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Data Warehouse System | System für Data Warehousing | Datenbanksystem | Vergleich | Test

Data Warehouse System & Datenbanksysteme im Test & Vergleich - Top 10-Anbieter

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FAQ - Das sind 2 Fragen, die Sie wissen sollten, bevor Sie sich entscheiden!

Welche Form von Datenspeicher benötigen Sie in Ihrem Unternehmen?

Wenn Sie gerade auf der Suche nach Speicher-Systemen für Daten aus verschiedenen Quellen sind, stellen Sie sicher, was genau Sie benötigen. Benötigen Sie Speichersysteme für die gesamten Daten Ihres Unternehmens, die Sie als Datenbasis für Ihre Datenanalyse nutzen können, dann sind Data Warehouses genau das Richtige.

Möchten Sie nur einen Teil Ihrer Daten als Kopie speichern, sind Data Marts passende Lösungen. Geht es um die Sicherung des Datenbestandes einer Abteilung oder eines bestimmten Bereiches, kann auch eine reine Datenbank geeignet sein. Geht es um einen Ort für Rohdaten, sind Data Lakes eine gute Lösung.

Wie können Sie eine gute Entscheidung für einen Anbieter treffen?

Um einen breitgefächerten Eindruck und eine Sicht aus verschiedenen Perspektiven zu erhalten, sollten Sie verschiedene Komponenten bewerten. Bspw. die Benutzerfreundlichkeit bei der Datenintegration, die Umsetzbarkeit verschiedener Konzepte für Datenbanken und den Datenaustausch mit operativen Systemen. Ebenso sind die Schnelligkeit bei Echtzeit-/Ad-hoc-Abfragen aus verbundenen Datenbank-Tools, die Qualität bei der Daten-Ansammlung für die Berichterstattung, das Update bei neuer Datenerfassung, etc. relevante Komponenten für eine Bewertung Ihrer künftigen Informationssysteme. Auch der Zugriff aus dem Internet bei cloud-basierten Tools und die Leistungsanforderungen von Anwendern und Ihrem Data Warehouse Manager spielen dabei eine wichtige Rolle.

Empfehlungen

In unserem Vergleich stellen wir Ihnen die besten 10 Anbieter und Produkte vor, die wir auf dem Markt für Data Warehouse Management gefunden haben. Dabei haben uns die Produkte Oracle, SAP Data Warehouse Cloud, IBM Db2 Warehouse on Cloud, Amazon Redshift, Snowflake, datapine und die anderer Anbieter besonders überzeugt.

Suchen Sie gerade ein Tool für Ihr Data Warehousing? Dann ist unser Vergleich eine sehr gute Grundlage, um eine neutrale Produktbewertung zu erhalten. Fordern Sie diesen kostenfrei an oder kontaktieren Sie unsere Spezialisten, um mehr Informationen zu erhalten.

Ratgeber

Data Warehouse Definition - Was ein Data Warehouse ist!

Unter Data Warehouse versteht man die Speicherung der gesamten Daten eines Unternehmens. Sei es aktuelle Daten oder vergangene Daten aus verschiedenen Datenquellen. Aus diesen werden Business Intelligence Lösungen und Analysen mit Daten versorgt. Die Speicherung der Daten erfolgt dabei meist auf einem Server speziell für Datenbanken.

Was Data Mart bedeutet!

Data Mart ist die Bezeichnung eines Teilbestandes an Daten, der als Kopie gespeichert wird. Diese Art der Datenhaltung kann bspw. darauf basieren, dass bspw. zur Auswertung bestimmte Datenstrukturen vorhanden sein müssen.

Was Data Lake bedeutet!

Ein Data Lake ist ein Speicher für rohe Daten, deren Zweck zu einem späteren Zeitpunkt definiert wird und eine spätere Datenverarbeitung stattfindet.

Was man unter einer Datenbank versteht!

Eine Datenbank ist eine Ort, der als Speicher für Teams, Abteilungen, Geschäftsbereiche eines Unternehmens dient und nicht die gesamten Unternehmensdaten umfasst.

Zeit ist Geld: Das Fazit

Unser Vergleich gibt Ihnen einen sehr guten Überblick über die 10 besten Produkte auf dem Markt. Bevor wir die Bewertung vorgenommen haben, haben wir umfangreich getestet, um ein neutrales Bild unabhängig (von den Aussagen in der Werbung) zu erhalten, welches unseren Vergleich abrundet

Fordern Sie unseren Produktvergleich kostenfrei an und hinterlassen Sie uns dafür einfach Ihre Kontaktdaten. Wir senden Ihnen diesen im Anschluss binnen 24 Stunden zu. Gerne können Sie auch unsere Experten kontaktieren, wenn Sie noch Fragen zur Referenzarchitektur, der genauen Definition eines Data Warehouses, den Komponenten der Angebote haben oder Unterstützung bei der Entscheidung benötigen.

Neugründer, Startups, Kleinbetriebe, Handwerker & Co.

