In unserem ERP-Wiki-Beitrag erfahren Sie alles über Data Warehouse – was es ist, wofür es benötigt wird, welche Funktionsweisen es gibt und noch viel mehr.
Was ist ein Data Warehouse?
Unter einem Data Warehouse (DWH) versteht man eine zentrale Sammelstelle von Daten, die in einem Unternehmen anfallen beziehungsweise gesammelt werden. So gesehen handelt es sich hierbei um ein digitales Datenlager. Gespeist wird das Data Warehouse meist aus verschiedenen Quellen wie zum Beispiel aus den Daten eines ERP-Systems oder der Support-Abteilung, die Daten von Kunden hinterlegt, oder der Finanzbuchhaltung. Ziel ist es, mithilfe eines Data Warehouse eine bereinigte Datenbasis aufzubauen, die als betriebswirtschaftliche Entscheidungshilfe dient.
Oder einfacher gesagt: Aus Rohdaten der verschiedenen Datenmengen werden nützliche Informationen generiert und Benutzerinnen und Benutzern zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung gestellt. Die Daten werden gereinigt, transformiert und konsolidiert, bevor sie im Data Warehouse gespeichert werden. Dieser Prozess wird als ETL (Extract, Transform, Load = Extraktion, Transformation, Laden) bezeichnet.
Ein entscheidender Aspekt des Data Warehouse ist, dass die Daten für analytische Zwecke strukturiert und gespeichert werden. So entsteht eine eigene Datenbank. Dies ermöglicht eine schnelle und effiziente Abfrage und Analyse. Zudem unterstützt es eine effiziente Berichtsfunktion. Dazu werden oft spezielle Techniken wie Datenaggregation, Indizierung und Zusammenfassung verwendet.
Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die Zeitkomponente. Im Gegensatz zu operativen Systemen, die sich auf aktuelle Daten konzentrieren, speichert ein Data Warehouse historische Daten. Dies ermöglicht es den Unternehmen, Trends zu analysieren, Leistungsvergleiche über Zeit zu ziehen und langfristige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies unterscheidet das Data Warehousing von einer operativen Datenbank, die detaillierte, zeitnahe Informationen enthält. In der Regel sind diese beiden Komponenten und Datenbestände voneinander getrennt. Data Warehouses unterstützen auch komplexere Formen der Datenanalyse wie Data-Mining, bei dem Algorithmen eingesetzt werden, um Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, die nicht offensichtlich sind.
Wofür wird ein Data Warehouse benötigt?
Üblicherweise werden in Unternehmen verschiedene Programme, Tools und Systeme zur Datenerhebung genutzt. Die Programme erzeugen Daten und speichern diese in unterschiedlichen Formaten auf verschiedenen Datenbanken ab. Geht es allerdings um die Auswertung der Daten, müssen diese erst umständlich vereinheitlicht und auf die gleiche Datenbasis angepasst werden. Dieser Problematik wirkt das Data Warehouse entgegen, indem es ermöglicht, heterogene und verteilte Datenbestände – wie zum Beispiel aus dem CRM-Vertrieb – in einen konsistenten Datenstand zusammenzuführen. Diese klare Strukturierung der Daten und Datenmenge unterstützt strategische Entscheidungen und ein effizientes Wissensmanagement.
So ermöglicht ein Data Warehouse dem Management, eine ganzheitliche Sicht auf das Unternehmen zu erhalten, was zu besseren strategischen Entscheidungen führt. Es bietet eine solide Grundlage für die Unternehmensplanung und Leistungsmessung. Durch schnellen und einfachen Zugriff auf relevante Datenmengen können Entscheidungsträger schneller und fundierter entscheiden. Dies kann zu einer erheblichen Effizienzsteigerung in verschiedenen Geschäftsbereichen führen.
