Vorteile von Data Warehousing und seine Herausforderungen

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine Geschäftsressource, in der Daten aus verschiedenen Quellen analysiert werden, die zu praktischen Datenerkenntnissen führen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Mit anderen Worten, ein Data Warehouse bildet den Kern von „Business Intelligence-Systemen“, um wichtige Geschäftsentscheidungen rechtzeitig zu treffen.

In erster Linie ist dies ein zentraler Ort, an dem alle Ihre Daten sicher und geschützt gespeichert werden. Es eignet sich hervorragend zum Erstellen von Berichten, Datenanalysen und einer Vielzahl anderer Abfragen. Darüber hinaus hilft es Ihnen, Datenströme aus den Unternehmensdatenbanken zu extrahieren und in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. Darüber hinaus kann ein normales Data Warehouse als Speicher verwendet werden. Es ist ein moderner Ansatz, der außergewöhnlich gut funktioniert.

• Vor- und Nachteile von Datawarehouse
• Warum ein Data Warehouse aufbauen
• Kosten-Nutzen-Analyse von Data Warehouse
• Unterschied zwischen Data Warehouse vs. Data Lake vs. Datenmarkt

Vorteile von Datawarehouse

• Data Warehouses bewirken einen höheren Return on Investment (ROI), da die richtigen Entscheidungen zur richtigen Zeit getroffen werden.

• Datenexperten und -manager können Marktprognosen erstellen, die genauer sind, indem Geschäftsanalysen Key Performance Indexes (KPIs) erkennen, was eine bessere Planung durch Schlüsselpersonal ermöglicht.

• Das Data Warehouse verfügt über einen riesigen Speicher historischer Daten, die unterschiedliche Trends und Zustandsanalysen zu verschiedenen Zeiträumen anzeigen können, was genauere Vorhersagen und Ergebnisse ermöglicht.

• Die Verfügbarkeit von Informationen aus Daten führt zu kostengünstigeren Entscheidungen.

• Die Qualität von Kundenservices kann durch die Analyse von Informationen in einem Data Warehouse genau nachvollzogen und verbessert werden.

Nachteile von Datawarehouse

• Die Data Warehouses verfügen normalerweise über große Mengen statischer Daten und nur über begrenzte Browsing-Funktionen. Die Datenteile müssen erfasst und durch ein Schema gefiltert werden, und es kann mehrere Tage dauern, bis sie in eine nützliche Form gebracht werden können.

• Die Data Warehouses werden normalerweise Ad-hoc-Abfragen unterzogen, und es wird unerträglich umständlich, mit der langsamen Geschwindigkeit der Datenverarbeitung umzugehen, was es schwierig macht, mit den Ergebnissen umzugehen.

• Data Warehouses haben in der Regel ein erhebliches Kosten-Nutzen-Verhältnis. Es gibt zwei Hauptgründe dafür, dass mit der Hardware- und Softwareinfrastruktur erhebliche Kosten verbunden sind. Der andere Hauptnachteil in dieser Angelegenheit sind die hohen Kosten für IT- und technisches Personal, die für ihre Dienste wie die Arbeit an den digitalen Maschinen in der Data-Warehouse-Infrastruktur vergütet werden müssen.

• Data Warehouses werden fast immer von Interoperabilitätsproblemen sowohl in Bezug auf Software als auch Hardware geplagt. Möglicherweise verwenden Sie verschiedene Betriebssystemplattformen und verschiedene inkompatible Softwareplattformen. Gleichzeitig versuchen verschiedene Arten von Geräten verzweifelt, miteinander zu kommunizieren. Es kann sich zu Ihren Kosten für die Verwaltung eines Data Warehouse summieren.

• Die meisten in Warenhäusern gespeicherten Daten sind roh und chaotisch. Es gibt immer versteckte Probleme in den Data Warehouses, deren Klärung Zeit und Mühe kosten kann. Dennoch bleiben sie je nach Nutzungshäufigkeit und Größe des Data Warehouse in der Regel Monate und manchmal Jahre unentdeckt.

• Beim Datenabruf kann es Fälle geben, in denen die erforderlichen Daten nicht vom Quellsystem erfasst werden, die möglicherweise dringend benötigt werden. Sie haben die Chance, eine verlorene Information in einem Data Warehouse zu haben.

• Einige Daten in Data Warehouses werden möglicherweise einer Datenhomogenisierung unterzogen, bei der eine große Datenmenge ähnliche Daten enthalten kann und die Person, die Daten abrufen könnte, verwirren oder andere schwerwiegende Missverständnisse verursachen kann.

• In einem Data Warehouse wird es immer Integrationsprobleme geben, wenn verschiedene Systeme integriert werden und nicht wie erwartet funktionieren; die Situation kann noch schlimmer werden, wenn sie überhaupt nicht funktioniert haben.