Möchten Sie als Startup, Kleinbetrieb oder Handwerker, der große Datenmengen verarbeiten muss, eine Data Warehousing Lösung anschaffen, achten Sie darauf, dass das Data Warehousing mit Ihrer geschäftlichen Entwicklung mitwachsen kann. Je größer die Tools sind, desto höher ist in der Regel auch der Preis. Gleiches gilt für Zusatzfunktionen oder -module. Achten Sie daher darauf, dass das von Ihnen gewählte Data Warehouse System zu Ihrer jetzigen Unternehmensgröße passt und während der Entwicklung von Ihrem Unternehmen stetig erweitert werden kann und Sie Ihr Data Warehouse nicht ständig umziehen müssen.

Gerne können Sie unseren kostenfreien Preiskalkulator nutzen, um das beste Produkt für Ihr Unternehmen zu finden.

Wie ein Data Warehouse funktioniert!

Um eine Datenauswertung durchführen zu können, ist es wichtig, dass alle Daten, die aus verschiedenen Datenquellen stammen können, vereinheitlicht werden. Dies erfolgt durch einen ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden) in regelmäßigen Abständen, um die Aktualität des Datenbestandes sicherzustellen. Damit die Datenbasis im Data Warehouse aussagekräftig ist und Prognosen erstellt werden können, werden Daten (Werte, Informationen, Inhalte, etc.) langfristig innerhalb des Data Warehouses gespeichert, so dass auch Tendenzen erkannt werden können.

Welche Vorteile Data Warehouse Systeme für Ihr Unternehmen haben!

Der größte Vorteil eines Data Warehouse Systems ist es, dass Datenlager aufgelöst werden und Daten aus verschiedenen Datenquellen an einem zentralen Ort gespeichert werden können. Da alle Daten an einem Ort sind, können Auswertungen system-übergreifend stattfinden. Der Datenzugriff kann gezielt für die Anwender eingerichtet werden.

Welchen Nutzen ein Cloud-Data Warehouse System hat!

Ein cloud-basiertes Data Warehousing hat den Vorteil, dass der Zugriff einfach und von überall aus möglich ist. Dies ist vor allem im Rahmen der Globalisierung immer wichtiger. Ebenso ist das Cloud Data Warehouse leichter integrierbar, da bei der Bereitstellung meist auch ein umfangreiches Portfolio an Integrationen angeboten wird oder ermöglicht werden kann. Data Warehouse Datenlager bieten darüber hinaus regelmäßige Backups, so dass kein großer Schaden an Datenbeständen entsteht, wenn bspw. es einen Komplettausfall der Quellsysteme gibt und große Datenmengen beschädigt sind.

Ein weiterer Vorteil ist, dass bspw. bei saisonalen Schwankungen in bestimmten Branchen die Rechenleistung eines Cloud Data Warehouses bedarfsgerecht angepasst werden kann, was bei lokalen Systemen nicht möglich ist. Darüber hinaus stehen innerhalb eines Data Warehouses mehr Server zur Verfügung, was die Leistung verbessert und besser hohen Anforderungen von bestimmten Abteilungen an Geschwindigkeit gerecht wird. Vor allem dann, wenn es um wichtige Auswertungen geht, die umgehend umgesetzt werden müssen, um Geschäftsprozesse voranzutreiben und Entscheidungen zu ermöglichen.

Wie die Data Warehouse Architektur aufgebaut ist!

Die Data Warehouse Architektur besteht in der Regel aus folgenden Bausteinen:

  • Quellsysteme

  • Data Staging Area

  • Data Access Tools

Nutzen Sie unseren Produktkalkulator, um einen Vergleich der Produkte auf Basis Ihrer Systemanforderungen zu erstellen.

Best Practices für Data Warehouse Systeme!

Um Ihr neues Datenlager optimal zu nutzen, sollten Sie ein Datenmodell erstellen. Ebenso ist die Definition eines Datenflussdiagrammes wichtig. Wenn Sie wissen, aus welchen Quellen, bspw. Datenbanken Ihre Daten kommen, können Sie bessere Konzepte für die Bereitstellung von Daten für Analysen und BI liefern. Erstellen Sie ebenso die Architektur für Ihr Datenlager. Bspw. können Sie eine Referenzarchitektur erstellen, die Sie für Ihre Konzepte und die Erstellung der Struktur für Ihr Datenlager wiederholt verwenden können.

Prüfen Sie Ihre bisherigen Methoden, ob diese flexibel genug für die heutigen Anforderungen für die Verwaltung von Datenbeständen sind, diese Anwender-freundlich genug sind. Arbeiten Sie am besten mit agilen Methoden für die Bereitstellung von Daten, der Integration von Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenobjekten. Nutzen Sie ebenfalls aktuelle Analysemethoden, so dass künftig Informationen aus Datenbanken, Data Marts, Anwendungen, etc. in Echtzeit abgerufen werden können und Sie bei der Bereitstellung von Daten aus verschiedenen Quellen, die im Data Warehouse vereint sind, von der Schnelligkeit von modernen Datenbankmanagementsystemen profitieren können.

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