Data Warehousing ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um große Datenmengen auf verschiedenen Ebenen, einschließlich Kundenservice, Partnerintegration und Entscheidungen der Geschäftsleitung, effizient zu melden und zu analysieren. Es ist wichtig, diese Konzepte zu verstehen.
Lassen Sie uns in diesem Artikel einige wichtige Data-Warehousing-Konzepte untersuchen, um die Bedeutung der Datenspeicherung zu verstehen.
Was ist Data Warehousing?
In einem Data Warehouse speichert ein Unternehmen oder eine andere Organisation vertrauliche elektronische Daten. Die Abläufe einer Organisation lassen sich besser verstehen, wenn man die historischen Daten nutzt, die ein Data Warehouse sammeln und organisieren möchte.
Darüber hinaus ist ein Data Warehouse ein entscheidendes Element der Business Intelligence. Dieser umfassendere Begriff umfasst die Information Infrastruktur, die moderne Unternehmen nutzen, um ihre bisherigen Erfolge und Misserfolge im Auge zu behalten und ihre zukünftigen Entscheidungen zu steuern.
Beachten Sie, dass:
- In einem Data Warehouse speichert ein Unternehmen oder eine andere Organisation Informationen über einen bestimmten Zeitraum.
- Mitarbeiter aus verschiedenen wichtigen Abteilungen, darunter Marketing und Vertrieb, fügen regelmäßig neue Daten hinzu.
- Das Lager wird zu einem Repository mit historischen Daten, die zur Unterstützung der Geschäftsentscheidung eingesehen und analysiert werden können.
- Die Bestimmung der für die Organisation wesentlichen Informationen und das Auffinden der Informationsquellen sind Schlüsselkomponenten beim Aufbau eines erfolgreichen Data Warehouse.
- Eine Datenbank soll Echtzeitdaten bereitstellen. Ein Data Warehouse wird als Repository für alte Daten erstellt.
Wie funktioniert Data Warehousing?
Data Warehousing wurde 1988 von den IBM-Forschern Barry Devlin und Paul Murphy eingeführt und ist ein Tool zur Analyse historischer Daten aus verschiedenen Quellen. Es ermöglicht Benutzern, Abfragen und Analysen zu Transaktionsdaten durchzuführen und so Einblicke in die Leistung eines Unternehmens zu erhalten.
Beachten Sie, dass die dem Warehouse hinzugefügten Daten statisch und unveränderlich sind. Darüber hinaus dient das Lager als Datenquelle für historische Analysen, wobei der Schwerpunkt auf Änderungen im Laufe der Jahre liegt. Im Warehouse gespeicherte Daten müssen sicher, zuverlässig, abrufbar und verwaltbar gespeichert werden.
Arten von Data Warehouses
#1. Enterprise Data Warehouse (EDW):
Ein zentralisiertes Lager namens Enterprise Data Warehouse (EDW) bietet Entscheidungsunterstützungsdienste für das gesamte Unternehmen. Darüber hinaus bestehen EDWs in der Regel aus mehreren Datenbanken, die eine einheitliche Methode zur Klassifizierung und Organisation von Daten nach Themen bieten.
#2. Betriebsdatenspeicher (ODS):
Die zentrale Datenbank eines Enterprise Data Warehouse für betriebliche Berichte und Entscheidungsfindung wird als ODS (EDW) bezeichnet. Darüber hinaus unterstützt EDW zwar taktische und strategische Entscheidungen, ist aber auch eine ergänzende Komponente, die Echtzeitaktualisierungen für Routineaufgaben wie Mitarbeiterakten bietet.
#3. Datenmarkt:
Ein Data Mart ist eine Teilmenge eines Data Warehouse, die sich auf ein bestimmtes Team oder einen bestimmten Geschäftsbereich konzentriert. Darüber hinaus bietet es schnellen Zugriff auf bestimmte Daten, sodass Benutzer wichtige Erkenntnisse gewinnen können, ohne Zeit mit der Suche im gesamten Data Warehouse zu verschwenden.
Was sind die drei Phasen des Data Warehousing?
#1. Offline-Datenbank:
Zu diesem Zeitpunkt werden die Daten von den Systemen, die für den täglichen Betrieb verwendet werden, zur Sicherung auf einen externen Server verschoben. Aktuelle Vorgänge wie Laden und Berichten werden durch die Daten nicht beeinträchtigt.
