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Datawarehouse

EIN Data Warehouse (oft mit DWH abgekürzt) ist a Datensammlung die so konzipiert ist, dass wiederkehrende und ad hoc gestellte Fragen in relativ kurzer Zeit ohne unnötige Belastung der Quellsysteme selbst beantwortet werden können. Das unterscheidet ein Data Warehouse von einem Standard Datenbank. Die relevanten Daten stammen aus und werden automatisiert aus den Quellsystemen extrahiert. Daten können nicht von Benutzern selbst in ein Data Warehouse eingegeben oder geändert werden. Falls eine Anpassung von Daten erforderlich ist, sollte dies entweder in den Quellsystemen oder im ETL (durch Anpassung der darin festgelegten Regeln).

Ein Data Warehouse hat folgende Eigenschaften:

  • thematisch dekoriert
  • integriert
  • rechtzeitig bestellt
  • gefroren

Kurze Geschichte des Data Warehousing

Die ersten Schritte in Richtung Data Warehousing wurden in den 1960er Jahren unternommen, damals waren Datenbanken in verschiedenen Stammdateien organisiert. Das sind Kollektionen von Anfragen mit einem bestimmten Thema. Diese Masterdateien wurden gespeichert auf Magnetband. Die Daten wurden mit einfachen Anwendungen verarbeitet. Diese Anträge wurden beibehalten Lochkarten.

Mitte der 1960er-Jahre gab es jedoch eine solche Verbreitung von Stammdateien, dass das System mit Effizienzproblemen zu kämpfen hatte. Wenn du etwas anziehst Magnetband Um zu lesen, musste man zuerst alle Daten, die ihm vorausgingen, durchgehen. Infolgedessen war die Verarbeitung großer Informationsmengen zu langsam.

1970 entwickelten sie das DASD (Direktzugriffsspeichergerät), besser bekannt als Plattenspeicher. Bei dieser Technik musste man nicht erst alle vorherigen Daten durchgehen, um einen bestimmten Teil der Daten zu lesen. In dieser Zeit ist es auch Datenbankverwaltungssystem (DBMS) entwickelt. DBMS organisiert und indiziert die Daten auf einem DASD. So wurde die Datenbank erstellt.

Mitte der 1970er Jahre wollte man die Datenbanken auch online (über Intranet) zur Verfügung stellen. Die dafür verwendete Technik war leistungsstarke Online-Transaktionsverarbeitung. Dies ermöglichte unter anderem Reservierungssysteme und Online-Banking-Dienste.

Der nächste Schritt zum Data Warehouse kam in Form von Programmierung extrahieren. Das Extraktionsprogramm durchläuft eine Datei oder Datenbank anhand bestimmter Auswahlkriterien. Die Daten, die diese Kriterien erfüllen, werden in eine andere Datei oder Datenbank übertragen. Das Extraktprogramm verbreitete sich in den 1990er Jahren rasant.

Verschiedene Arten von Data Warehouses

Das grundlegende Modell des Data Warehousing ist recht einfach. Es gibt mehrere Betriebssysteme, die Daten sammeln und diese Daten an ein zentrales Data Warehouse übertragen. Die Daten werden dann hier gespeichert. Die Realität ist jedoch komplexer. Ein Data Warehouse ist heute ein Gewirr von Daten und Betriebssystemen, das im Laufe der Jahre immer komplexer und weniger handhabbar geworden ist. Grob kann man 3 verschiedene Arten von Data Warehouses unterscheiden.

Das zentrale Data Warehouse

Häufig besteht das IT-System einer Organisation aus mehreren operativen Systemen. Diese Systeme verarbeiten einen Teil der Daten lokal und senden die Ergebnisse an die Zentrale. Hier findet eine zusätzliche Datenverarbeitung statt: Zentrale Datenverarbeitung. Das Data Warehouse wird daher zentral gepflegt und verwaltet. Wenn lokale Systeme bestimmte Daten benötigen, fordern sie diese Daten vom zentralen Data Warehouse an.

Das lokale Data Warehouse

Bei diesen Systemen enthält ein lokales Data Warehouse alle Daten, die für die Filiale vor Ort wichtig sind. Die Verarbeitung dieser Daten für das Decision Support System, eine Technik des Data Warehousing, erfolgt weiterhin zentral.

Lokal-zentrales verteiltes Data Warehouse

In diesem System werden die für die lokale Ebene wichtigen Daten lokal und die für die zentrale Ebene wichtigen Daten zentral gespeichert. Auf diesen beiden Ebenen findet auch die Verarbeitung statt. Teilweise werden auch alle Daten, auch solche, die nur für die lokale Ebene relevant sind, in einem globales Data Warehouse.[1][2]

Siehe auch

Externe Links

  • [1], Integration mit Data Vault