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Die BI-Bausteine: Eine Einführung in die Datenspeicherung

  |   Business Intelligence

Die BI-Bausteine: Eine Einführung in die Datenspeicherung

Im Bereich Business Intelligence (BI) spielt die Datenspeicherung eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse. Dieser Artikel untersucht nicht nur Schlüsseltechnologien, die eine effiziente Datenspeicherung in BI vorantreiben, und u.a. die Bedeutung von Data Warehousing, und dessen Hauptfunktion. Von traditionellen relationalen Datenbanken bis hin zu modernen cloudbasierten Lösungen tauchen wir in die Welt der Datenspeichersysteme ein, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Datenbestände effektiv zu nutzen.

Cloud-basierter Speicher für Unternehmen: Sichere und kollaborative Speicherlösungen

Im dynamischen Umfeld moderner Geschäftsabläufe ist effektives Datenmanagement der Eckpfeiler des Erfolgs. Cloud-basierte Datenspeicher haben sich als transformative Kraft etabliert und verändern, wie Unternehmen mit ihren wertvollen Daten umgehen. Cloud-Speicher-Anbieter bieten eine vielfältige Palette von Lösungen an, angefangen bei Cloud-Data Warehouses, die die Datenanalyse optimieren, bis hin zu Cloud-Datei-Servern, die eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Teams fördern. Darüber hinaus bieten Cloud-Datenbanken ohne relationale Struktur die Flexibilität, eine Vielzahl von Datentypen effizient zu verwalten. Inmitten von Einfachheit und Zusammenarbeit steht die Sicherheit an erster Stelle, und hier kommen sichere Cloud-Speicherlösungen ins Spiel. Mit robuster Verschlüsselung und Zugriffskontrollen werden deine Unternehmensdaten vor Bedrohungen geschützt, um sicherzustellen, dass sensible Informationen vertraulich bleiben. Ob du ein Start-up oder ein etabliertes Unternehmen bist – die Nutzung des Potenzials dieser Cloud-Speicherlösungen ermöglicht es dir, im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein und dabei Ihre wertvollen Vermögenswerte zu schützen.

Grafik 1: Cloud-basierter Datenspeicher

Effektives Datenmanagement: Rationale und Nicht-rationale Datenbanken verstehen

Bei Datenbankverwaltungssystemen (datebase management systems; DBMS) herrschen zwei Haupttypen vor: relationale und nicht relationale Systeme. Jedes hat seine eigenen einzigartigen Stärken und Schwächen, wodurch es für verschiedene Anwendungen geeignet ist. Relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) sind der am weitesten verbreitete Typ. Sie organisieren Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten und ermöglichen so eine einfache Abfrage und Aktualisierung. Die Skalierung von RDBMS kann jedoch Herausforderungen mit sich bringen. Prominente Beispiele für RDBMS sind Microsoft Azure SQL Database, MariaDB, Amazon RDS und PostgreSQL. Im Gegensatz dazu bieten nicht relationale Datenbanken, sogenannte NoSQL-Datenbanken, mehr Flexibilität, indem sie strukturelle Einschränkungen lockern. Dies ermöglicht eine einfachere Skalierbarkeit, allerdings kann es zu komplexeren Abfragen kommen. Zu den führenden Beispielen für nicht relationale Datenbanken gehören Microsoft Azure Blob Storage, MongoDB, Apache Cassandra und Amazon DynamoDB.

Grafik 2: relationale und nicht-relationale Datenbanken

Erkundung von Datenbankmodellierungstechniken: Ein Überblick über Kimball-, Inmon- und Data-Vault -Ansätze

Die Kimball-, Inmon- und Data Vault-Methoden werden häufig in der Datenbankmodellierung verwendet und weisen jeweils ihre eigenen einzigartigen Merkmale auf.

Kimball

Die Kimball Methode folgt einem Bottom-up-Ansatz und konzentriert sich auf dimensionale Modellierung und Data Marts. Die Methode eignet sich, wenn eine schnelle Entwicklung erforderlich ist und Geschäftsanwender Flexibilität bei der Datenabfrage benötigen.

Grafik 3: Kimball-Methode - Data Marts
Grafik 4: Inmon-Methode - Zentralisiertes Data Warehouse

Inmon

Die Inmon Methode hingegen verfolgt einen Top-Down-Ansatz und legt Wert auf ein zentralisiertes Data Warehouse. Es ist ideal für Unternehmen, die Datenintegration und eine einzige Quelle der Wahrheit priorisieren.

