheitliche, globale Sicht darauf zu ermöglichen, wie bestimmte Faktoren mit unterschiedlichen Bereichen interagieren.
Aufgrund ihrer Geschwindigkeit und integrierten Leistungsoptimierung eignen sie sich ideal, um unterwegs oder in dringenden Fällen Informationen abzurufen. Sie liefern Antworten nahezu sofort, anstatt Sie wie bei der herkömmlichen Erstellung von Berichten stunden- oder tagelang warten zu lassen. Die Berichte sind außerdem genauer, da sie Informationen aus dem gesamten Unternehmen statt nur aus einzelnen Bereichen enthalten. Andernfalls kann es zu Datensilos oder veralteten Informationen kommen.
Data Warehouses für die Big-Data-Integration
Schätzungen zufolge sind etwa 80 Prozent der von Unternehmen erzeugten Daten unstrukturiert – darunter E-Mails, PDF-Dokumente, Social-Media-Beiträge und Multimediadateien. Unstrukturierte Daten lassen sich bekanntermaßen nur schwer speichern und effektiv nutzen. Die meisten Lösungen sind nicht umfassend genug, um alle Quellen unstrukturierter Daten Ihres Unternehmens effektiv zu integrieren. Das bedeutet, dass Ihnen entweder wichtige Erkenntnisse entgehen oder die Ergebnisse hinter dem zurückbleiben, was Sie mit einem Data Warehouse auf Enterprise-Niveau erreichen könnten.
Bei der Nutzung eines Data Warehouses ist der Datenfluss vertrauenswürdiger, da die Daten durch bedarfsgesteuerte Abfragen mindestens einmal von mehreren Parteien überprüft wurden. Außerdem können Sie die Analyse großer Datenmengen automatisieren, sodass Analysten mehr Zeit haben, sich eingehend mit spezifischen Problemen zu befassen, anstatt unterschiedliche Tools und Lösungen zusammenführen zu müssen. Indem Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen Ihres Unternehmens zusammenführen und in einem Data Warehouse speichern, können Sie eine ganzheitlichere Sicht auf die Daten Ihres Unternehmens für Verarbeitung und Analyse schaffen.
Data Warehouses für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Viele Unternehmen wollen ihren Kundenservice mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verbessern. Diese ermöglicht eine schnelle Analyse und eröffnet Wachstumschancen in den Bereichen Support, Vertrieb und Marketing.
Ein Data Warehouse kann die enormen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten speichern, die von Kunden und Klienten übermittelt werden und anschließend mithilfe von NLP-Modellen analysiert werden können. Eine angemessene Analyse dieser Daten führt zu einer Reaktion der Mitarbeiter des Unternehmens oder von Bots in Echtzeit, etwa durch Live-Chat-Unterstützung oder Antworten auf Grundlage früherer Interaktionen mit Kunden.
Eine solche Datenanalyse ist ohne ein stabiles Datenspeichersystem wie ein Data Warehouse schwierig. Es ist wichtig, alle Informationen über Ihre Kunden zu erfassen – einschließlich E-Mails, Telefonanrufen und Social-Media-Beiträgen –, damit sie ordnungsgemäß kategorisiert und entsprechend den am häufigsten genutzten Produkten oder Dienstleistungen abgelegt werden können. Dies ist entscheidend für die Erstellung von Profilen für jeden einzelnen Kunden. Diese Profile bilden die einzigartige digitale Identität der Kunden, wobei alle zugehörigen Informationen in einer Instanz gespeichert werden.
Data Warehouses für Auditing und Compliance
Audits und Compliance-Prüfungen sind beide arbeitsintensive Aufgaben. Auditoren müssen Datentabellen prüfen, während Compliance-Beauftragte juristische Dokumente lesen müssen – mühsame Tätigkeiten, die es schwierig machen, mit den Anforderungen der Aufsichtsbehörden Schritt zu halten.
Data Warehouses speichern elektronische Kopien wichtiger Dokumente, sparen dadurch Zeit und Geld, verringern die Fehlerquote und ermöglichen eine genauere Analyse der Ergebnisse. Ein gutes Data Warehouse verfügt außerdem über ein strukturiertes Speicherformat, sodass alle relevanten Datensätze sofort abgerufen werden können. Das macht Audits schneller und einfacher und erleichtert zugleich die Compliance, da Unternehmen schnell nachweisen können, dass sie die geltenden Vorschriften einhalten.
Mehr über Compliance-Vorschriften für Datenspeichersysteme.