- Offline-Data-Warehouse:
Es kann derzeit nicht immer garantiert werden, dass die Daten aktuell sind. Aus der Betriebsdatenbank werden die Daten regelmäßig aktualisiert (wöchentlich, monatlich usw.).
#2. Echtzeit-Data-Warehouse:
Zu diesem Zeitpunkt werden die Data Warehouses jedes Mal aktualisiert, wenn in der Betriebsdatenbank eine Transaktion stattfindet. Darüber hinaus werden ereignisbasierte Trigger verwendet, um Daten zu sammeln und das Data Warehouse zu benachrichtigen, wenn Datensätze aktualisiert werden müssen. Eine Flugticketreservierung ist ein Beispiel.
#3. Integriertes Data Warehouse:
Zu diesem Zeitpunkt erhalten die Data Warehouses jedes Mal, wenn eine Operation durch die Betriebssysteme ausgeführt wird, ein Update. Um die aktuellsten Daten bereitzustellen und Störungen bei der Datenerfassung zu vermeiden, geben sie diese auch an die operativen Systeme zurück. Beachten Sie, dass diese Phase der Daten die aktuellste und sicherste ist. Daher gilt dieser Schritt als der vertrauenswürdigste.
Wie baut man ein einfaches Data Warehouse auf?
Schritt 1: Geschäftsziele festlegen
Das Unternehmen expandiert schnell und benötigt ein ausgewogenes Team aus Verwaltungs-, Vertriebs-, Produktions- und Supportmitarbeitern. Die Wirksamkeit der Erhöhung des Gemeinkostenpersonals, der Verbesserung des Vertriebspersonals und der Ausgewogenheit einer nationalen und regionalen Ausrichtung muss von wichtigen Entscheidungsträgern bewertet werden.
Dazu gehören der Eigentümer, der Präsident und vier wichtige Manager, die Ressourcen, Kontakte, Verkaufschancen und Personal teilen und gleichzeitig die Profitcenter überwachen. Darüber hinaus muss das System mehr Informationen, wie z. B. die Vertragsgröße, mit den Faktoren korrelieren, die zu größeren Verträgen führen, und fundierte Entscheidungen treffen. Die Organisation wird durch wichtige Leistungsindikatoren wie verkaufte Einheiten, Bruttogewinn, Nettogewinn, aufgewendete Stunden, unterrichtete Studenten und Wiederholungsregistrierungen von Studenten geleitet.
Schritt 2: Informationen sammeln und analysieren
Führungskräfte sollten Informationen über die Leistung durch Fragen und Datenerfassung aus verschiedenen Quellen, einschließlich Buchhaltungssoftware, CRM-Software und Zeiterfassungssystemen, ermitteln. Analysten, Manager und Verwaltungsassistenten können analytische und zusammenfassende Berichte erstellen, die übersehene Daten enthalten. Für Data-Warehouse-Designer kann es schwierig sein, diese Informationen zu sammeln, aber es ist wichtig, ihre Existenz und die Art und Weise zu verstehen, wie sie gesammelt und verarbeitet werden.
Darüber hinaus ist das Verständnis des Prozesses und seines Zwecks für die Gestaltung eines Data Warehouse von entscheidender Bedeutung, da es die Automatisierung von Berichtsaufgaben ermöglicht, ohne die beteiligten Personen zu identifizieren und zu verstehen.
Schritt 3: Kerngeschäftsprozesse identifizieren:
Finden Sie die Entitäten, die interagieren, um die Indikatoren zu erstellen, die die wichtigsten Leistungsindikatoren in einem Data Warehouse korrelieren. Beispielsweise umfasst ein Schulungsverkauf zahlreiche menschliche und kommerzielle Faktoren, darunter Kunden, Ausbilder, die Einführung neuer Produkte, Werbeaktionen und die Einstellung neuer Verkäufer. Die wichtigsten Leistungsindikatoren werden für einen bestimmten Geschäftsprozess im Data Warehouse gespeichert und dort auch mit den Faktoren in Beziehung gesetzt, die zu ihnen geführt haben.
Darüber hinaus werden diese Indikatoren in Faktentabellen gespeichert und Dimensionstabellen erstellt, um sie mit den Dimensionen zu verknüpfen, die sie erzeugt haben.