Die Funktionsweise eines Data-Warehouse-Systems
Die Funktionsweise von Data Warehousing lässt sich in verschiedene Schlüsselkomponenten und Prozesse unterteilen, die zusammenarbeiten, um eine effiziente Datenanalyse und Berichterstattung zu ermöglichen. Die Rohdaten werden mithilfe des ETL-Prozesses (Extraktion – Transformation – Laden) aus den verschieden Quellen extrahiert, durch die Transformation bereinigt und vereinheitlicht, um anschließend ins Data Warehouse geladen zu werden. Um die Datenbestände aktuell zu halten, wird dieser Prozess in regelmäßigen Zeitabständen durchgeführt. Die Daten im Data Warehouse werden nicht nur nach inhaltlichen Aspekten gehalten, sondern auch langfristig gespeichert, um Vergleichsanalysen zu ermöglichen und eine eindeutige Planungsgrundlage zu schaffen.
Der ETL-Prozess im Detail
Zur Datenintegration nutzt ein Data Warehouse den ETL-Prozess, der sich aus folgenden Schritten zusammensetzt:
- Extraktion: Daten werden aus verschiedenen Quellsystemen wie ERP, CRM, Finanzsystemen und externen Datenquellen extrahiert. Diese Daten können in unterschiedlichen Formaten vorliegen und müssen für das Data Warehouse vorbereitet werden.
- Transformation: Die extrahierten Daten durchlaufen einen Transformationsprozess, um Inkonsistenzen zu beseitigen, Daten zu standardisieren und zu bereinigen. Dieser Schritt ist entscheidend, um die Qualität und Konsistenz der Daten im Warehouse zu gewährleisten.
- Laden: Die transformierten Daten werden in die Datenbank des Data Warehouse geladen. Hier werden sie in einer strukturierten Form gespeichert, die für Abfragen und Analysen optimiert ist.
Weitere Schlüsselkomponenten und Prozesse des Data Warehousing
- Datenspeicherung: Das Data Warehouse speichert große Mengen an historischen Daten in einer strukturierten Form. Die Datenorganisation erfolgt typischerweise in einem Schema, das für schnelle Abfragen und Analyse optimiert ist. Beliebte Schemata sind das Sternschema, das Schneeflockenschema und das Galaxienschema.
- Datenabfrage und -analyse: Nutzer können Abfragen auf das Data Warehouse ausführen, um spezifische Informationen zu extrahieren. Dies ermöglicht eine detaillierte Analyse von Geschäftsdaten. Moderne Data Warehouses unterstützen auch fortschrittliche Analysetechniken wie OLAP (Online Analytical Processing), Data-Mining und Predictive Analytics, die tiefe Einblicke in Geschäftsprozesse und zukünftige Trends bieten.
- Berichterstattung und Business Intelligence: Das Data Warehouse ist oft die Datenquelle für Business Intelligence (BI)-Tools. Diese Tools ermöglichen es den Nutzern, Daten visuell zu erkunden, Dashboards zu erstellen und komplexe Berichte zu generieren. Die Berichterstattung kann sowohl standardisiert als auch ad hoc sein – je nach den Anforderungen der Nutzer.
- Verwaltung und Wartung: Data Warehouses erfordern regelmäßige Wartung, um Leistung, Sicherheit und Datenqualität zu gewährleisten. Dazu gehören die Überwachung der Systemleistung, die Aktualisierung von Daten und das Management von Benutzerzugriffen.
- Datensicherheit und Datenschutz: Angesichts der sensiblen Natur vieler Geschäftsdaten ist die Sicherheit im Data Warehouse von höchster Bedeutung. Dies umfasst Maßnahmen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften.
Data Warehouse im CRM-System
Erfolgreiches Customer Relationship Management (CRM) basiert auf einem gut funktionierenden Data-Warehouse-System. Das ist Voraussetzung, um zielgerichtete Analysen bezüglich Aufbau und Pflege von Kundenbeziehungen vornehmen zu können. Ein Data-Warehouse-System fördert demnach eine dialogorientierte Marketingstrategie.
