Mediathek

Ein Data Warehouse ist eine zentrale Plattform, in der Sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, sammeln und sichern können. Aus diesen Daten gewinnen Sie wertvolles Wissen und analysieren diese gewinnbringend. Aufgrund der rasant zunehmenden Datenmenge, welche gleichzeitig auch schnell für Analysezwecke zur Verfügung stehen soll, kommt das bisherige Data Warehouse Konzept an seine Grenzen. Der Data-Vault-Ansatz ermöglicht ihnen eine schnelle, flexible und aufwandreduzierte Modernisierung Ihres Data Warehouse. Lesen Sie in unserem Artikel, wie wir Ihr Data Warehouse mit Data Vault modernisieren oder sogar cloud-fähig machen, damit Sie auch zukünftig den steigenden Anforderungen bezüglich Big Data und Datenanalyse gelassen entgegensehen.

Als Unternehmen müssen Sie sich immer flexibel und bedarfsgerecht auf dynamische Markt-Anpassungen reagieren. Auch Ihr Data Warehouse ist davon betroffen. Doch das Anpassen des Data Warehouse an die aktuellen Markt-Begebenheiten ist häufig schwerfällig und aufwendig.

Mit Data Vault (2.0) steht Ihnen allerdings eine mächtige und gleichzeitig dynamische Modellierungstechnik zur Verfügung, mit der Sie Ihr Data Warehouse schnell und wirkungsvoll anpassen können.

Unser Artikel erklärt Ihnen, was Data Vault genau ist und welche Möglichkeiten Ihnen das Pentaho Data Vault Framework zum Einbinden von Data Vault bietet.

Bisherige Data Warehouse Lösungen sind nicht für moderne Marktgegebenheiten wie Data Sharing, maximale Geschwindigkeit und Flexibilität geeignet. Doch wie können Sie trotzdem Ihr Data Warehouse für die Digitalisierung startklar und zukunftssicher einrichten?

Der Cloud-Spezialist von Snowflake, Rene Medak, verrät Ihnen in unserem Interview, wie mit der Cloud Ihr Data Warehouse den wachsenden Ansprüchen im Zuge der Digitalisierung bestens gewappnet ist.

Rene Medak gibt unter anderem Antworten auf Fragen bezüglich Bedenken der Daten in der Cloud und wie die perfekte Lösung für Unternehmen aussieht.

Pentaho ist das Schweizer Taschenmesser für Big Data. Mit Pentaho gelingen Ihnen Projekte in der Datenintegration, Data Warehouse, eingebettete Analyselösungen oder intelligente Anwendungen für Industrie 4.0, Smart Factory oder Smart City. Die in diesem Artikel behandelten Use Cases stammen aus den Branchen öffentliche Verwaltung, Dienstleistung, Produktion und IT und zeigen Ihnen, wie Pentaho in der Praxis auch große Projekte mühelos bewältigt. Zu den Praxisbeispielen zählen die Bundespolizei, STIWA, Bosch, Eurofunk, Swissport und viele andere Unternehmen und Behörden, die Pentaho erfolgreich einsetzen.

Online Analytical Processing (OLAP) beinhaltet die Arbeitsschritte innerhalb eines Data Warehouse und visualisiert dabei über mehrere Dimensionen riesige Datenmengen. OLAP gibt es in verschiedenen Varianten wie relationales (ROLAP), multidimensionales (MOLAP) oder hybrides (HOLAP). Je nachdem, aus welchen Quellen die Daten stammen, wird das entsprechende Online Analytical Processing eingesetzt.

Der Java-basierten OLAP-Server Mondrian ist in der Lage, Schnittpunkte verschiedener Dimensionen zu finden, zum Beispiel alle Fahrräder eines Typs, die in einer Region für einen bestimmten Preis in einem bestimmten Zeitraum verkauft wurden.

Erfahren Sie in unserem Artikel, welches Online Analytical Processing für Sie am besten geeignet ist.

Bei den Datenbanken unterscheidet man zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken. Die meisten Datenbanken arbeiten zeilenorientiert. Dies hat erheblichen Einfluss auf die Verarbeitungsgeschwindigkeit Ihrer Daten, denn eine zeilenorientierte Verarbeitung führt zu deutlichen Performance-Einbußen. Eine höhere Performance ist daher nur mit großem Aufwand durch Server-Cluster und Tuning bzw. Indizierung möglich.

Infobright ist eine analytische Datenbank, welche spaltenorientiert arbeitet. Dies bietet Ihnen hohe Performance-Vorteile beim Verarbeiten (riesiger) Datenmengen. Gleichzeitig ist Infobright zu vielen auf MySQL basierenden Datenbanken kompatibel.

Unser Beitrag verrät Ihnen die Arbeitsweise von Infobright, welche Vorteile die Datenbank für Sie und Ihr Unternehmen hat und warum Sie Infobright für große Datenmengen verwenden sollten.

Ein Data Warehouse muss heute mehr können, als Daten zu analysieren und Reportings zu generieren. Fachanwender in Unternehmen möchten zeitnahe Auswertungen von Daten aus dem operativen Bereich. Kommerzielle Datenbanken zum Betreiben eines Data Warehouse verursachen enorme Lizenz- und Betriebskosten.

Daten werden mit dem ETL-Prozess erfasst, in das Data Warehouse extrahiert, transformiert und geladen. Dadurch wird gewährleistet, dass für Sie als Unternehmen eine qualitativ hochwertige Datenbasis für Ihr Data Warehouse bereitsteht.

Mit Pentaho Data Integration (PDI) steht Ihnen eine mächtige, aber gleichzeitig auch für Nicht-Programmierer einfach zu bedienende Open Source-Lösung zu Verfügung. So können Sie intuitiv mit der grafischen Oberfläche per Drag & Drop professionell Daten in Ihrem Data Warehouse extrahieren, transformieren und laden.

Erfahren Sie in unserem Artikel, wie der ETL-Prozess für Sie mit der Open Source Lösung Pentaho Data Integration gelingt.

Die Vielzahl an Daten, die im digitalen Zeitalter entstehen, bergen ein enormes, wirtschaftliches Potenzial für Ihr Unternehmen. Damit Sie aus Ihren Daten jedoch den maximalen, wirtschaftlichen Nutzen ziehen, benötigen Sie ein Data Warehouse, das Ihre Daten schnell verarbeitet und bereitstellt.

Ein Data Warehouse zu betreiben, ist mit hohen Wartungs- und Lizenzkosten verbunden. Die riesige Datenflut macht zudem den Aufbau einer Data Warehouse Lösung zu einer technisch anspruchsvollen Herausforderung.

In unserem Artikel erfahren Sie die besten Tipps, wie Sie mit Open Source Software ein leistungsfähiges und zugleich hoch-performantes Data Warehouse einrichten und betreiben.