Daten DevOps
Data Lake
Ein zentraler Speicher, der große Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format aufnimmt – strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert.
Einfach erklärt
Ein Data Warehouse ist eine zentrale, optimierte Datenbank für analytische Abfragen über große Datenmengen. Es sammelt Daten aus verschiedenen operativen Systemen – CRM, ERP, Web-Analytics – bereinigt sie und macht sie für schnelle Analysen verfügbar. Für KI-Projekte ist das Data Warehouse oft der Ausgangspunkt: Hier liegen die historischen Daten, die für das Modell-Training benötigt werden. Moderne Cloud-Lösungen wie BigQuery, Snowflake und Redshift sind heute Standard. Sie können direkt mit ML-Plattformen integriert werden: Daten bleiben im Warehouse, Modelle werden dort trainiert (BigQuery ML) und Vorhersagen werden zurückgeschrieben. Der Unterschied zum Data Lake: Das Data Warehouse enthält strukturierte, transformierte Daten – der Data Lake enthält Rohdaten in beliebigem Format.
Ein Data Warehouse ist ein spezialisierter Datenspeicher für analytische Abfragen. Es sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, bereinigt und strukturiert sie und macht sie für schnelle Analysen verfügbar.
Data Warehouse vs. Datenbank vs. Data Lake:
| Aspekt | Datenbank (OLTP) | Data Warehouse (OLAP) | Data Lake |
|---|---|---|---|
| Zweck | Transaktionen | Analysen | Rohdatenspeicher |
| Daten | Aktuell | Historisch | Roh, alle Formate |
| Abfragen | Einzelne Zeilen | Aggregationen | Flexibel |
| Schema | Normalisiert | Star/Snowflake | Schema on Read |
Technischer Deep Dive
Architektur
- Spaltenorientiert: Daten werden spaltenweise gespeichert (effizient für Aggregationen)
- Partitionierung: Daten nach Datum/Kategorie aufgeteilt für schnellere Abfragen
- Materialized Views: Vorberechnete Aggregationen für häufige Abfragen
- Separation of Compute/Storage: Unabhängige Skalierung (Snowflake, BigQuery)
Star Schema
Standard-Datenmodell für Data Warehouses:
- Fact Table: Messwerte und Metriken (Umsatz, Klicks, Bestellungen)
- Dimension Tables: Beschreibende Attribute (Kunde, Produkt, Zeit, Ort)
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Schnelle Abfragen: Optimiert für analytische Abfragen, was zu schnelleren Antwortzeiten führt.
- Datenintegration: Konsolidiert Daten aus verschiedenen Quellen, was eine umfassende Analyse ermöglicht.
- Historische Daten: Speichert historische Daten, die für Trendanalysen und Berichterstattung wichtig sind.
Nachteile
- Kosten: Die Implementierung und Wartung eines Data Warehouses kann teuer sein.
- Komplexität: Die Architektur und Verwaltung erfordert Fachwissen und kann komplex sein.
- Echtzeit-Daten: In der Regel nicht für Echtzeit-Analysen geeignet, da die Daten oft batchweise aktualisiert werden.
Praxisbeispiele
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Einzelhandel: Ein großes Einzelhandelsunternehmen nutzt ein Data Warehouse, um Verkaufsdaten aus verschiedenen Filialen zu aggregieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, Trends zu identifizieren und gezielte Marketingstrategien zu entwickeln.
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Finanzsektor: Banken setzen Data Warehouses ein, um Transaktionsdaten zu analysieren, Betrug zu erkennen und regulatorische Berichte zu erstellen.
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Gesundheitswesen: Krankenhäuser verwenden Data Warehouses, um Patientendaten zu speichern und zu analysieren, was zu besseren Behandlungsentscheidungen und einer höheren Patientensicherheit führt.
Historischer Kontext
Data Warehousing hat seine Wurzeln in den 1980er Jahren, als Unternehmen begannen, große Mengen an Daten zu sammeln und zu speichern. Der Begriff “Data Warehouse” wurde erstmals von Bill Inmon geprägt, der als Vater des Data Warehousing gilt. In den 1990er Jahren entwickelten sich die ersten kommerziellen Data Warehouse-Lösungen, und mit dem Aufkommen von Big Data und Cloud-Computing in den 2000er Jahren erlebte das Konzept einen neuen Aufschwung. Heute sind Data Warehouses ein unverzichtbarer Bestandteil der Datenarchitektur vieler Unternehmen.