Data Warehouses für Data-Mining-Analysen
Unternehmen wie Netflix stützen viele Geschäftsentscheidungen auf Data-Mining-Analysen – etwa darauf, welche Inhalte am beliebtesten sind, welche Werbestrategien am besten funktionieren und welche Marketingkampagnen bei Abonnenten Anklang finden. Beim Data Mining werden enorme Datenmengen an einem zentralen Ort gespeichert, um sie leicht analysieren zu können. Data Warehouses eignen sich hervorragend für Data-Mining-Analysen, da sie die für Erkenntnisse erforderlichen Daten sowie geistiges Eigentum und Wettbewerbsinformationen speichern und verfügbar machen können.
Data Warehouses zur Behebung von Problemen mit der Datenqualität
Es ist wichtig, Fehler und ausgebliebene Aktualisierungen umgehend zu beheben, um dadurch entstehende beschädigte Daten oder isolierte Datensilos zu vermeiden, die zu Genauigkeitsproblemen bei Analysen führen können. Einer der größten Vorteile von Data Warehousing besteht darin, dass Business-Intelligence-Teams Fehler in ihren Datenbanken beheben können.
Statt jeden Fehler beim Auftreten manuell zu korrigieren, lassen sich diese Aufgaben mithilfe von Extract-, Transform- und Load-(ETL-)Tools wie Informatica oder Talend automatisieren. Beispielsweise könnten Sie SQL Server Integration Services (SSIS) verwenden, um Kundendatensätze mit Versanddaten abzugleichen. Tritt ein Problem auf – etwa wenn eine Person mehrere Sendungen von unterschiedlichen Adressen erhält –, könnten Sie es beheben, indem Sie einen vorhandenen Hauptdatensatz anpassen oder einen neuen erstellen.
Data Warehousing macht solche Korrekturen möglich, weil Unternehmen damit große Datenmengen über längere Zeit verfolgen und aktualisieren können. So häufen sich Fehler nicht an und bleiben unbemerkt. Sobald ein Data Warehouse eingerichtet ist, können IT-Abteilungen mit minimalem Aufwand Funktionen hinzufügen. Es ist nicht nötig, Datensysteme neu zu erfinden, wenn sich Vorschriften ändern oder neue Nutzungsmöglichkeiten für die Daten entstehen. Durch die bedarfsgerechte Nutzung integrierter Datenmanagementfunktionen verbringen IT-Fachleute außerdem weniger Zeit damit, Ad-hoc-Lösungen zusammenzusetzen.
Data Warehouses für die RTDW-Verarbeitung
Echtzeit-Data-Warehousing, kurz RTDW, bezeichnet die sofortige Verarbeitung aller Unternehmensdaten zur Analyse, sobald diese in das Informationssystem eines Unternehmens gelangen. Dadurch werden kostspielige und zeitaufwendige Nachbearbeitungen großer Datenrückstände effektiv reduziert oder vermieden. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Vorteile von RTDW, die Unternehmen dabei helfen, bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen:
- Sofortige Unterstützung bei Entscheidungen für Fachanwender und Mitarbeiter im Kundenservice
- Genauere Vorhersagen und Prognosen
- Bessere Data Governance und Sicherheit durch weniger Aktualisierungen und Abstimmungen
- Verbesserte Datenqualität durch Validierung, Qualitätssicherung und Fehlerprüfung in Echtzeit – die Daten werden kontinuierlich bereinigt, aktualisiert und validiert
- Optimierte Abläufe, die dabei helfen können, Ineffizienzen zu erkennen und Prozesse besser zu optimieren
- Geringere Kosten durch prädiktive Analysen und automatisiertes Diagnose-Reporting
- Weniger Fehler bei der manuellen Verarbeitung durch frühzeitige Erkennung und Behebung
- Höhere betriebliche Effizienz durch erweiterten Hochgeschwindigkeitsdatenabruf
- Verbesserter Kundenservice und höhere Kundenzufriedenheit durch Echtzeitreaktionen auf Kundenverhalten und -muster
- Risikominderung durch schnellere Reaktionen auf Probleme
- Geringere Investitionsausgaben durch effiziente Ressourcennutzung
- Größere geschäftliche Agilität und Resilienz durch geringere Abhängigkeit von manueller Verarbeitung
Logistik und Fertigung sind zwei Branchen, in denen Echtzeit-Data-Warehousing erhebliche Auswirkungen auf die Abläufe haben kann. Ein Hersteller möchte beispielsweise möglicherweise unmittelbar nach dem Einbau von einem fehlerhaften Bauteil erfahren, um einen Rückruf oder vorbeugende Maßnahmen einzuleiten. Logistikdienstleister könnten dagegen Versanddaten analysieren, um sich besser auf Nachfragespitzen vorzubereiten und Routen zu optimieren.