Schritt 4: Konstruieren Sie ein konzeptionelles Datenmodell:
Nachdem Sie die Geschäftsprozesse identifiziert haben, können Sie ein konzeptionelles Modell der Daten erstellen. Sie wählen die Themen aus, die als Faktentabellen eingeführt werden sollen, und die Dimensionen, die mit den Fakten verknüpft werden. Legen Sie das Speicherformat der Informationen und die wichtigsten Leistungsindikatoren für jeden Geschäftsprozess im Detail fest. Beachten Sie, dass die Daten in einer konsistenten Maßeinheit vorliegen müssen, da sie zu OLAP-Würfeln kombiniert werden.
Auch wenn es einfach erscheinen mag, ist der Prozess es nicht. Sie müssen beispielsweise eine Währung auswählen, wenn die Organisation international ist und Bargeld vorrätig hat. Im nächsten Schritt müssen Sie entscheiden, wann und zu welchem Wechselkurs Sie andere Währungen in die von Ihnen ausgewählte Währung umrechnen.
Schritt 5: Datenquellen lokalisieren und Datentransformationen planen:
Um Daten in einem Data Warehouse effektiv zu verwalten, identifizieren Sie kritische Informationsquellen und verschieben Sie sie in eine konsolidierte, konsistente Struktur. Darüber hinaus umfasst dies die Korrelation von Informationen zwischen internen CRM- und Zeiterfassungsdatenbanken sowie die Bereinigung der Daten, um eine genaue Analyse sicherzustellen. Dies ist möglich, wenn Sie:
- Stellen Sie sicher, dass die Quelldaten vollständig sind, bevor Sie sie programmgesteuert oder manuell verwenden.
- Bestimmen Sie die kostengünstigste Möglichkeit zur Datenkorrektur und prognostizieren Sie diese Kosten als Teil der Systemkosten.
- Führen Sie Datentransformationen mit Tools wie Data Transformation Services (DTS) durch und berücksichtigen Sie die Kosten für Schulung und Wartung.
- Planen Sie die Datenextraktion, um die Auswirkungen auf Systembenutzer zu minimieren und die Datenintegrität sicherzustellen.
Schritt 6: Tracking-Dauer festlegen:
Die Datenarchivierung sollte über die Zeit konsistent sein, da Data Warehouses viel Speicherplatz benötigen. Durch gemeinsame Dimensionen können verschiedene Datenstrukturen mit unterschiedlichen Körnern verknüpft werden. Daten, die im Laufe der Zeit zusammengefasst wurden, können in verschiedenen Formaten gespeichert werden, einschließlich Tag, Woche oder Monat.
Darüber hinaus können Analysetools je nach Alter der Daten mit unterschiedlichen Korngrößen arbeiten und importierte ältere historische Daten können in das richtige Format konvertiert werden.
Schritt 7: Implementieren Sie den Plan:
Entwickeln Sie einen Plan für Data-Warehouse-Projekte, um Arbeitsabläufe abzuschätzen und Phasen zu planen. Implementieren Sie einen Data Mart, um die Fähigkeiten des Systems zu demonstrieren und neue Datenstrukturen zu integrieren, wenn sie wie ein Puzzle zusammenpassen. Dieser Ansatz stellt den Projekterfolg sicher und behält den Umfang großer Data-Warehouse-Projekte bei.
Darüber hinaus können Entscheidungsträger dank Data-Warehouse-Systemen auf konsolidierte, konsistente historische Daten über die Abläufe ihrer Organisation zugreifen. Bei sorgfältiger Planung kann das System entscheidende Informationen darüber liefern, wie Variablen zum Nutzen oder Risiko für die Organisation interagieren. Die Kosten können verwaltet werden, und dieses leistungsstarke Tool kann mit einem gut durchdachten Plan Wirklichkeit werden.
Die 10 besten Data Warehouse-Tools im Jahr 2023
Es gibt zahlreiche Tools für Data Warehousing, die cloudbasiert sind. Die Auswahl der besten Data Warehouse-Tools für unser Projekt wird daher zu einer Herausforderung. Die Top 10 Data Warehousing-Tools sind:
#1. Amazon Redshift:
Amazon Redshift ist ein cloudbasiertes Data Warehouse, das Petabytes an Daten verarbeiten kann und schnelle Abfragen mithilfe von SQL-basierten Clients und BI-Tools ermöglicht. Darüber hinaus lässt es sich in AWS integrieren und unterstützt offene Datenexporte, was die Einführung und Akklimatisierung der Plattform erleichtert.
