Data Warehouse Cloud – Die Zukunft des Data Warehousings
Immer mehr Unternehmen stehen vor der Herausforderung, große Mengen an Daten effizient zu verwalten, zu analysieren und anschließend für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Hier kommt die Data Warehouse Cloud (DWC) ins Spiel.
Die Data Warehouse Cloud ist eine innovative Technologie, die die Art und Weise, wie Daten verarbeitet und analysiert werden, revolutioniert.
In diesem Artikel möchten wir Dir die Vorteile dieser modernen Datenverarbeitungsplattform anhand der SAP Data Warehouse Cloud zeigen. Außerdem geben wir Dir einen Überblick über die Best Practice und die zukünftigen Trends.
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Einführung in die Data Warehouse Cloud
Wenn Du Dich jemals gefragt hast, wie Du die Datenverarbeitung effizienter gestalten und wertvolle Einblicke aus Deinen Daten gewinnen kannst, bist Du hier genau richtig!
Zu Beginn möchten wir Dir erklären, was eine Data Warehouse Cloud eigentlich ist und warum sie wichtig ist.
Was ist eine Data Warehouse Cloud?
Data Warehouse Cloud (DWC) ist die Bezeichnung für die Cloud-basierte Variante eines Data Warehouses.
Das Cloud Warehouse kann, was Leistungsumfang und Funktionen anbelangt, mit einem On-Premises betriebenen Data Warehouse verglichen werden. Es stellt ein zentrales Datenlager für große Mengen strukturierter oder halb strukturierter Daten dar. Zusätzlich bietet die Data Warehouse Cloud als Data Warehouse Software eine effiziente Lösung für die Datenanalyse in Unternehmen.
Der wesentliche Unterschied zu On-Premises liegt in der Infrastruktur und Verwaltung. Bei der Data Warehouse Cloud betreibt, konfiguriert und managt ein Cloud-Anbieter die benötigte Software und Hardware. Dies geschieht auf einer Cloud-Computing-Plattform.
Als Kunde benötigst Du keine eigene Infrastruktur für das Data Warehouse und beziehst die Leistung als Service aus der Cloud. Daher wird die Data Warehouse Cloud auch als Data-Warehouse-as-a-Service (DWaaS) bezeichnet.
Warum ist die Data Warehouse Cloud wichtig?
Da immer mehr Unternehmen Cloud-Computing einsetzen, haben Cloud Data Warehouses stark an Bedeutung gewonnen. Die Bedeutung der Data Warehouse Cloud liegt vor allem in ihrer Fähigkeit, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen Daten erfassen, speichern, verwalten und analysieren.
Im nächsten Abschnitt möchten wir gerne die wesentlichen Gründe und Vorteile beleuchten, die die Data Warehouse Cloud zu einem wichtigen Element der Datenverarbeitung machen.
Die Vorteile einer Data Warehouse Cloud
Sehen wir uns nun also die verschiedenen Vorteile einer Data Warehouse Cloud an.
Skalierbarkeit und Flexibilität
Die Data Warehouse Cloud ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenverarbeitungskapazitäten schnell und einfach zu skalieren. Das bedeutet, dass Du Deine Ressourcen nach Bedarf erweitern kannst, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden, ohne teure Hardware-Investitionen tätigen zu müssen.
Kostenersparnis
Durch die Nutzung der Cloud-basierten Infrastruktur der Data Warehouse Cloud kannst Du erhebliche Kosteneinsparungen erzielen. Du bezahlst nur für die Ressourcen, die tatsächlich verwendet werden. Ebenfalls musst Du Dich nicht um den Kauf, die Inbetriebnahme und die Wartung von Hardware kümmern.
Schnellere Datenaufbereitung
Die Data Warehouse Cloud ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu integrieren und aufzubereiten. Dies beschleunigt den gesamten Datenverarbeitungsprozess und ermöglicht es Unternehmen, schneller auf wichtige Informationen zuzugreifen.
Bessere Datennutzung
Mit der Data Warehouse Cloud können Unternehmen ihre Daten besser nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch leistungsstarke Analysefunktionen und die Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, kannst Du wertvolle Einblicke gewinnen und Dein Unternehmen wettbewerbsfähiger werden.
Business Intelligence Reporting ist der Prozess, bei dem mithilfe eines BI-Tools Daten vorbereitet und analysiert werden. So werden umsetzbare Erkenntnisse gewonnen.
