DataWarehouseKonzepten

DataWarehouseKonzepten beschreibt die Planung, Implementierung und Nutzung von Data-Warehouse-Systemen zur konsolidierten Speicherung von Unternehmensdaten. Ziel ist es, eine zentrale, konsistente Quelle für Reports und Analysen bereitzustellen.

Kerncharakteristika sind: subject-oriented, integrated, non-volatile, time-variant. Das Data Warehouse sammelt Daten aus unterschiedlichen Quellen, standardisiert sie, behält historische Werte und ermöglicht zeitlich gestaffelte Analysen.

Datenmodellierung erfolgt typischerweise in Form von dimensionalen Modellen mit Facts und Dimensions. Star- und Snowflake-Schemata sind gängige Ansätze. Neben dimensionalen Modellen gibt es auch normative Ansätze wie Inmon oder das Data-Vault-Konzept.

Architektur umfasst Enterprise Data Warehouse, Data Marts und ETL- bzw. ELT-Prozesse. ETL/ELT extrahiert, transformiert und lädt Daten; Metadata- und Qualitätsmanagement sichern Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Governance.

Betrieb und Governance betreffen Datenqualität, Data Lineage, Zugriffskontrollen, Datenschutz und Compliance. Performance wird durch Indizierung, Partitionierung, Aggregationstabellen und ggf. materialisierte Ansichten optimiert.

Technologischer Kontext wandelt sich von reinen On-Premise-Lösungen zu hybriden oder reinen Cloud-Architekturen. Cloud-native Data-Warehouse-Plattformen, Lakehouse-Ansätze und Echtzeit-Streaming ergänzen traditionelle Modelle.

In der Praxis unterstützen Data-Warehouse-Konzepte unternehmensweite Berichtssysteme, Ad-hoc-Analysen und Entscheidungsunterstützung, indem sie Datenquellen konsolidieren, konsistente Metriken liefern und historische Entwicklungen transparent machen.