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Warum Sie ein Data Warehouse aufbauen sollten

Es gibt viele Gründe, warum Sie in ein Data Warehouse investieren sollten. Der erste ist, dass es Ihnen hilft, die Integration Ihrer Geschäftsprozesse mit digitalen Technologien zu verbessern. Es führt Sie auch zu einem großartigen Einblick in verschiedene Metriken und Beobachtungen in Bezug auf Lieferanten, Kunden, Geschäftsabläufe und andere kritische Komponenten des Geschäfts, die für Sie am wichtigsten sind.

Es verbessert auch die Antwortzeiten, ganz zu schweigen davon, dass es alle von Ihnen vorgenommenen Änderungen aufzeichnen und die Datenqualität verbessern kann. Sie können die Informationen viel schneller nutzen, was auch eine Vielzahl von Vorteilen mit sich bringt. Und um die Dinge noch besser zu machen, wird es die operativen Systeme entlasten, die Datenqualität steigern und jedes Mal ein hohes Maß an Professionalität und ein großartiges Erlebnis vermitteln.

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Was bedeutet Data Warehouse Kosten-Nutzen-Analyse?

Wenn Sie die Data-Warehouse-Kosten-Nutzen-Analyse durchführen, müssen Sie abschätzen, mit welchen Kosten Sie es zu tun haben, und sehen, ob sie sich lohnen oder nicht. Da sind zunächst die Einrichtungskosten, die aus der Anschaffung und auch der professionellen Konfiguration des Data Warehouse bestehen. Dann müssen Sie Dinge wie die Datenmigration berücksichtigen, die ebenfalls sehr teuer sein können.

Hinzu kommen zusätzliche Kosten wie Speicher- und Rechenkapazität, Verwaltungskosten und Datenpflege. Es ist wichtig zu verstehen, wie teuer diese Dinge sein können, da es Ihnen hilft, den Prozess und die Erfahrung selbst besser zu verstehen.

Vergleich zwischen Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Mart

• Datenlager

  Ein Data Warehouse hingegen speichert nur bereits strukturierte Daten. Es ist eine Mehrzwecklösung, die hervorragende Ergebnisse und Erfahrungen hervorbringen kann und Ihnen gleichzeitig eine hervorragende Möglichkeit bietet, auf Metriken und Studieninformationen zuzugreifen. Es kann bei einer Vielzahl von Datentypen helfen; Sie können Daten ganz einfach analysieren und auch pflegen.

• Datensee

  Ein Data Lake ist vorhanden, in dem Sie alle Daten in das generierte Formular einfügen. Es ermöglicht Ihnen, große Datenmengen zu speichern. Es ist eher eine Speicherlösung; Sie brauchen sich keine Gedanken darüber zu machen, was Sie mit all diesen Daten tun werden. Sie speichern es jedoch aus einem bevorstehenden Grund.

• Datamarts

  Data Marts sind ein Teilbereich des Data Warehouse. Normalerweise verwenden Sie den Data Mart, um Daten für eine bestimmte Abteilung zu speichern. Wie Sie sehen, hat jede der Optionen ihre Vor- und Nachteile, und Sie müssen die richtige finden, die Ihren Anforderungen entspricht.

Die folgende Tabelle gibt weitere Einblicke in die Arten der Datenspeicherung.

Häufig gestellte Fragen zu den Vorteilen von Data Warehouse

F. Was ist der Hauptvorteil eines aktiven Data Warehouse im Vergleich zu einem herkömmlichen Data Warehouse?

A. Der Hauptunterschied ist die Übertragungsgeschwindigkeit; Das aktive Data Warehouse hat eine schnelle Datenübertragungsgeschwindigkeit, während die traditionellen Data Warehouses langsame Übertragungsgeschwindigkeiten haben.

Abschließende Gedanken

Bevor Sie ein Data Warehouse für Ihre Geschäftsumgebung einführen, müssen Sie proaktiv sicherstellen, dass das Datenteam mehrere Praktiken befolgt, wie z.

• Planung der Konsistenz, Genauigkeit und Integrität der Daten.

• Die Daten müssen gut definiert und mit einem Zeitstempel versehen sein.

• Stellen Sie den Data Scientists und Analysten die richtigen Werkzeuge zur Verfügung.

• Seien Sie bereit, mit Datenkonflikten fertig zu werden.

• Stellen Sie sicher, dass die Betriebssysteme und Berichte parallel laufen; das heißt, es ersetzt sie nicht.

• Halten Sie sich an den Datenlebenszyklus.

• Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten in die Data Warehouse-Implementierungsverfahren eingebunden sind.

Die Data Warehouses werden täglich von einer Vielzahl von Fachleuten und Führungskräften für eine wichtige Geschäftsentscheidung verwendet, die das Leben auf ganzer Linie beeinflussen kann. Data Warehouses können vorteilhaft und bequem sein, ganz zu schweigen von der Erschwinglichkeit und der attraktiven Kapitalrendite, die Ihr Unternehmen auf die nächste Stufe bringen können.

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