Datenqualität und Sicherheit
Die führenden Anbieter von Data Warehouse Cloud-Diensten legen größten Wert auf Datenqualität und Sicherheit. Deine Daten werden in hochsicheren Rechenzentren gespeichert und Du profitierst von modernsten Sicherheitsfunktionen.
Daten sind das Fundament für die erfolgreiche Einführung einer Data Warehouse Cloud
Digitalisierung: Daten sind das neue Öl – 🤬Bullsh*t🤬 – warum das so ist, zeigen wir in diesem Video.
Außerdem werden die Gründe aufgezeigt, warum gerade produzierende Unternehmen aus dem Mittelstand Schwierigkeiten haben mit der Digitalisierung zu starten.
Daten sind der Grundpfeiler für die Digitalisierung und damit das Fundament einer Data Warehouse Cloud. Genau diese Aspekte werden kritisch betrachtet. Und was ist nun die Lösung für die erfolgreiche Umsetzung einer erfolgreichen Digitalisierung?
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Herausforderungen bei der Implementierung
Die Implementierung einer Data Warehouse Cloud ist zweifellos ein Schritt in die richtige Richtung, wenn Du die Datennutzung optimieren und Dein Unternehmen agiler machen möchtest. Dennoch gibt es einige Herausforderungen, die Du nicht außer Acht lassen solltest. Wir haben die häufigsten Herausforderungen und bewährte Lösungsansätze für Dich gesammelt.
Datenintegration und -migration
Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann komplex sein, insbesondere wenn diese in unterschiedlichen Formaten und Strukturen vorliegen. Eine Lösung dafür ist die Verwendung von ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden), um Daten nahtlos in das Data Warehouse zu übertragen und zu transformieren.
Datensicherheit und Compliance
Die Sicherheit Deiner Daten ist von größter Bedeutung. Es ist wichtig, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, um den Schutz Deiner Daten in der Cloud sicherzustellen. Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und branchenspezifischen Vorschriften sollte ebenfalls priorisiert werden.
Kostenmanagement
Die Cloud-Nutzung kann zu unerwarteten Kosten führen, wenn Ressourcen nicht effizient verwaltet werden. Implementiere Kostenkontrollen und Überwachungstools, um Ausgaben im Auge zu behalten und ungenutzte Ressourcen zu identifizieren.
Performance-Optimierung
Um sicherzustellen, dass Deine Abfragen und Analysen schnell und reibungslos durchgeführt werden, musst Du die Performance Deiner Data Warehouses optimieren. Das kann die Auswahl geeigneter Indizes, die Verwendung von Caching und die Skalierung von Ressourcen umfassen.
Change Management
Die Einführung einer neuen Technologie erfordert oft ein Umdenken und Änderungen in den Arbeitsabläufen. Es ist wichtig, ein effektives Change-Management-Programm zu entwickeln, um sicherzustellen, dass Deine Mitarbeiter die neuen Prozesse und Tools akzeptieren und nutzen.
Schulung und Fachwissen
Mitarbeiter müssen in der Lage sein, die Data Warehouse Cloud effektiv zu nutzen. Investiere in Schulungen und Weiterbildungen, um sicherzustellen, dass Dein Team die notwendigen Fähigkeiten entwickelt.
Die SAP Data Warehouse Cloud
Bisher haben wir viele allgemeine Dinge über Data Warehouse Clouds besprochen. Nun möchten wir das Thema SAP Data Warehouse Cloud vertiefen.
Was ist die SAP Datasphere?
Die SAP Datasphere – damals hieß sie noch SAP Data Warehouse Cloud (DWC) – wurde 2019 veröffentlicht. Anfang 2019 wurde die Beta-Version veröffentlicht und im November 2019 war die SAP DWC generell verfügbar.
Es handelt sich bei der DWC um eine Data Warehouse Cloud-Lösung. Mit dieser können eigene Analyseanwendungen selbst, agil und schnell erstellt werden. Zusammen mit der SAP Analytics Cloud (SAC) bildet die SAP Data Warehouse Cloud (DWC) den Kern der Produktpalette “SAP HANA Cloud Services”
SAP Datasphere vs Data Warehouse Cloud
SAP Datasphere ist die nächste Generation der SAP Data Warehouse Cloud. Im März 2023 wurde die SAP Data Warehouse Cloud (DWC) zu “SAP Datasphere” umbenannt.
