Fact Sheet Data Warehouse
Aufbau Data Warehouse
Mit dem Eintritt in den BI-Markt 1994 wurden die klassischen Planungsprojekte um unternehmerische Reporting- und Analyseanforderungen erweitert. Neue Controllingprozesse wurden daher mit speziellen IT-Bedürfnissen zusammengeführt. Aus heutiger Sicht ist aus dem betriebswirtschaftlichen Beratungskonzept der DWH-Ansatz nicht mehr wegzudenken.
Der Aufbau eines Data Warehouse Prozesses gliedert sich in fünf Ebenen.
1. Ebene: Vorsystem - Input
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2. Ebene: ETL - Bearbeiten
Extract, Transform, Load (ETL) bezeichnet einen Prozess, um Daten aus mehreren Vorsystemen mit ggf. unterschiedlichen Strukturen in einer Zieldatenbank zu vereinigen. Dieser Vorgang wird in drei Schritten vollzogen, aus denen sich die Bezeichnung ETL ableitet:
- Extraktion (Extract) der relevanten Daten aus verschiedenen Quellen
- Transformation (Transform) der Daten in das Schema und Format der Zieldatenbank
- Laden (Load) der Daten in die Zieldatenbank
Dieser Prozess wird periodisch durchgeführt, so dass im Data Warehouse nicht nur Daten nach inhaltlichen Aspekten, sondern auch nach dem Aspekt Zeit vorgehalten werden, was auch Analysen über die Zeit ermöglicht.
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3. Ebene: Data Warehouse - Speichern
Das Data Warehouse ist die zentrale Datensammlung, deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher Vorsysteme zusammensetzt. Die Daten werden vor allem für die Datenanalyse und zur betriebswirtschaftlichen Entscheidungshilfe in Unternehmen langfristig gespeichert.
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4. Ebene: OLAP - Output
Das OLAP-System bezieht die Daten aus dem Data Warehouse. Die zugrunde liegende Struktur ist ein OLAP-Cube. Es steht die Durchführung komplexer Analysevorhaben im Vordergrund, welche ein sehr hohes Datenaufkommen verursachen.
Das Ziel ist es durch multidimensionale Betrachtung dieser Daten ein entscheidungsunterstützendes Analyseergebnis zu gewinnen. Die wichtgste Zielgruppe dafür sind Controller in der Rolle als Entscheidungsvorbereiter.
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5. Ebene: Business Intelligence - Darstellung
Mit Unterstützung der BI-Tools werden die anfallenden Unternehmensdaten dazu genutzt, um unter verschiedenen Blickwinkeln die Situation des Unternehmens zu analysieren und ggf. zu bewerten.
Die Aufgabe in diesem Schritt besteht darin, die für das Berichtswesen notwendigen analytischen Auswertungen einzurichten. Dies kann von einfachen Aggregationen von z. B. Umsatzzahlen einzelner Artikel in den letzten Tagen, Wochen, Monaten gesamt und in den einzelnen Sparten bis hin zu komplizierten statistischen Analysen mittels Data-Mining, z. B. Trendanalysen von Kundenverhalten gehen.
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