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Begriffe und Definitionen zum Thema Big Data & Analytics

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

Definition: Ein Data Warehouse ist eine zentrale, strukturierte Datenbank, die speziell dafür entwickelt wurde, historische und aktuelle Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, zu speichern und für Analysen bereitzustellen. Die Daten werden standardisiert, bereinigt und optimiert, um hohe Konsistenz, Abfragegeschwindigkeit und Analysefähigkeit zu gewährleisten.

Erklärung: Im Gegensatz zu operativen Datenbanken (z. B. ERP-, CRM-Systeme), die primär auf schnelle Transaktionen ausgelegt sind, dient ein Data Warehouse der analytischen Verarbeitung großer Datenmengen (OLAP – Online Analytical Processing).
Typische Merkmale:

  • Schema-on-Write: Daten werden beim Laden strukturiert

  • ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load): Daten aus verschiedenen Systemen werden extrahiert, transformiert und geladen

  • Optimierung für komplexe Abfragen und Berichte

  • Zeitbezug: Speicherung von historischen Daten zur Trendanalyse

Data Warehouses sind oft Grundlage für BI-Tools wie Tableau, Power BI oder Qlik.

Praxisbeispiele:

  • Unternehmen wie BMW oder Bosch konsolidieren Verkaufs-, Produktions- und Logistikdaten in einem zentralen Data Warehouse für umfassende Analysen.

  • E-Commerce-Plattformen speichern Transaktions-, Produkt- und Nutzungsdaten in Data Warehouses, um Kaufverhalten zu analysieren.

  • Versicherungen integrieren Kundendaten, Vertragsinformationen und Schadenshistorien zur Risikobewertung und Kundensegmentierung.

  • Krankenhäuser speichern Patientenakten, Behandlungsverläufe und Forschungsergebnisse strukturiert für Analysen und Studien.

Für wen relevant?
Data Warehouses sind besonders wichtig für Business-Intelligence-Teams, Data Analysts, Data Engineers, IT-Architekt:innen, Controller:innen sowie Entscheider:innen, die auf verlässliche, integrierte Daten angewiesen sind.

Alle Begriffe zum Thema Big Data & Analytics

Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Data Lake

Moderne Unternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Um diese effizient und skalierbar speichern, analysieren und nutzen zu können, setzen viele Organisationen auf sogenannte Data Lakes – flexible Datenspeicher für die Anforderungen der datengetriebenen Welt.

Data Mining

Data Mining ist ein Schlüsselprozess in der datengetriebenen Wirtschaft. Es ermöglicht Unternehmen, verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken, die für bessere Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierungen genutzt werden können.

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

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