Was versteht man unter einem Data Warehouse?
Ein Data Warehouse – kurz DWH – ist das Rückgrat moderner Unternehmensanalytik. Es handelt sich dabei um eine zentrale Datenplattform, die speziell für die Auswertung und Analyse großer Datenmengen konzipiert ist.
Ziel ist es, verteilte und meist heterogene Datenquellen – wie zum Beispiel CRM- und ERP-Systeme – an einem Ort zusammenzuführen, zu vereinheitlichen und für geschäftsrelevante Auswertungen bereitzustellen.
Durch diese gebündelte Sicht auf die Unternehmensdaten erhalten Entscheider eine ganzheitliche Perspektive – sei es auf ihre Kunden, Prozesse oder das gesamte Geschäft. Eine fundierte Datenbasis schafft Transparenz, vereinfacht strategische Entscheidungen und unterstützt eine verlässliche Unternehmenssteuerung.
Insbesondere im Standard-Reporting oder bei Ad-hoc-Analysen durch Fachabteilungen und Data Scientists entfaltet das Data Warehouse seine volle Stärke. Die hier gewonnenen Erkenntnisse führen zu mehr Klarheit, Effizienz und Planungssicherheit.
Doch die Anforderungen steigen stetig: Neue Anwendungsfelder wie Echtzeitanalysen, Internet of Things (IoT), Künstliche Intelligenz oder Process Mining stellen klassische Architekturen vor neue Herausforderungen.
Ein modernes Data Warehouse muss heute weit mehr leisten als nur Daten speichern und abrufen. Es soll flexibel, skalierbar und zukunftssicher sein – oft realisiert in Form integrierter Cloud-Plattformen, die alle Bereiche der Unternehmensdatenanalyse unter einem Dach vereinen.
Welche Data Warehouse Arten gibt es?
Nicht jedes Unternehmen hat die gleichen Anforderungen an ein Data Warehouse. Deshalb existieren unterschiedliche Varianten, die jeweils auf spezielle Einsatzszenarien zugeschnitten sind. Die drei wichtigsten Arten sind:
Enterprise Data Warehouse (EDW)
Das Enterprise Data Warehouse ist die umfassendste Form eines DWH. Es vereint sämtliche relevanten Unternehmensdaten in einer zentralen Plattform und schafft damit eine einheitliche Datenbasis für das gesamte Unternehmen. Diese ganzheitliche Sicht auf die Geschäftsdaten unterstützt insbesondere die strategische Entscheidungsfindung auf Management-Ebene.
Operational Data Store (ODS)
Ein ODS wird vor allem für operative Zwecke genutzt. Es liefert aktuelle, detailreiche Informationen für tägliche Geschäftsprozesse und eignet sich ideal, wenn zeitnahe Entscheidungen auf Basis frischer Daten getroffen werden müssen. Im Unterschied zum klassischen DWH sind die Daten hier nicht unbedingt historisiert, sondern eher für die kurzfristige Nutzung aufbereitet.
Data Mart
Datamarts sind themenspezifische oder abteilungsbezogene Teilausschnitte eines Data Warehouses. Sie liefern gezielte Informationen für einzelne Fachbereiche – wie Marketing, Vertrieb oder Controlling – und ermöglichen schnelle, fokussierte Analysen. Data Marts können als Ergänzung zu einem zentralen EDW oder auch eigenständig betrieben werden.
Diese drei Varianten lassen sich je nach Bedarf flexibel kombinieren. So können Unternehmen ihre Datenarchitektur individuell anpassen – für mehr Effizienz, bessere Datenqualität und zielgerichtete Analysen.
So entsteht ein Data Warehouse
Der Aufbau eines Data Warehouse ist weit mehr als ein technisches Projekt – es ist ein strategischer Prozess. Ziel ist es, eine leistungsstarke Datenplattform zu schaffen, die relevante Informationen zuverlässig, konsistent und nutzerfreundlich bereitstellt. Dabei durchläuft jedes DWH-Projekt mehrere essenzielle Phasen:
1. Definition der Anforderungen
Am Anfang steht die Klärung: Was genau soll das Data Warehouse leisten? Welche Fachbereiche sollen angebunden werden? Welche Fragen sollen beantwortet werden? In enger Abstimmung mit den Stakeholdern werden hier die geschäftlichen Ziele und funktionalen Anforderungen formuliert – der Grundstein für eine maßgeschneiderte Lösung.
2. Auswahl der Datenquellen
Ob CRM-Systeme, ERP-Anwendungen, Excel-Dateien oder externe Datenquellen – ein DWH lebt von der Vielfalt seiner Informationen. In dieser Phase werden die relevanten Quellen identifiziert und priorisiert. Dabei achtet man besonders auf Datenqualität, Aktualität und Zugänglichkeit.
3. Implementierung der Datenintegration (ETL)
Im sogenannten ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) werden die Daten extrahiert, bereinigt, in ein einheitliches Format überführt und in das DWH geladen. Ziel ist es, aus unstrukturierten Rohdaten eine konsistente, auswertbare Datenbasis zu schaffen. Dies erfordert technisches Know-how und ein tiefes Verständnis der Quellsysteme.
4. Implementierung der Datenanalyse
Jetzt beginnt die eigentliche Nutzung der Daten: Mittels Business Intelligence-Tools und moderner Analysemethoden werden Reports, Dashboards und interaktive Analysen erstellt. So lassen sich Trends erkennen, Chancen aufdecken und fundierte Entscheidungen treffen – in Echtzeit und auf allen Unternehmensebenen.