Datawarehouse vs. Data Lake

In einer mittelständigen Firma wird ein Datawarehouse/“>Datawarehouse in der Regel genutzt, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu integrieren, um sie dann für Analysen und Berichte zur Verfügung zu stellen. Ein Datawarehouse kann beispielsweise dazu verwendet werden, um Verkaufszahlen, Kundendaten und andere relevante Informationen aus verschiedenen Systemen zu kombinieren und auszuwerten, um Trends und Muster zu identifizieren und bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Es ist ein wichtiges Werkzeug, um die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens zu verstehen und zu optimieren.

Der Hauptunterschied zwischen einem Datawarehouse und einem DataLake besteht darin, wie die Daten gespeichert und verwaltet werden. Ein Datawarehouse verwendet ein strukturiertes Datenmodell und speichert die Daten in einer organisierten Form, die es Anwendern ermöglicht, schnell und einfach bestimmte Daten abzufragen und zu analysieren. Im Gegensatz dazu werden in einem Datalake unstrukturierte Daten in ihrem ursprünglichen Format gespeichert und können von den Anwendern erst analysiert und verwendet werden, wenn sie in ein strukturiertes Format gebracht wurden.

Ein externer Berater kann beim Aufbau eines Datawarehouse auf verschiedene Weise helfen. Zunächst kann der Berater dabei unterstützen, die Anforderungen und Ziele des Unternehmens zu identifizieren und einen Plan für den Aufbau des Datawarehouse zu entwickeln. Dazu gehört auch die Auswahl der geeigneten Technologien und Tools, die für den Betrieb des Datawarehouse benötigt werden. Der Berater kann auch dabei helfen, die Daten aus den verschiedenen Quellen zu integrieren und in ein einheitliches Format zu bringen, und kann Anwendern bei der Nutzung des Datawarehouse und der Auswertung der Daten unterstützen. Zusätzlich kann der Berater auch bei der Überwachung und Pflege des Datawarehouse nach seiner Einführung behilflich sein.