#2. Microsoft Azure:
Microsoft hat damit begonnen, Anwendungen und Dienste zu erstellen, zu testen, bereitzustellen und zu verwalten – alles ist auf der öffentlichen Cloud-Computing-Plattform namens Azure möglich. Azure bietet unter seinen mehr als 200 Produkten und Diensten Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS) an.
Darüber hinaus bietet es Portabilität, Integration und eine sichere Grundlage sowohl für die Betriebssicherheit als auch für die physische Infrastruktur. Webanwendungen, Dienste und Restful APIs können von Azure Apps gehostet und verwaltet werden.
#3. Google BigQuery:
BigQuery ist ein serverloses Data Warehouse mit ANSI SQL- und maschinellen Lernfunktionen, das 2010 entwickelt wurde. Darüber hinaus handelt es sich um einen cloudbasierten Analysedienst, der sich für große schreibgeschützte Datensätze eignet und automatische Skalierungsdienste für die nahtlose Integration in bestehende Anwendungen und IT-Investitionen bietet .
#4. Schneeflocke:
Eine cloudbasierte Data-Warehouse-Plattform namens Snowflake wird entweder mit Microsoft Azure oder Amazon Web Services erstellt. Die SQL-Datenverarbeitung wird durch die unabhängigen Speicher- und Berechnungsskalierungsfunktionen vereinfacht. Darüber hinaus bietet Snowflake skalierbare, dynamische Rechenleistung mit nutzungsabhängigen Gebühren. Mit einem mit Amazon S3 vergleichbaren Speicherwert bietet es separate Berechnung und Speicherung.
Darüber hinaus ermöglicht Snowflake das platzfreie Klonen von Datenbanken, Tabellen und Schemas. Es können jedoch Verweise auf die gespeicherten Daten erstellt werden.
#5. Micro Focus Vertica:
Für Big-Data-Workloads ist Micro Focus Vertica eine selbstüberwachte MPP-Datenbank, die Skalierbarkeit, Flexibilität und erweiterte Analysen bietet. Darüber hinaus erleichtern die spaltenorientierte Methodik und das einheitliche Analyselager Vorgänge wie Netzwerkoptimierung, Kundenerkennung, vorausschauende Wartung und wirtschaftliche Compliance.
#6. Amazon DynamoDB:
Amazon DynamoDB ist ein proprietärer NoSQL-Data-Warehouse-Dienst, der Schlüsselwert- und Dokumentdatenstrukturen unterstützt. Es ist Teil von Amazon Web Services und bietet hohe Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und progressive Skalierbarkeit.
Darüber hinaus ist DynamoDB für OLTP-Anwendungsfälle und analytische Abfragen konzipiert und auf die Werte serverloser Anwendungen ausgerichtet: automatische Skalierung, Bezahlung pro Nutzung, Einfachheit und keine zu verwaltenden Server. Beachten Sie, dass es häufig für serverlose Anwendungen verwendet wird, die auf AWS ausgeführt werden.
#7. PostgreSQL:
Ein robustes Datenbankverwaltungssystem mit mehr als 20 Jahren Community-Entwicklung ist PostgreSQL. Es dient als Hauptdatenspeicher für Geodaten-, Analyse-, Mobil- und Webanwendungen. Eine komplexere Version von SQL, PostgreSQL, unterstützt Funktionen wie Trigger, Unterabfragen und Fremdschlüssel.
Darüber hinaus eignet es sich auch für Data-Warehousing- und Analyseanwendungen, Business-Intelligence-Software sowie OLTP- und OLAP-Systeme, die schnelle Lese- und Schreibvorgänge erfordern.
#8. Amazon S3:
Amazon S3 ist ein NoSQL-Speicherdienst, der Stabilität, Zugänglichkeit, Leistung, Sicherheit und unbegrenzte Skalierbarkeit zu günstigen Preisen bietet. Darüber hinaus unterstützt es umfangreiche, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, ermöglicht die Benutzerorganisation und bietet Abonnementzugriff auf ähnliche Systeme. Obwohl es langsamer als DynamoDB ist, setzt es den Standard für Business-Cloud-Speicher.
