Data Warehousing
Was ist Data Warehousing?
Data Warehousing bezeichnet die zentrale Speicherung, Integration und Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Es unterstützt Unternehmen bei datengestützter Entscheidungsfindung und strategischer Planung.
Technischer Aufbau & Varianten
Komponenten eines Data Warehouse:
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ETL-Prozesse: Extract, Transform, Load
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Data Marts: thematische Unterbereiche (z. B. Vertrieb, Finanzen)
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OLAP-Cubes: multidimensionale Analyse
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In-Memory-Technologien: Performance-Steigerung
Datenquellen:
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ERP-Systeme
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CRM, Logdaten
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Externe APIs
Sicherheitsmaßnahmen:
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Zugriffskontrolle
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Verschlüsselung ruhender Daten
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Auditing / Logging
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Rollenbasierte Analysezugriffe
Relevanz in der Praxis
Ein Data Warehouse ermöglicht:
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zentrales Reporting
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historische Datenanalysen
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Business Intelligence / Dashboards
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Vereinheitlichung heterogener Systeme
Data Warehousing ist grundlegend für datengetriebene Unternehmen, vor allem im Finanz-, Gesundheits- und E-Commerce-Sektor.
Standards & regulatorische Anforderungen
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DSGVO – Art. 32: Datensicherheit & Protokollierung
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SOX: Reporting-Kontrolle
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BCBS 239: Bankenreporting
Verwandte Begriffe
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OLAP
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ETL
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Business Intelligence
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Data Lake
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SQL
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Reporting
Beispiel aus der Praxis
Ein Handelsunternehmen migrierte sein zentrales Data Warehouse in die Cloud.
Dabei wurden ETL-Prozesse automatisiert und rollenbasierte Zugriffskontrollen eingeführt.
Das ermöglichte die Einhaltung der DSGVO und beschleunigte BI-Abfragen um 60 %.