Grundlagenserie Business Intelligence

BI-Datenmanagement (Teil 2): Das Data Warehouse

Data Warehouse Architektur – Zentral oder dezentral?

Grob gesprochen besteht ein DWH aus einem zentralen Core DWH, einem Meta-Datenbanksystem und den unternehmensinternen und -externen Datenbanken. Das Core DWH bildet die Datenbasis und wird als „DWH im engeren Sinn“ bezeichnet. Dieses Core DWH wird durch die im ETL-Prozess beschriebenen Schritte gebildet.

Überblick: Die Architektur eines DWH mit dem Core DWH und den Data Marts (Quelle: InformationManagementConsulting)
Überblick: Die Architektur eines DWH mit dem Core DWH und den Data Marts (Quelle: InformationManagementConsulting)

DWHs sind grundsätzlich entweder zentral oder dezentral ausgerichtet. Im zentralen DWH werden alle Daten punktuell an einem Ort gespeichert und unter der Kontrolle eines einzigen Datenbank-Management-Systems verwaltet. Die Daten müssen jedoch nicht physisch an einem bestimmten Ort gelagert sein, sondern können auch verteilt vorgehalten werden. Ein verteiltes Datenhaltungssystem muss dann aber die zentrale Verwaltung der verteilten Daten übernehmen.

Eine zentrale Lösung hat einige Nachteile. So entstehen beispielsweise oft Skalierbarkeitsprobleme aufgrund der zunehmenden Benutzerzahlen und Datenvolumina, die die Performance des Gesamtsystems beeinträchtigen. Auch ist die grundlegende Konzeption eines zentral angelegten DHWs sehr komplex und fehleranfällig.

Viele Unternehmen bevorzugen deshalb eine dezentrale Ausrichtung. Ein dezentrales DWH besteht aus mehreren isolierten, kleineren DWHs, den Data Marts. Jedes Data Mart besitzt eine eigene Datenhaltung und ist auf die Interessen bestimmter Fachabteilungen zugeschnitten, die auch den Betrieb des Data Marts übernehmen.

Zur Datenhaltung werden oft proprietäre, multidimensionale Datenbanken verwendet, die für den spezifischen Anwendungsbereich performanceoptimiert sind. Allerdings haben auch Data Marts Nachteile. So geht bei dieser dezentralen Ausrichtung die integrierte Sichtweise verloren, was wiederum unternehmensweite Analysen erschwert.