#9. Teradaten:
Für Big-Data-Warehousing-Anwendungen ist Teradata ein beliebtes relationales Datenbankverwaltungssystem, das Parallelität und eine MPP-Architektur nutzt, um die Last zu verringern und aufschlussreiche Ergebnisse zu liefern. Darüber hinaus erfüllt es die Integrations- und ETL-Anforderungen, indem es Daten über eine intuitive Benutzeroberfläche erfasst, verarbeitet und verwaltet.
#10. Amazon RDS:
Die Skalierung relationaler Datenbanken in der AWS Cloud wird durch RDS, einen PaaS-Cloud-Datenspeicherdienst, ermöglicht. Es bietet außerdem erschwingliche Hardware für die Verwaltung schwieriger Aufgaben wie Softwareinstallation, Speicherung, Replikation und Notfallwiederherstellung.
Darüber hinaus unterstützt RDS sechs Datenbank-Engines: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Information und SQL Server sowie drei Instanzklassen.
Was ist SQL Data Warehousing?
SQL Data Warehouse ist ein Enterprise Data Warehouse (EDW), das dank Massively Parallel Processing (MPP) komplexe Abfragen über Petabytes an Daten schnell ausführt.
Darüber hinaus sollten Sie als entscheidendes Element einer Big-Data-Lösung ein SQL Data Warehouse nutzen. Der spaltenbasierte Speicher wird vom SQL Data Warehouse verwendet, um Daten in relationalen Tabellen zu speichern, was die Kosten für die Datenspeicherung senkt und die Abfrageleistung steigert. Beachten Sie, dass SQL Data Warehouse eine Scale-out-Architektur verwendet, um die Datenverarbeitung auf mehrere Knoten zu verteilen.
Was ist ein Data Warehouse in ETL?
ETL steht für „Extrahieren, Transformieren und Laden“ und ist ein Prozess, der im Data Warehousing verwendet wird, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie für das Laden in ein Warehouse zu formatieren und sie dann dort zu laden.
Was sind die Etl-Konzepte?
Der ETL-Prozess kann in die folgenden drei Phasen unterteilt werden:
#1. Extraktion:
Die Datenextraktion aus verschiedenen Quellen, einschließlich Transaktionssystemen, Tabellenkalkulationen und Flatfiles, ist der erste Schritt im ETL-Prozess. Teil dieses Schritts ist das Auslesen von Informationen aus den Originalsystemen und deren Speicherung in einem Staging-Bereich.
#2. Verwandeln:
Die extrahierten Daten werden durch diesen Prozess in ein Format gebracht, das in das Data Warehouse geladen werden kann. Dies kann die Transformation von Datentypen, die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, die Bereinigung und Validierung der Daten sowie die Erstellung neuer Datenfelder umfassen.
#3. Belastung:
Die Daten werden nach der Transformation in das Data Warehouse geladen. In diesem Schritt werden die physischen Datenstrukturen erstellt und die Daten in das Lager geladen.
Was ist der Unterschied zwischen einer Datenbank und einem Data Warehouse?
Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, das sowohl aktuelle als auch historische Daten für ein oder mehrere Systeme mit einem vordefinierten und festen Schema zu Analysezwecken speichert, speichern Datenbanken die Daten, die heute zum Betrieb einer Anwendung benötigt werden.
Eine Datenbank ist eine geplante Gruppierung von Daten, die organisiert und normalerweise elektronisch auf einem Computer gespeichert wird. Beachten Sie, dass ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) normalerweise eine Datenbank überwacht.
Was sind die Konzepte des Data Warehousing?
Hier sind einige Schlüsselkonzepte im Zusammenhang mit Data Warehousing:
#1. Datenquellen:
Daten aus operativen Datenbanken, externen Datenquellen, Flatfiles und anderen Quellen werden häufig in Data Warehouses kombiniert. Beachten Sie, dass zum Laden dieser Daten in das Data Warehouse ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) verwendet wird.
#2. Datenmodellierung:
Der Prozess der Erstellung eines Schemas, das die Daten im Data Warehouse kennzeichnet, wird als Datenmodellierung bezeichnet. Erstellen Sie daher Dimensionen (z. B. Zeit, Produkt und Kunde) und Faktentabellen mit Kennzahlen (z. B. Umsatz, Umsatz und Gewinn).
#3. Datenintegration:
Die Methode zur Integration von Daten aus mehreren Quellen in eine einzige, einheitliche Ansicht wird als Datenintegration bezeichnet. Darüber hinaus können Inkonsistenzen in den Daten behoben und die Daten bereinigt und an das Datenmodell angepasst werden.
