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Entmystifizierung von Data Warehouse und Data Vault
In der heutigen datengesteuerten Unternehmenslandschaft wird häufig mit den Begriffen "data warehouse" und "Data Vault" um sich geworfen. Aber was genau sind sie, und warum sollten Unternehmen in sie investieren? In diesem Artikel werden diese Begriffe entmystifiziert und häufige Fragen aus der Unternehmensperspektive beantwortet. Wir befassen uns mit den Gründen für die Implementierung einer data warehouse oder Data Vault, mit der Frage, wie man nicht-technischen Interessenvertretern ihren Wert erklären kann, und mit der Frage, wann Unternehmen in der Regel mit der Investition in diese Lösungen beginnen.
In diesem Artikel:
Warum brauchen wir Data Warehouses und Data Vaults?
Bevor wir uns mit den Vorteilen von data warehouses und Data Vaults befassen, wollen wir uns mit den Herausforderungen befassen, denen sich Unternehmen ohne sie gegenübersehen. Viele traditionelle Organisationen haben damit zu kämpfen:
- Begrenzter Datenzugang: Daten sind oft isoliert und nur für bestimmte Abteilungen zugänglich, was eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Einblicke behindert.
- Mangel an Struktur: Ad-hoc-Abfragen und ein Mangel an standardisierten Datenprozessen führen zu Ineffizienzen und unzuverlässigen Ergebnissen.
- Teurer Versuch und Irrtum: Die Entscheidungsfindung auf der Grundlage unvollständiger oder ungenauer Daten kann kostspielig und zeitaufwändig sein.
- Unzuverlässige Daten: Inkonsistente Datenquellen und Ad-hoc-Berichte können zu Fehlern und falschen Entscheidungen führen.
Data-Warehouses und Data Vaults gehen diese Herausforderungen an, indem sie ein zentrales, strukturiertes und zuverlässiges Repository für Daten bereitstellen. Sie ermöglichen:
- Datenintegration: Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einzigen Quelle der Wahrheit, die eine umfassende Datenstrategie
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Datengestützte Entscheidungsfindung mit präzisen und zeitnahen Erkenntnissen.
- Historische Analyse: Ermöglicht Trendanalysen und Prognosen auf der Grundlage historischer Daten.
- Verbesserte Datenqualität: Implementierung von Datenqualitätsmanagementprozessen zur Gewährleistung von Genauigkeit und Konsistenz.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Anpassung an sich verändernde Geschäftsanforderungen und Datenmengen.
- Prüfbarkeit und Einhaltung von Vorschriften: Aufrechterhaltung der Datenreihenfolge und Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften wie GDPR.
Erläuterung von Data Vault für nicht-technische Beteiligte
Wenn man kaufmännischen Führungskräften oder nicht-technischen Stakeholdern den Wert von Data Vault vermittelt, ist es wichtig zu betonen, dass es mehr ist als nur ein Datenmodell. Data Vault 2.0 ist ein umfassendes System für Business Intelligence, das Methodik, Architektur und Modellierung umfasst.
Heben Sie die wichtigsten Vorteile von Data Vault hervor:
- Beweglichkeit: Agile Entwicklungsmethoden ermöglichen schnelle Reaktionen auf sich ändernde Geschäftsanforderungen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Architektur ermöglicht ein nahtloses Wachstum und Anpassung.
- Konsistenz und Nachvollziehbarkeit: Data Vault gewährleistet Datengenauigkeit, Rückverfolgbarkeit und Compliance.
Verwenden Sie nachvollziehbare Beispiele, um zu veranschaulichen, wie Data Vault bestimmte geschäftliche Herausforderungen angeht. Erläutern Sie zum Beispiel, wie es die Datenintegration aus verschiedenen Quellen rationalisiert und eine einzige Version der Wahrheit für Kundeninformationen sicherstellt.
Wann fangen Unternehmen an, in Data Warehousing zu investieren?
Auf diese Frage gibt es keine allgemeingültige Antwort. Der ideale Zeitpunkt für eine Investition in data warehousing hängt von mehreren Faktoren ab, darunter:
- Datenvolumen: Die Menge der Daten, die Ihr Unternehmen erzeugt, und die Komplexität Ihrer Datenlandschaft.
- Geschäftsanforderungen: Das Ausmaß, in dem Ihr Unternehmen für die Entscheidungsfindung und den Betrieb auf Daten angewiesen ist.
- Strategische Ziele: Die Bedeutung datengestützter Erkenntnisse für das Erreichen der strategischen Ziele Ihres Unternehmens.
Während größere Unternehmen mit riesigen Datenmengen oft schon früh in data warehouses investieren, können auch kleinere Unternehmen davon profitieren. Ein früher Start, selbst mit einer kleineren data warehouse, kann von Vorteil sein, da sie eine schrittweise Erweiterung und Integration externer Datenquellen ermöglicht, wenn das Unternehmen wächst.
Schlussfolgerung
Data Warehouses und Data Vaults sind unverzichtbare Instrumente für Unternehmen, die die Leistungsfähigkeit ihrer Daten nutzen wollen. Sie lösen gängige Datenprobleme, ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung und bieten eine Reihe von Vorteilen, die über die reine Berichterstattung hinausgehen.
Indem Sie die Hauptgründe für die Implementierung dieser Lösungen verstehen und ihren Wert effektiv an die Stakeholder kommunizieren, können Sie ein starkes Argument für die Investition aufbauen und sicherstellen, dass Ihr Unternehmen die Früchte einer datengesteuerten Zukunft erntet.
Treffen mit dem Sprecher
Lorenz Kindling
Lorenz arbeitet im Bereich Business Intelligence und Enterprise Data Warehousing (EDW) mit den Schwerpunkten data warehouse Automatisierung und Data Vault Modellierung. Seit 2021 berät er für Scalefree International namhafte Unternehmen aus verschiedenen Branchen. Vor Scalefree war er auch als Berater im Bereich der Datenanalyse tätig. Dadurch konnte er sich einen umfassenden Überblick über data warehousing-Projekte und häufig auftretende Probleme verschaffen.
Updates und Support erhalten
Bitte senden Sie Anfragen und Funktionswünsche an [email protected].
Für Anfragen zu Data Vault-Schulungen und Schulungen vor Ort wenden Sie sich bitte an [email protected] oder registrieren Sie sich unter www.scalefree.com.
Um die Erstellung von Visual Data Vault-Zeichnungen in Microsoft Visio zu unterstützen, wurde eine Schablone implementiert, die zum Zeichnen von Data Vault-Modellen verwendet werden kann. Die Schablone ist erhältlich bei www.visualdatavault.com.