Data Warehousing für Big-Data-Analysen
Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten – beispielsweise internetbasierte Unternehmen, die jeden Monat Millionen von Kreditkartentransaktionen abwickeln –, müssen all diese Informationen verwalten. Data Warehouses wurden speziell dafür entwickelt, enorme Datenmengen schnell und zuverlässig zu verarbeiten, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Analysezwecke macht.
Herkömmliche Datenverarbeitungssysteme wie relationale Datenbanken können solche Datenmengen schlicht nicht bewältigen. Außerdem fehlen ihnen notwendige Funktionen wie Sicherheit und Datenbankindizierung, wodurch sich die Latenzzeiten sowohl bei Schreib- als auch bei Lesevorgängen erheblich erhöhen.
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Data Warehouses für datenbasierte Entscheidungsfindung
Data-Warehouse-Lösungen ermöglichen es, wichtige Geschäftsentscheidungen auf Grundlage neuer Erkenntnisse aus den historischen Daten Ihres Unternehmens zu treffen. Dieses neue Wissen können Sie anschließend in übergeordnete Planungen einfließen lassen – etwa bei der Festlegung, auf welche Marketingmaßnahmen Sie sich konzentrieren oder welche Produkte und Dienstleistungen Sie entwickeln möchten.
Betrachten Sie beispielsweise die University of St. Andrews, deren Studienadministratoren sich stark auf Data-Warehouse- und Reporting-Systeme stützten, um Erkenntnisse aus den Studentendaten zu gewinnen. Die Verwaltung der Daten von mehr als 10.000 Studierenden verursachte zahlreiche Probleme mit den Altsystemen der Hochschule. Die Hochschule implementierte eine hybride Architektur und einen hybriden Ansatz für ihr System. Dadurch konnten die Mitarbeiter Studentendaten bedarfsgesteuert analysieren und die nötige Flexibilität für künftige Upgrades und Weiterentwicklungen schaffen.
Data Warehouses für Business Intelligence
Für eine echte durchgängige Transparenz über ihre Systeme benötigen Unternehmen eine BI-Plattform, die als Drehscheibe für all ihre strukturierten und unstrukturierten Daten fungieren kann. Ein Data Warehouse für Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) eignet sich hervorragend zur Speicherung großer Mengen transaktionaler Daten, ist jedoch nicht für Business Intelligence optimiert. Je nach Aufbau der OLTP- und BI-Systeme sind sie möglicherweise nicht einmal integrierbar. Systeme für die Online-Analyseverarbeitung (OLAP) sind dagegen für die schnelle Datenverarbeitung und -analyse optimiert. Dadurch können Unternehmen schnell und einfach Erkenntnisse aus großen Datenmengen gewinnen, Muster und Trends erkennen und so Geschäftsentscheidungen fundiert treffen.
Ein OLAP-Data-Warehouse ermöglicht in Echtzeit besseren Zugriff auf wichtige Informationen und trägt durch die Konsolidierung kritischer Daten an einem Ort dazu bei, komplexe Datenabfragen zu vereinfachen. Wenn Sie bereits über einen operativen Datenspeicher verfügen, Ihre Big-Data-Strategie aber weiter ausbauen möchten, ist der Aufbau einer skalierbaren Business-Intelligence-Plattform entscheidend, um die unternehmensweite Suche nach Informationen voranzutreiben.
Fazit: Data Warehouses für Unternehmen
Data Warehousing ermöglicht es Unternehmen, die historische Datenleistung zu verstehen, um effektive Pläne zu entwickeln, und liefert historische Informationen, auf die sie bei wichtigen Geschäftsentscheidungen später zurückgreifen können. Data Warehouses sind darauf ausgelegt, enorme Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten für Analysen und Business Intelligence zu speichern. Sie liefern eine ganzheitliche historische Aufzeichnung und dienen als „Single Source of Truth“ des Unternehmens. Eine erfolgreiche Data-Warehouse-Strategie hilft Unternehmen, genau zu verstehen, wo sie heute stehen, und messbare Benchmarks festzulegen, die langfristiges Wachstum fördern können.
Lesen Sie als Nächstes: Leitfaden zur Compliance bei der Datenspeicherung in Unternehmen