#4. Datenspeicher:
In Data Warehouses wird häufig ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) zum Speichern von Daten verwendet. Für eine effektive Abfrage werden die Daten indiziert und in Tabellen organisiert.
#5. Datenzugriff:
Für den Zugriff auf Daten im Data Warehouse können Business-Intelligence-Tools (BI) wie Reporting- und Analysesoftware verwendet werden. Beachten Sie, dass Benutzer dieser Tools die Daten abfragen, Berichte erstellen und Erkenntnisse anzeigen können.
#6. Datenamt:
Unter Data Governance versteht man die Prozesse, Richtlinien und Benchmarks, die die Zuverlässigkeit, Konsistenz und Einhaltung der Daten im Data Warehouse sicherstellen. Beachten Sie, dass Datenschutzvalidierung, Datensicherheit und Datensicherheit darin enthalten sind.
#7. Datenmarkt:
Ein Data MART ist ein Teil des Data Warehouse, der zur Unterstützung einer bestimmten Organisationseinheit oder Abteilung erstellt wird. Ein Teil der Daten aus dem Data Warehouse wird ausgewählt und dann werden zusätzliche, für die Geschäftsfunktion einzigartige Transformationen angewendet, um Data Marts zu erstellen.
Was ist Cloud Data Warehousing?
Ein Cloud Data Warehouse ist eine Managed-Service-Datenbank, die für skalierbare Business Intelligence und Analysen in einer öffentlichen Cloud vorbereitet ist.
Darüber hinaus ermöglicht Cloud Data Warehousing das dynamische Wachstum und die Verkleinerung von Data Warehouses, um sich ändernden Geschäftsbudgets und -anforderungen gerecht zu werden. Es speichert Informationen aus verschiedenen Quellen wie IoT-, CRM- und Finanzsystemen und stellt strukturierte, einheitliche Daten für verschiedene Business-Intelligence- und Analyse-Anwendungsfälle bereit.
Was ist Azure Data Warehousing?
Daten aus verschiedenen Quellen, etwa Kundentransaktionen oder Geschäftsanwendungen, werden typischerweise in OTP-Datenbanken, Netzwerkfreigaben, Azure Storage Blobs oder Data Lakes gespeichert. Die analytische Datenspeicherschicht wird verwendet, um Analyse- und Berichtsanfragen an das Data Warehouse zu erfüllen.
Darüber hinaus bietet Azure analytische Speicherfunktionen über Synapse, HDInsight, Hive oder Interactive Query. Für die Datenverschiebung oder das Kopieren vom Speicher in das Data Warehouse mithilfe von Azure Data Factory oder Oozie ist eine Orchestrierung erforderlich.
Was ist Snowflake Data Warehousing?
Die Snowflake Data Cloud vereint hohe Leistung, hohe Parallelität, Einfachheit und Erschwinglichkeit in einem Ausmaß, das mit anderen Data Warehouses nicht möglich ist. Es basiert auf einer patentierten neuen Architektur, um alle Aspekte von Daten und Analysen zu verwalten.
Darüber hinaus integriert Snowflake Speicher, Computer und Dienste und ermöglicht so eine unabhängige Erweiterung und Verkleinerung, wodurch es reaktionsfähiger und anpassungsfähiger wird. Darüber hinaus werden ein zentrales persistentes Datenrepository und MPP-Rechencluster verwendet, wobei jeder Knoten einen Teil des Datensatzes lokalisiert.
Erfordert Data Warehousing eine Codierung?
Das Programmieren, Testen und Debuggen von Data Warehouses gehört neben der Codierung und Dokumentation von Verfahren ebenfalls zu den Aufgaben eines Data Warehouse-Programmierers. Ein Bachelor-Abschluss ist erforderlich. Darüber hinaus beaufsichtigt in der Regel ein Manager oder Leiter einer Einheit oder Abteilung einen Spezialisten für Data-Warehouse-Programmierung.
DATEN EINES VERBRAUCHERS: Definition, Typen und wie sie sie verwenden
DATENWISSENSCHAFTLER VS. DATENANALYST: Vollständiger Vergleich 2023
WAS IST DATA SCIENCE: Leitfaden für Data Science und Analytics
WAS IST APACHE: Detaillierte Übersicht über den Apache-Webserver
References:
