DWH UND BIG DATA
Data Warehouse (DWH) ist ein System, das Daten aus verschiedenen Quellen zu Analysezwecken sammelt, integriert und speichert. Big Data ist ein Begriff, der sich auf große und komplexe Datensätze bezieht, die fortschrittliche Tools und Techniken zur Verarbeitung und Analyse erfordern. Sowohl DWH als auch Big Data sind für Unternehmen und Organisationen, die Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen wollen, unerlässlich.
Eine der größten Herausforderungen bei DWH und Big Data ist die Verwaltung der Datenqualität, -sicherheit und -verwaltung. Dies erfordert die Einbeziehung von Fachleuten aus verschiedenen Bereichen, wie z. B.:
- Daten-Ingenieure: Sie entwerfen, erstellen und pflegen die Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in die DWH- oder Big-Data-Plattform laden (ETL). Sie gewährleisten auch die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung der Dateninfrastruktur.
- Datenanalysten: Sie fragen die in der DWH- oder Big-Data-Plattform gespeicherten Daten mit verschiedenen Tools und Sprachen ab, untersuchen sie und visualisieren sie. Sie führen auch deskriptive und diagnostische Analysen durch, um Geschäftsfragen zu beantworten und Berichte und Dashboards zu erstellen.
- Datenwissenschaftler: Sie wenden fortschrittliche statistische und maschinelle Lernmethoden auf die in der DWH- oder Big-Data-Plattform gespeicherten Daten an, um Muster, Trends und Anomalien zu erkennen. Sie führen auch prädiktive und präskriptive Analysen durch, um Empfehlungen und Lösungen für Geschäftsprobleme zu liefern.
- Datenverwalter: Sie definieren und setzen die Richtlinien und Standards für Datenqualität, Sicherheit und Governance für die DWH- oder Big-Data-Plattform durch. Außerdem überwachen und prüfen sie den Lebenszyklus der Daten und gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und bewährten Verfahren.
Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken, die für DWH und Big Data verwendet werden können, depending on the nature and volume of the data, such as:
- Relationale Datenbanken: Sie speichern Daten in Tabellen mit vordefinierten Schemata und unterstützen die strukturierte Abfragesprache (SQL) zur Datenmanipulation. Sie eignen sich für DWH, die strukturierte oder halbstrukturierte Daten mit geringem bis mittlerem Volumen und Geschwindigkeit verarbeiten.
- NoSQL-Datenbanken: Sie speichern Daten in verschiedenen Formaten, z. B. als Schlüssel-Wert-Paare, Dokumente, Diagramme oder Spalten, ohne feste Schemata. Sie unterstützen Nicht-SQL-Sprachen oder APIs zur Datenmanipulation. Sie eignen sich für Big Data, die unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten mit hohem Volumen, hoher Geschwindigkeit oder Vielfalt verarbeiten.
- NewSQL-Datenbanken: Sie kombinieren die Eigenschaften von relationalen und NoSQL-Datenbanken, wie SQL-Unterstützung, ACID-Transaktionen, Skalierbarkeit und Flexibilität. Sie sind für DWH oder Big Data geeignet, die strukturierte oder halbstrukturierte Daten mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit verarbeiten.
DWH und Big Data werden von jedem Unternehmen oder jeder Organisation benötigt, die ihre Datenbestände für Wettbewerbsvorteile und Innovationen nutzen möchte. Einige der Vorteile von DWH und Big Data sind:
- Verbesserte Entscheidungsfindung: DWH und Big Data ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, auf ihre Daten aus verschiedenen Quellen und Perspektiven zuzugreifen und sie zu analysieren, was ihnen helfen kann, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Beweisen zu treffen.
- Verbessertes Kundenerlebnis: DWH und Big Data ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, die Bedürfnisse, Vorlieben, Verhaltensweisen und Rückmeldungen ihrer Kunden zu verstehen, was ihnen helfen kann, ihre Produkte, Dienstleistungen, Marketingstrategien und Kundenzufriedenheit zu verbessern.
- Gesteigerte betriebliche Effizienz: Mit DWH und Big Data können Unternehmen und Organisationen ihre Prozesse, Arbeitsabläufe, Ressourcen, Kosten und Risiken optimieren und so ihre Produktivität, Qualität, Leistung und Rentabilität steigern.
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