Data Vault

Die Data Vault Methodik verfolgt einen hybriden Ansatz, der Aspekte von Kimball und Inmon kombiniert. Es zeichnet sich durch Szenarien aus, die Skalierbarkeit, Überprüfbarkeit und den Umgang mit komplexen Beziehungen erfordern. Die Wahl der Methodik hängt von Faktoren wie Geschäftsanforderungen, Datenkomplexität, Skalierbarkeitsanforderungen und Berichtsflexibilität ab. Es wird empfohlen, diese Faktoren zu bewerten und sie mit den Stärken der einzelnen Methoden abzugleichen, um den am besten geeigneten Ansatz für ein bestimmtes Projekt zu ermitteln.

Grafik 5: Data Vault-Methode

Enthüllung der Kraftpakete der Datenspeicherung: Erkundung von Data Warehouses, Data Lakes und Data Marts

Data Warehouses, Data Lakes und Data Marts sind drei beliebte Datenspeicherlösungen, die im Bereich Business Intelligence eingesetzt werden.

Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist ein zentralisiertes Repository, das Daten aus verschiedenen Quellen integriert und speichert. Es wurde entwickelt, um komplexe Berichte und Analysen zu unterstützen und eine strukturierte und optimierte Umgebung für den Datenabruf bereitzustellen. Beispiele für Data Warehouse-Lösungen sind Azure Synapse, Amazon Redshift und Google BigQuery.

Data Lake

Ein Data Lakehingegen ist ein großes und flexibles Speichersystem, das die Speicherung von Roh- und unverarbeiteten Daten ermöglicht. Es kann strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in ihrem nativen Format speichern. Data Lakes bieten eine skalierbare und kostengünstige Lösung zum Speichern großer Datenmengen und ermöglichen die Datenexploration und erweiterte Analysen.

Data Mart

Data Marts, hingegen, sind Teilmengen von Data Warehouses, die auf bestimmte Geschäftsfunktionen oder -abteilungen ausgerichtet sind. Sie enthalten eine Teilmenge von Daten, die auf die Bedürfnisse einer bestimmten Benutzergruppe oder Geschäftseinheit zugeschnitten sind. Data Marts bieten eine gezieltere und effizientere Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren.

Der Hauptunterschied zwischen diesen Datenspeicherlösungen liegt in ihrem Zweck und Design. Data Warehouses, hauptsächlich für Data Warehousing und Business Intelligence verwendet, sind auf strukturierte Daten und komplexe Analysen optimiert und bieten einen konsolidierten Überblick über Daten in der gesamten Organisation. Data Lakes hingegen bieten einen flexibleren und skalierbareren Ansatz und können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aufnehmen. Data Marts sind spezialisierte Teilmengen von Data Warehouses, die fokussierte Datensätze für spezifische Geschäftsanforderungen bereitstellen. Diese strategische Ausrichtung auf Data Warehousing und Business Intelligence innerhalb von Data Warehouses stärkt deren Fähigkeit zur Unterstützung fortschrittlicher Analysen und Entscheidungsprozesse.

Fazit

Abschließend, stützt sich die Welt der Business Intelligence stark auf die grundlegenden Bausteine der Datenspeicherung. Ob durch traditionelle relationale Datenbanken, moderne cloudbasierte Lösungen oder eine Kombination aus beiden – effiziente Datenspeichersysteme ermöglichen es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit ihrer Datenbestände zu nutzen. Cloud-basierte Speicherlösungen bieten nicht nur Einfachheit und Zusammenarbeit, sondern auch robuste Sicherheitsmaßnahmen, um sensible Informationen in einer sich ständig wandelnden digitalen Landschaft zu schützen. Das Verständnis der Unterschiede zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken ist entscheidend, da jede ihre eigenen einzigartigen Stärken hat und für unterschiedliche Anwendungen geeignet ist. Darüber hinaus sollte die Wahl der Datenbankmodellierungsmethodik, sei es Kimball, Inmon oder Data Vault, sorgfältig auf die spezifischen Projektanforderungen abgestimmt sein.

Die Erforschung der Kraftwerke der Datenspeicherung, Data Warehouses, Data Lakes und Data Marts, bietet Unternehmen maßgeschneiderte Optionen, um Daten gemäß ihrer spezifischen Anforderungen zu speichern und darauf zuzugreifen. Data Warehouses zeichnen sich durch strukturierte Daten und komplexe Analysen aus, wodurch sie ideal für Business Intelligence und Data Warehousing-Zwecke sind. Data Lakes hingegen bieten Skalierbarkeit und Flexibilität, um verschiedene Datentypen in ihrem nativen Format zu speichern, was Datenexploration und fortgeschrittene Analysen ermöglicht. Data Marts konzentrieren sich darauf, effiziente, zielgerichtete Datensätze für bestimmte Geschäftsfunktionen oder -abteilungen bereitzustellen. In dieser vielfältigen Landschaft von Datenspeicherlösungen können Unternhemen die richtigen Tools und Strategien auswählen, um wertvolle Erkenntnisse freizusetzen und Erfolg in der dynamischen Welt des modernen Geschäfts zu fördern.

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