Alle Funktionen von SAP DWC wurden beibehalten und neue Funktionen für Datenintegration, Datenkatalogisierung und semantische Modellierung wurden hinzugefügt.
Die Architektur der SAP Data Warehouse Cloud
Die Architektur der SAP DWC bzw. SAP Datasphere ist gezielt auf Flexibilität und Skalierbarkeit ausgerichtet. Das zeigt sich vor allem durch die benutzerfreundliche, browserbasierte Benutzeroberfläche.
Die essenziellen Dienste sind:
- Metadata Service – ermöglicht die Verwaltung von Metadaten
- Data Integration Service – für die nahtlose Integration von Daten
- Semantic layer – ermöglicht eine vereinfachte Abstraktion von Datenmodellen
- Analytic Engine – für datenbasierte Anfragen und Analysen
- Sicherheitskomponenten
- Kollaborationskomponenten
Durch die Cloud-Infrastruktur wird nicht nur die Sicherheit gewährleistet, sie erleichtert auch die gemeinsame Arbeit. Außerdem sichert die Plattform so die benötigte Skalierbarkeit.
Best Practices für den Einsatz einer Data Warehouse Cloud
Die Implementierung einer Data Warehouse Cloud erfordert eine sorgfältige Planung und die Anwendung bewährter Praktiken, um sicherzustellen, dass sie erfolgreich ist. Hier findest Du einige Methoden, die Dir dabei helfen können, das Beste aus Deiner Data Warehouse Cloud herauszuholen.
- Klare Datenstrategie entwickeln
Bevor Du Deine Daten in die Cloud migrierst, solltest Du eine klare Datenstrategie entwickeln. Definiere Deine Geschäftsziele und die Art der Daten, die Du speichern wirst. Berücksichtige die Datenschutz- und Compliance-Anforderungen.
- Auswahl des richtigen Cloud-Anbieters
Wähle Deinen Cloud-Anbieter sorgfältig aus. Berücksichtige Faktoren wie Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosten. Vergleiche verschiedene Anbieter und wähle denjenigen, der am besten zu Deinen Anforderungen passt.
- Datenintegration und Qualität sicherstellen
Stelle sicher, dass Deine Daten aus verschiedenen Quellen effizient in die Data Warehouse Cloud integriert werden können. Implementiere Mechanismen zur Überprüfung und Bereinigung von Daten, um die Qualität sicherzustellen.
- Sicherheit priorisieren
Die Sicherheit Deiner Daten ist von größter Bedeutung. Implementiere starke Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Überwachungsmechanismen, um Deine Daten zu schützen.
- Skalierbarkeit berücksichtigen
Plane für das zukünftige Wachstum. Stelle sicher, dass Deine Data Warehouse Cloud skalierbar ist, um zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden.
- Leistungsüberwachung und -optimierung
Überwache die Leistung Deiner Data Warehouse Cloud kontinuierlich. Identifiziere Engpässe und optimiere Deine Abfragen und Datenmodelle, um die Leistung zu maximieren.
- Schulungen für Dein Team
Stelle sicher, dass Dein Team über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, um die Data Warehouse Cloud effektiv zu nutzen. Hier sind Schulungen entscheidend. - Kostenmanagement
Verwalte Deine Cloud-Kosten sorgfältig. Nutze Tools zur Kostenkontrolle und optimiere Deine Ressourcennutzung, um unnötige Ausgaben zu vermeiden.
- Backup und Wiederherstellung
Implementiere zuverlässige Backup- und Wiederherstellungsstrategien, um Datenverlust zu verhindern und die Geschäftskontinuität sicherzustellen.
- Feedback und kontinuierliche Verbesserung
Höre auf das Feedback Deines Teams und nimm kontinuierliche Verbesserungen an Deiner Data Warehouse Cloud vor. Passe sie an die sich ändernden Geschäftsanforderungen an.
Die Welt der Data Warehouse Cloud entwickelt sich ständig weiter. Wir haben einige zukünftige Trends für Dich.
Automatisierung und KI-basierte Datenverwaltung
Die Automatisierung von Prozessen und die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) werden weiterhin an Bedeutung gewinnen. Automatisierte Datenbereinigung, -integration und -analyse werden die Effizienz steigern.
Erweiterte Datenanalyse und -visualisierung
Fortschritte in der Datenanalyse und -visualisierung werden es den Benutzern ermöglichen, tiefer in ihre Daten einzusteigen und wertvolle Einblicke zu gewinnen. Dies wird die Entscheidungsfindung verbessern.
Multi Cloud Data Warehousing
Unternehmen werden vermehrt hybride und Multi Cloud-Ansätze verfolgen, um die Flexibilität zu erhöhen und Vendor-Lock-In zu vermeiden.
Serverless Data Warehousing
Serverlose Architekturen werden sich weiter verbreiten, was die Verwaltung und Skalierbarkeit vereinfacht und die Kosten senkt.
Datenschutz und Compliance
Mit steigendem Datenschutzbewusstsein und strengeren Vorschriften werden Datenschutz- und Compliance-Funktionen in Data Warehouse Cloud-Plattformen eine Schlüsselrolle spielen.
Edge Computing-Integration
Die Integration von Edge Computing-Funktionen in Data Warehouse Clouds wird es ermöglichen, Daten in Echtzeit näher an der Quelle zu verarbeiten und zu analysieren.
Erweiterte Sicherheitsmaßnahmen
Aufgrund der zunehmenden Bedrohungen wird die Sicherheit von Data Warehouse Clouds verstärkt, einschließlich fortschrittlicher Verschlüsselung und Zugriffskontrollen.
Nachhaltigkeit und Energieeffizienz
Data Warehouse Cloud-Anbieter werden verstärkt auf Nachhaltigkeit und Energieeffizienz achten, um den ökologischen Fußabdruck zu minimieren.
Erweiterte Integration von IoT-Daten
Mit dem Wachstum des Internet of Things (IoT) werden Data Warehouse Clouds vermehrt in der Lage sein, IoT-Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren.
Die Data Warehouse Cloud ist ein aufregendes und sich schnell entwickelndes Feld. Unternehmen, die diese Trends verstehen und sich anpassen, werden in der Lage sein, ihre Datenstrategien zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben. Es ist wichtig, auf dem Laufenden zu bleiben und die neuesten Entwicklungen zu nutzen, um das volle Potenzial Deiner Data Warehouse Cloud auszuschöpfen.
Was ist eine Data Warehouse Cloud?
Eine Data Warehouse Cloud ist eine cloudbasierte Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, große Mengen an Daten zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, um Geschäftseinblicke zu gewinnen.
Welche Vorteile bietet die Nutzung einer Data Warehouse Cloud?
Zu den Vorteilen gehören Skalierbarkeit, Kosteneffizienz, schnelle Datenverarbeitung, Flexibilität und die Möglichkeit, von überall auf die Daten zuzugreifen.
Welche Herausforderungen können bei der Implementierung einer Data Warehouse Cloud auftreten?
Herausforderungen können Sicherheitsbedenken, Datenmigration, Integrationsprobleme und die Auswahl des richtigen Anbieters sein.
Welche Anbieter bieten Data Warehouse Cloud-Dienste an?
Zu den bekannten Anbietern gehören Amazon Redshift, bimanu Cloud, Google BigQuery, Snowflake, Microsoft Azure Synapse Analytics, SAP und Oracle Autonomous Data Warehouse.
Welche Best Practices sollten bei der Nutzung einer Data Warehouse Cloud beachtet werden?
Best Practices umfassen die Planung der Datenarchitektur, die Sicherung der Daten, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Optimierung von Abfragen.
Welche Trends zeichnen sich in der Data Warehouse Cloud ab?
Zu den Trends gehören die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI), das Internet der Dinge (IoT), die Nutzung von Data Lakes und erweiterte Analysemöglichkeiten.
Über den Autor
Swen Göllner ist Gründer und Geschäftsführer von bimanu GmbH und bimanu Cloud Solutions GmbH, zwei Unternehmen, die sich auf Business Intelligence, Data Warehouse und Cloud-Anwendungen spezialisieren.
Er hat einen Abschluss in Wirtschaftsinformatik von der F.O.M Fachhochschule für Ökonomie und Management Neuss und einen MBA General Management von der Düsseldorf Business School an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.
Außerdem ist er Host des Podcasts „Wertgeschätzt – der Business Intelligence Podcast“ – der Nummer 1 Business Intelligence Podcast und Autor des Buches „33 Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand ZEIT SPAREN, KOSTEN SENKEN, UMSATZ STEIGERN“.
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