Planung und Aufbau
In den nachfolgenden Abschnitten möchte ich Sie tief in die faszinierende Welt des Data Warehousing führen. Meine Absicht ist es, nicht nur grundlegende Konzepte zu vermitteln, sondern auch vertiefende Einblicke in spezifische Aspekte dieses Bereichs zu geben. Durch eine Mischung aus theoretischem Wissen und praktisch orientierten Beispielen strebe ich ein umfassendes Verständnis des Themas an.
Schritt für Schritt ein DWH aufbauen
Ein besonderes Augenmerk lege ich auf die praktische Umsetzung von Data Warehousing-Konzepten. Daher werde ich im Verlauf des Artikels ein komplettes DWH von Grund auf erstellen – beginnend mit einem TEST ERP-System, über eine Staging Area bis hin zur abschließenden Präsentationsschicht. Dieser praxisorientierte Ansatz dient dazu, nicht nur das theoretische Wissen zu vermitteln, sondern auch die notwendigen Fähigkeiten, um dieses Wissen in realen Szenarien umzusetzen.
- In unserem Test-ERP-System kreieren wir ein grundlegendes Datenmodell, das zentrale Elemente eines klassischen ERP-Systems – Kunden, Produkte, Lieferanten, Bestellungen und Bestelldetails – einbezieht.
- In dieser Erstausgabe starten wir mit dem Aufbau einer traditionellen Stage-to-Core-Architektur und einem täglichen ETL-Prozess. In künftigen Ausgaben planen wir, das Modell zu erweitern, um intraday Datenextraktionen hinzuzufügen und schließlich ein Echtzeit-DWH zu implementieren.
Grundlagen des Data Warehousing
Zudem werde ich mich intensiv mit speziellen Aspekten wie der Versionierung und Historisierung in einem Data Warehouse befassen. Diese Themen bieten einen tieferen Einblick in die Komplexität und Vielseitigkeit von Datenstrukturen. Ein weiterer Schwerpunkt wird das Metadatenmanagement sein, bei dem ich Ihnen aufzeigen werde, wie Sie ein effektives und effizientes Metadatenmanagement für Ihr DWH implementieren können.
- Das A und O des Data Warehousing: Mein Ansatz für effektive Datenintegration
- Versionierung im Data Warehouse ermöglicht die Nachverfolgung von Datenhistorie und Zeitverlauf.
- Metadaten liefern den Kontext zu Daten und erleichtern das Verstehen von Struktur, Herkunft und Anwendung, was die Datenverwaltung und -analyse effizienter gestaltet.
DWH Tools und DBMS
Abschließend möchte ich Ihnen einen Überblick über die verschiedenen DWH-Tools und Datenbanksysteme bieten, die heute verfügbar sind. Dies soll Ihnen helfen, informierte Entscheidungen zu treffen, wenn Sie überlegen, in solche Systeme zu investieren.
- Ein Überblick über verbreitete Datenbankmanagementsysteme im Bereich Data Warehousing.
- ETL oder ELT – Was ist die bessere Wahl? Auch wenn dieser Artikel keine abschließende Antwort liefert, bietet er Ihnen eine Übersicht über die gängigen ETL/ELT-Tools.
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Diese Seite wurde am: 25. Oktober 2023 veröffentlicht und zuletzt am: 30. Oktober 2023 aktualisiert.