Aus diesen Erkenntnissen lassen sich Planungskonzepte für die Bereiche Marketing, Service und Vertrieb ableiten. So können die gewonnenen Marketinginformationen die Effizienz der Verkäufer steigern und die Analyse der Marktsituation verbessern. Daraus ergibt sich zum Beispiel eine selektive Zielgruppenansprache, die Streuverluste minimiert und innovative Kundenkontaktformen fördert. Des Weiteren wird durch die saubere Analysegrundlage eine zeitnahe und effiziente Reaktion auf Kundenbedürfnisse und Trends ermöglicht. Die einfache Handhabung eines Data Warehouse erlaubt zudem auch Laien, die benötigten Daten oder Datenmengen zu jedem Zeitpunkt abrufen zu können und das DWH flexibel zu gebrauchen.
Auch für Zukunftsprognosen lässt sich das DWH dank Integration historischer Daten hervorragend einsetzen.
Risiken vom Data Warehouse
Bei der Einführung von DWH-Systemen können etliche Probleme auftauchen und die CRM-Erfolge beeinträchtigen. Viele lassen sich aber durch eine professionelle Aufklärung und Planungsphase verhindern. Folgende Punkte sollten beachtet werden:
Realistische Planung
Eine vollumfängliche Planung sollte bei einer DWH-Einführung an erster Stelle stehen. Diese beinhaltet:
✔ das Aufstellen eines realistischen Zeit- und Budgetplanes
✔ die genaue Bestimmung aller benötigter Ressourcen für die Einführung
✔ die Berücksichtigung von wartungsbedingten Kosten und Zeitaufwand
Werden diese Punkte nicht beachtet, kann es zu einem beträchtlichen finanziellen Schaden kommen.
Korrekte Datengrundlage
Die richtige Auswahl der Datenquellen, um ein Data Warehouse zu versorgen, ist entscheidend zur Bildung einer vernünftigen Entscheidungsgrundlage. Hierbei gilt es, nur qualitativ hochwertige Daten zu verwenden und eine stetige Zuführung aktueller Daten zu gewährleisten. Das Verknüpfen falscher Datenquellen oder die Nutzung veralteter Daten kann zu fatalen Fehlentscheidungen in den Unterstützungsprozessen führen.
Richtige Interpretation
Selbst bei den besten DWH-Systemen kann es zu Fehlinterpretationen der Daten kommen. Infolgedessen kann es passieren, dass Kunden mit für sie irrelevanten Informationen überflutet werden. In diesem Fall ist es unumgänglich, den Fehler so schnell wie möglich zu erkennen und die Daten manuell im CRM-System anzupassen, um weiteren Schaden zu vermeiden.
Fundierte Einführung der Benutzer
Die richtige Schulung der Mitarbeiter ist bei der Einführung neuer Systeme eine Grundvoraussetzung, um diese effizient nutzen zu können. Fehlende Kenntnisse im Umgang mit der Data-Warehouse-Software lassen schnell Frust aufkommen und führen zu einer verminderten Produktivität und falschen Entscheidungen.
Data Warehouse: Unverzichtbar für effiziente Unternehmensentscheidungen und leistungsstarke CRM-Integrationen
Das Data Warehouse ist – sofern richtig konfiguriert – eine Bereicherung für jedes Unternehmen, das die Datenflut beherrschen und eine Grundlage für strategische Entscheidungen schaffen möchte. Sein volles Potenzial entfaltet ein Data Warehouse allerdings erst in Verbindung mit CRM- und ERP-Systemen. Im Idealfall findet ein Abgleich der betriebswirtschaftlichen und kundenspezifischen Daten statt, die in aufbereiteter Form im Data Warehouse abliegen und für eine optimale Datenbasis sorgen. Moderne ERP-Systeme haben bereits ein CRM und Data Warehouse integriert und erlauben eine aussagekräftige Auswertung der Betriebsdaten.
