Data Warehousing

Was ist Data Warehousing?

Data Warehousing kann definiert werden als der Prozess der Datenerfassung und -speicherung aus verschiedenen Quellen und deren Verwaltung, um wertvolle Geschäftseinblicke zu liefern. Es kann auch als elektronischer Speicher bezeichnet werden, in dem Unternehmen eine große Menge an Daten und Informationen speichern. Es ist eine kritische Komponente eines Business Intelligence-Systems, das Techniken für die Datenanalyse beinhaltet Datenanalysedatenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdatensätzen, um eine Schlussfolgerung bezüglich der Informationen, die sie enthalten, abzuleiten..

Data Warehousing ist eine Mischung aus Technologie und Komponenten, die eine strategische Datennutzung ermöglichen. Es ist die elektronische Sammlung eines erheblichen Informationsvolumens durch eine Organisation, die eher zur Abfrage und Analyse als zur Verarbeitung von Transaktionen bestimmt ist. Data Warehousing ist eine Methode, um Daten in Informationen umzuwandeln und sie den Verbrauchern zeitnah zugänglich zu machen, um einen Unterschied zu machen.

Verständnis von Data Warehousing

Die Datenanalyse wird verwendet, um tiefere Informationen über die Leistung einer Organisation bereitzustellen, indem kombinierte Daten aus verschiedenen heterogenen Datenquellen verglichen werden. Ein Data Warehouse führt Abfragen und Analysen der historischen Daten aus, die aus Transaktionsressourcen abgerufen werden.

Die Idee des Data Warehousing wurde in den 1980er Jahren entwickelt, um Daten zu bewerten, die in nicht relationalen Datenbanksystemen gespeichert waren. Es wurde entwickelt, um es Unternehmen zu ermöglichen, ihre archivierten Daten zu nutzen, um einen Unternehmensvorteil zu erzielen. Das riesige Datenvolumen in Rechenzentren stammt von verschiedenen Standorten wie Kommunikation, Vertrieb und Finanzen, kundenbasierten Anwendungen und externen Partnernetzwerken.

Alle Daten, die in das Warehouse eingegeben werden, ändern sich nicht und können nicht geändert werden, da das Data Warehouse Vorfälle analysiert, die zuvor aufgetreten sind, indem es sich auf Änderungen der Daten im Laufe der Zeit konzentriert. Data Warehousing sollte so erfolgen, dass die gespeicherten Daten sicher und zuverlässig bleiben und einfach abgerufen und verwaltet werden können.

Schritte im Data Warehousing

Die folgenden Schritte sind am Prozess des Data Warehousing beteiligt:

1. Extraktion von Daten – Eine große Datenmenge wird aus verschiedenen Quellen gesammelt.
2. Bereinigung von Daten – Sobald die Daten kompiliert sind, durchlaufen sie einen Bereinigungsprozess. Die Daten werden auf Fehler gescannt, und jeder gefundene Fehler wird entweder korrigiert oder ausgeschlossen.
3. Konvertierung von Daten – Nach der Bereinigung wird das Format von der Datenbank in ein Warehouse-Format geändert.
4. Speichern in einem Lager – Nach der Konvertierung in das Lagerformat durchlaufen die in einem Lager gespeicherten Daten Prozesse wie Konsolidierung und Zusammenfassung, um die Verwendung einfacher und koordinierter zu gestalten. Wenn die Quellen im Laufe der Zeit aktualisiert werden, werden dem Warehouse weitere Daten hinzugefügt.

Vorteile von Data Warehousing

Data Warehousing kann – wenn es erfolgreich implementiert wird – einer Organisation auf folgende Weise zugute kommen:

1. Wettbewerbsvorteil

Der enorme Return on Investment für Unternehmen, die ein Data Warehouse erfolgreich eingeführt haben, zeigt den enormen Wettbewerbsvorteil, den die Technologie mit sich bringt. Der Wettbewerbsvorteilwettbewerbsvorteilein Wettbewerbsvorteil ist ein Attribut, das es einem Unternehmen ermöglicht, seine Konkurrenten zu übertreffen. Es ermöglicht einem Unternehmen, überlegene Margen zu erzielen, indem es Entscheidungsträgern ermöglicht, auf die Daten zuzugreifen, die zuvor nicht verfügbare und ungenutzte Informationen zu Kunden, Anforderungen und Trends aufdecken können.

2. Steigerung der Produktivität von Entscheidungsträgern

Die Datenspeicherung erhöht die Effizienz von Geschäftsentscheidern durch die Bereitstellung eines miteinander verbundenen Archivs konsistenter, unparteiischer und historischer Daten. Data Warehousing hilft dabei, Daten aus verschiedenen widersprüchlichen Strukturen in eine Form zu integrieren, die eine klarere Sicht auf das Unternehmen bietet. Durch die Übersetzung von Daten in nutzbare Informationen hilft Data Warehousing Marktmanagern, praktischere, präzisere und zuverlässigere Analysen durchzuführen.

3. Kostengünstige Entscheidungsfindung

Data Warehousing hält alle Daten an einem Ort und erfordert nicht viel IT-Support. Es besteht weniger Bedarf an externen Brancheninformationen, die kostspielig und schwer zu integrieren sind.

Nachteile von Data Warehousing

Die folgenden Probleme können mit Data Warehousing verbunden sein:

1. Unterschätzung der Ressourcen zum Laden von Daten

Oft können wir die Zeit, die zum Abrufen, Bereinigen und Hochladen der Daten in das Warehouse benötigt wird, nicht abschätzen. Es kann einen großen Teil der gesamten Produktionszeit in Anspruch nehmen, obwohl bestimmte Ressourcen vorhanden sind, um den Zeit- und Arbeitsaufwand für den Prozess zu minimieren.

2. Versteckte Probleme in Quellsystemen

Versteckte Probleme im Zusammenhang mit den Quellnetzwerken, die das Data Warehouse versorgen, können nach Jahren der Nichtentdeckung gefunden werden. Wenn Sie beispielsweise neue Eigenschaftsinformationen eingeben, können einige Felder Nullen akzeptieren, was dazu führen kann, dass Mitarbeiter unvollständige Eigenschaftsdaten eingeben, selbst wenn diese verfügbar und relevant waren.

3. Datenhomogenisierung

Data Warehousing befasst sich auch mit ähnlichen Datenformaten in verschiedenen Datenquellen. Dies kann zum Verlust einiger wertvoller Teile der Daten führen.

Zusätzliche Ressourcen

Um Ihnen zu helfen, Ihre Karriere voll auszuschöpfen, sind diese zusätzlichen Ressourcen sehr hilfreich:

• Data AnalyticsData AnalyticsData Analytics ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdatensätzen, um eine Schlussfolgerung über die darin enthaltenen Informationen zu ziehen.
• Python (im maschinellen Lernen)Python (im maschinellen Lernen)Python ist eine Programmiersprache, die aufgrund ihrer umfangreichen Funktionen, Anwendbarkeit und Einfachheit für die Programmierung bevorzugt wird. Es passt am besten zum maschinellen Lernen
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