Enterprise Data Warehouse (EDW) Lösungen
Unbegrenzte Einblicke auf Knopfdruck
What is an Enterprise Data Warehouse?
Ein Enterprise Data Warehouse (EDW) unterscheidet sich von einem herkömmlichen Data Warehouse, das möglicherweise nur Daten für eine bestimmte Abteilung enthält. Ein EDW ist als ein einziges Repository konzipiert, in dem alle Daten eines Unternehmens gesammelt und gespeichert werden. Die Daten in einem EDW können weiter in „Data Marts“ unterteilt werden, um einen schnellen Zugriff auf relevante Daten auf Abteilungsebene zu ermöglichen.
Einer der Hauptvorteile eines EDW gegenüber einem Data Lake (der sowohl unstrukturierte als auch verarbeitete Daten enthalten kann) ist, dass alle Daten bereits bereinigt und formatiert wurden. Dadurch können Abfragen innerhalb von Sekunden und nicht erst nach Minuten oder Stunden durchgeführt werden.
Enterprise Data Warehousing hat sich in unzähligen Branchen durchgesetzt, um den größtmöglichen Nutzen aus den ständig wachsenden Datenmengen zu ziehen, die modernen Unternehmen heute zur Verfügung stehen.
Erkunden Sie die Kernkomponenten eines EDW
Integration von Daten
Ein Standard-EDW sammelt Geschäftsdaten aus einer Vielzahl von Quellen wie CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning) und Finanzen. Damit diese Daten schnell zugänglich sind, müssen sie bereinigt und in einem gemeinsamen EDW-Schema formatiert werden.
Die besten EDWs bieten nahtlose Datenintegrationslösungen mit CDC (Change Data Capture) und ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) nahezu in Echtzeit und verwandeln Rohdaten in eine Fülle von verwertbaren Erkenntnissen.
Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?
Sowohl ETL als auch ELT sind gängige Datenverwaltungstechniken, die denselben grundlegenden Schritten folgen:
Extrahieren: Abrufen von Quelldaten aus Originaldatenbanken.
Transformieren: Neuformatierung und Bereinigung von Daten.
Laden: Ablegen der Daten in einem Datenspeichersystem.
Der einzige Unterschied zwischen ETL und ELT ist die Reihenfolge, in der diese Schritte durchgeführt werden. ETL wandelt die Daten zunächst in einem Staging-Bereich um, bevor sie in die Datenbank geladen werden. ELT lädt zuerst die unstrukturierten Daten, die später umgewandelt werden können.
ELT kann ein geeigneter Ansatz sein, wenn keine Notwendigkeit besteht, umfangreiche und unterschiedliche Datenformate abzufragen. Für ein wirklich schnelles Enterprise Data Warehouse besteht der größte Vorteil von ETL jedoch darin, dass alle Daten bereits strukturiert sind und Abfragen in einem Bruchteil der Zeit durchgeführt werden können.
Datenmodellierung
Bei der Datenmodellierung werden einzelne Datensätze analysiert und versucht, die Beziehungen zwischen ihnen zu definieren, indem Informationscluster in entsprechenden Silos organisiert werden. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, Ihre Daten zu strukturieren, z. B. relationale, hierarchische und Netzwerkmodelle.
Ziel der Datenmodellierung ist es, die Erstellung aussagekräftiger, datengestützter Erkenntnisse zu erleichtern. Die Abfrage der Jahresumsätze kann beispielsweise einen grundlegenden Überblick über das Wachstum eines Unternehmens bieten, aber wie kann man sie zur Förderung des Wachstums nutzen?
Wenn diese Daten dann in Echtzeit auf der Grundlage von demografischen Daten, regionalen Abweichungen, Produktleistung usw. abgefragt werden können, werden diese Erkenntnisse umsetzbar. Das ist die Stärke der Datenmodellierung.
Datenverwaltung
Data Governance gewährleistet die Qualitäts- und Sicherheitsstandards eines Unternehmensdatenlagers.
- Verwaltung der Datenqualität: Sicherstellen, dass die Daten genau und zuverlässig sind. Dazu gehören eine angemessene Datenbereinigung in der Integrationsphase und eine laufende Qualitätsvalidierung.
- Datensicherheit: Da jedes EDW wahrscheinlich sensible Daten enthält, ist es wichtig, die neuesten Sicherheitsmaßnahmen zu verwenden. Es sollten physische und digitale Sicherheitsmaßnahmen sowie branchenspezifische Standards angewendet werden.
Präsentationsschicht
Die Präsentationsschicht ist der Punkt, an dem der Einzelne mit dem EDW interagiert. Leistungsstarke BI-Tools, Abfrageoptionen und Berichte ermöglichen es Ihnen, diese Fülle von Informationen in detaillierte Einblicke und umsetzbare Ideen umzuwandeln.
Mit der Integration des fortschrittlichen KI-Programms Veezoo läutet Exasol die Zukunft der Datenanalytik ein. Damit können Nutzer, unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten, Daten in einfacher Sprache abfragen.
Understanding the Different Types of EDWs
Ob Sie sich für ein traditionelles Data Warehouse vor Ort, eine Cloud-basierte Lösung oder eine Mischung aus beidem entscheiden, hängt davon ab, was Ihr Unternehmen in Bezug auf Kontrolle, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit benötigt:
Ein virtuelles Lager verbindet mehrere Datenbanken zu einem einzigen System, das dann abgefragt werden kann.
Die Einrichtung einer virtuellen EDW kann von Vorteil sein, da sie nur minimale Änderungen an der zugrunde liegenden Infrastruktur erfordert. Allerdings sind die Abfragezeit, die Wartungskosten und die Systemkomplexität wahrscheinlich höher.
Ein virtuelles Lager verbindet mehrere Datenbanken zu einem einzigen System, das dann abgefragt werden kann.
Die Einrichtung einer virtuellen EDW kann von Vorteil sein, da sie nur minimale Änderungen an der zugrunde liegenden Infrastruktur erfordert. Allerdings sind die Abfragezeit, die Wartungskosten und die Systemkomplexität wahrscheinlich höher.
Ein Enterprise Cloud Data Warehouse kann über Ihr bestehendes öffentliches Cloud-Konto betrieben werden. So kann von überall auf der Welt auf die Daten zugegriffen werden, wann immer sie benötigt werden.
Ein hybrider Ansatz zwischen Vor-Ort-Lösungen und der Cloud kann das Beste aus beiden Welten kombinieren: die Kontrolle einer Vor-Ort-Lösung mit der Zugänglichkeit der Cloud.
Die Einführung eines SaaS-Modells ist eine der schnellsten und einfachsten Möglichkeiten, die Datenverwaltung in Ihrem Unternehmen zu rationalisieren.
Mit einer einfachen Einrichtung, sofortiger Skalierbarkeit und flexiblen Zahlungsstrukturen ist SaaS Enterprise Data Warehousing eine großartige Option für jedes Unternehmen, das sofort loslegen und künftige Wachstumshemmnisse vermeiden möchte.
Benefits
Key Benefits of EDWs at a Glance
Enables greater data-informed decision-making
Instant insights based on real-time data
Enhanced security against unauthorized access and cyber threats
Homogenized data from across an entire company
Democratizes data and makes it accessible to all
Reduce data storage and management overheads
Freisetzung der Datenleistung
Financial Services
For more than three decades, the biggest retail and e-commerce companies have depended on streamlined data integration to drive growth through detailed customer insights.
Healthcare
Healthcare providers use the invaluable insights offered by EDWs to reduce patient harm and improve overall satisfaction.
Retail and eCommerce
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