Data Warehouse
Zentrale, historisierte Datenablage zur Analyse und Berichterstattung, optimiert für Abfragen und Business Intelligence.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Veraltete Datenmodelle führen zu falschen Entscheidungen
- Mangelnde Governance verursacht Inkonsistenzen
- Kostenexplosion bei unkontrolliertem Datenwachstum
- Start mit klaren, begrenzten Domänen und iterativ erweitern
- Automatisierte Tests und Continuous Integration für Datenpipelines
- Dokumentierung von Semantik, Lineage und Verantwortlichkeiten
I/O & Ressourcen
- Quellsysteme: ERP, CRM, IoT, Logs
- Stammdaten und Referenzlisten
- Geschäftsanforderungen und KPI-Definitionen
- Konsistente Data-Marts und semantische Schichten
- Berichte, Dashboards und analytische Datensets
- Auditable Lineage und Archivierung
Beschreibung
Ein Data Warehouse ist eine zentrale, strukturierte Sammlung historischer und integrierter Unternehmensdaten, optimiert für Abfragen und Analyse. Es konsolidiert heterogene Quellen, standardisiert Datenmodelle und unterstützt Business Intelligence, Reporting und analytische Anwendungen. Es bildet die Grundlage für Unternehmenskennzahlen, Data Governance und datengetriebene Entscheidungen.
✔Vorteile
- Konsistente, unternehmensweite Kennzahlenbasis
- Historisierung und Reproduzierbarkeit von Analysen
- Effiziente Aggregation und komplexe Abfragen
✖Limitationen
- Hoher Implementierungs- und Betriebsaufwand
- Latenz zwischen Ereignissen und verfügbaren Daten
- Eingeschränkte Flexibilität bei adhoc-operativen Workloads
Trade-offs
Metriken
- Query-Latenz (p95)
Zeit, in der 95 % der Abfragen beantwortet werden; wichtig für Performance-SLAs.
- Datenlatenz (Zeit bis verfügbar)
Verzögerung zwischen Ereignis und Verfügbarkeit im Warehouse.
- Datenqualitätsfehler pro Zeit
Anzahl erkannter Qualitätsregelverletzungen innerhalb eines Zeitraums.
Beispiele & Implementierungen
Einzelhandel: Verkaufs- und Lageranalyse
Konsolidiertes Warehouse kombiniert POS-, Lager- und Online-Verkaufsdaten für Absatzprognosen und Bestandsoptimierung.
Finanzen: Monatsabschluss und Compliance
Finanzdaten werden historisiert und auditiert bereitgestellt, um regulatorische Berichte und Abgleiche zu unterstützen.
Gesundheitswesen: Forschung und Ergebnisanalyse
Aggregierte Patienten- und Behandlungsdaten ermöglichen longitudinales Reporting und klinische Analysen.
Implementierungsschritte
Anforderungsanalyse und Definition der Kern-KPIs
Design des Datenmodells und der Semantik
Aufbau von Ingest-, Transform- und Ladeprozessen
Einführung von Monitoring, Tests und Data Governance
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Legacy-Schemata ohne klaren Migrationspfad
- Ungetestete, dokumentationsfreie ETL-Skripte
- Fehlende Automatisierung für Pipeline-Deployments
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Versuch, das Warehouse als primären Streaming-Store zu nutzen
- Unkontrollierte Aufnahme aller Rohdaten ohne Schema
- Keine Versionierung von ETL-Änderungen und Modellvarianten
Typische Fallen
- Unterschätzen der Aufwände für Datenbereinigung
- Vergessen von Governance bei schneller Skalierung
- Ignorieren von Kostenmodell und Storage-Typen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Regulatorische Anforderungen an Speicherung und Zugriff
- • Budgetrestriktionen für Speicher und Verarbeitung
- • Legacy-Datenquellen mit heterogenen Formaten