Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die umfassende und konsolidierte Informationen aus verschiedenen Quellen in einem Unternehmen sammelt, speichert und verwaltet. Das Hauptziel eines Data Warehouses besteht darin, qualitativ hochwertige, konsistente und historische Daten für Analysen und Berichterstattung bereitzustellen.
Bei einem Data Warehouse handelt es sich getreu der englischen Übersetzung um ein Datenlager. Der Begriff kam in den 1980er-Jahren auf, als Erfinder gilt die Firma IBM. Diese sprach damals von Information Warehouse, woraus dann im Laufe der Jahre das Data Warehouse wurde.
Wichtige Merkmale eines Data Warehouses
- Themenorientierung: Die Daten in einem Data Warehouse sind nach Themenbereichen organisiert. Dies erleichtert die Analyse und Interpretation der Daten.
- Integration: Die Daten in einem Data Warehouse stammen aus verschiedenen Quellen. Sie werden in einem einheitlichen Format zusammengeführt, um eine konsistente Analyse zu ermöglichen.
- Chronologisierung: Die Daten in einem Data Warehouse sind chronologisch sortiert. Dies ermöglicht die Analyse von Trends und Entwicklungen über einen bestimmten Zeitraum.
- Persistenz: Die Daten in einem Data Warehouse werden dauerhaft gespeichert. Dies ermöglicht die Analyse von historischen Daten.
Wie arbeitet ein Data Warehouse?
Das Data Warehouse beschafft sich Daten aus verschiedenen, externen Quellen. Da die Daten aus unterschiedlichen Datenbanken und Systemen stammen, sind sie nicht einheitlich strukturiert. Daher erfolgt ein ETL-Prozess. ETL steht für:
- Extraktion: Das Data Warehouse zieht sich Daten aus verschiedenen Quellen.
- Transformation: Die homogenen Daten werden in ein einheitliches Format gebracht.
- Laden: Das Data Warehouse lädt die transformierten Daten in seine Datenbanken.
Sind die Daten im Data Warehouse, sind sie wie bei der echten Lagerhaltung langfristig abgelegt. Nun können sich verschiedene nachgelagerte Systeme die gesamten Daten oder einen Ausschnitt davon herausnehmen.
Data Warehouses für KI
Data Warehouses sind im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) von zentraler Bedeutung. Sie dienen als umfassende Datenquelle für die Trainingsdaten von KI-Modellen, bieten eine integrierte Sicht auf unterschiedliche Datenquellen und ermöglichen Echtzeitdatenverarbeitung. Data Warehouses unterstützen die Entwicklung von KI-Modellen durch Bereitstellung von historischen Daten, verbessern deren Leistung durch Monitoring und Optimierung, und dienen als Grundlage für Analysen, Vorhersagen und KI-gesteuerte Benutzeroberflächen.
