DWH (Data Warehouse) vs. EDW (Enterprise Data Warehouse)

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Die Begriffe „Data Warehouse“ (DWH) und „Enterprise Data Warehouse“ (EDW) werden oft synonym verwendet, aber sie können auch unterschiedliche Konnotationen und Anwendungen in verschiedenen Kontexten haben. Hier ist ein Überblick über die allgemeinen Unterschiede zwischen DWH und EDW:

1. Skalierung und Umfang

  • DWH (Data Warehouse):
    • Skalierung: Kann in Bezug auf Größe und Komplexität variieren und ist nicht unbedingt auf Unternehmensebene ausgerichtet.
    • Umfang: Kann sich auf spezifische Geschäftsbereiche oder Abteilungen konzentrieren und muss nicht unbedingt alle Unternehmensdaten integrieren.
  • EDW (Enterprise Data Warehouse):
    • Skalierung: Immer in großem Maßstab, entwickelt, um die gesamte Organisation zu unterstützen.
    • Umfang: Bezieht sich auf eine Lösung, die darauf abzielt, alle Daten des gesamten Unternehmens zu integrieren und zu konsolidieren.

2. Integration von Datenquellen

  • DWH:
    • Kann Daten aus einer begrenzten Anzahl von Quellen oder Geschäftsbereichen integrieren.
    • Möglicherweise mehr auf spezifische Geschäftsprozesse oder Abteilungen ausgerichtet.
  • EDW:
    • Integriert Daten aus allen Geschäftsbereichen und Funktionen des Unternehmens.
    • Zielt darauf ab, eine einheitliche, konsolidierte Sicht auf alle Unternehmensdaten zu bieten.

3. Benutzer und Stakeholder

  • DWH:
    • Kann entwickelt werden, um die Anforderungen bestimmter Abteilungen oder Teams zu erfüllen.
    • Möglicherweise weniger Stakeholder und Benutzer.
  • EDW:
    • Entwickelt, um eine breite Palette von Stakeholdern und Benutzern im gesamten Unternehmen zu bedienen.
    • Involviert in der Regel eine größere Anzahl von Stakeholdern und hat eine breitere Benutzerbasis.

4. Komplexität und Investition

  • DWH:
    • Kann weniger komplex in Bezug auf Architektur und Datenmodellierung sein.
    • Möglicherweise geringere Investitionen in Bezug auf Technologie, Implementierung und Wartung.
  • EDW:
    • In der Regel hohe Komplexität aufgrund der Integration verschiedener Datenquellen und Geschäftsbereiche.
    • Erfordert in der Regel erhebliche Investitionen und Ressourcen für Implementierung, Management und Wartung.

5. Geschäftsstrategie und -ziele

  • DWH:
    • Kann auf taktische oder operative Ziele ausgerichtet sein.
    • Möglicherweise mehr auf kurz- bis mittelfristige Ziele fokussiert.
  • EDW:
    • In der Regel eng mit der übergeordneten Geschäftsstrategie und den langfristigen Zielen des Unternehmens verknüpft.
    • Zielt darauf ab, strategische Entscheidungsfindung auf Unternehmensebene zu unterstützen.

Obwohl DWH und EDW oft austauschbar verwendet werden, kann der Kontext, in dem sie verwendet werden, auf unterschiedliche Skalierung, Umfang und Anwendung hinweisen. Ein DWH kann als eine spezialisierte, möglicherweise kleinere Implementierung betrachtet werden, während ein EDW in der Regel eine umfassende, unternehmensweite Lösung ist, die darauf abzielt, eine konsolidierte Sicht auf alle Unternehmensdaten zu bieten. Beide spielen jedoch eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von datengesteuerten Entscheidungen in Organisationen unterschiedlicher Größe und Struktur.

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Über Frank 75 Artikel

Ich bin Frank, Data Warehouse und BI-Entwickler mit langjähriger Expertise in diesem Bereich. Ich verfüge über mehr als 20 Jahre Berufserfahrung im DWH Umfeld. Das Analysieren und Interpretieren von Zahlen, Daten und Fakten ist meine große Leidenschaft, aus diesem Grunde ist auch diese Seite hier entstanden.

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