Data Warehouse

Wenn man einen Blick in das Vorratslager einer Gemüsehändlerin wirft, dann findet man dort Kisten mit Gemüse.  Gurken aus Spanien, Äpfel aus Neuseeland und Mohrrüben aus Marokko, steht auf der Beschriftung der Gemüsekisten. Dasselbe Prinzip gilt für ein Datenlager. Dort gibt es hauptsächlich Daten auf Vorrat. „Data Warehouse“ ist ein Begriff, der sich mit „Datenlager“ übersetzen lässt. Im Datenlager besteht jedes Produkt aus Zahlen. Ähnlich wie bei der Gemüsehändlerin, die die Möhren nicht einzeln, sondern im Bund anbietet, sind die Zahlen im Datenlager ebenfalls gebündelt. Die strukturierte und ordentliche Aufbereitung von Zahlen im Bund nennt man „Daten“. Datenlager kann man deswegen nicht  durch eine Eingangstür  betreten, wie ein normales Lager, sondern nur online besuchen. Data Warehouses ermöglichen hier für die Nutzerin vor dem Bildschirm vorallendingen erstmal einen Überblick. Welche Daten gibt es und wie viele? Aus welchen Quellen stammen die Daten und wie sind sie aufbereitet?  Man verschafft sich einen Überblick über die verschiedenen Produktarten und ihren Herkunftsort. Die Daten und ihre unterschiedliche Quantität und Qualität werden der Nutzerin angezeigt.

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Vorallendingen privatwirtschaftliche Unternehmen benötigen diese Datenlager. Welche Kunden kaufen welches Produkt wie oft? Welche Produkte haben wir im Lager nicht mehr auf Vorrat? Besitzt das Unternehmen einen ausreichenden Cash Flow? Steht die Firma kurz vor der Zahlungsunfähigkeit oder hortet es Bargeld in rauen Mengen? Ohne so ein Datenlager wäre viele Firmen vollständig aufgeschmissen. Mithilfe eines Data Warehouse kann man ganz einfach die verschiedenen Daten die von unterschiedlichen Systemen erfasst wurden (Kasse, Scanner, Emailprogramme) wie unter dem Mikroskop betrachten.

Wirtschaftsinformatikerinnen, die die verschiedenen Eigenheiten der unterschiedlichen Daten kennen, können dann „Datenschürfung“ betreiben. Das sogenannte „Data Mining“ bedeutet, dass sie den Datenbestand überblicken und logische Zusammenhänge zwischen den Datenhaufen herstellen. Mittels Anfragen, die auch Maschinen verstehen können, ordnen und kategorisieren sie die Daten so, dass sich daraus Erkenntnisse gewinnen lassen, mit denen das Unternehmen effizienter läuft. Wenn beispielsweise ein Frachtunternehmen mit der Versand eines Containerschiffs mit Möhrenkisten beauftragt ist, so kann mit dem Data Warehouse verschiedene Rückschlüsse auf die beste Auslastung gezogen werden: Wie lange dauert die Schiffreise über das Mittelmeer (Daten aus der Bordelektronik)? Wie lange halten sich Möhren frisch (Daten von dem Hersteller)?  Wie häufig muss das Frachtschiff auf der Reise auftanken (Daten aus dem Maschinenraum)?

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