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Oracle bietet verschiedene Data Warehouse Systeme an, die es ermöglichen Daten aus verschiedenen Datenquellen zu bündeln. Eine dieser Datenbanken ist die Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing (ADW). Es handelt sich dabei um einen cloud-basierten Datenbankservice, der für analytische Workloads sowie Data Marts, Data Lakes und Data Warehouses geeignet ist.
Mehr zu den Produkten und Leistungen des Unternehmens Oracle Corporation finden Sie unter "alle Eigenschaften".
Die SAP Data Warehouse Cloud bündelt Daten aus verschiedenen Quellen sowie ermöglicht die Berichterstellung und Erstellung von Analysen. Sie können damit die Integration von Daten vornehmen sowie verschiedene Data Warehouse- und Datenbank-Funktionen nutzen.
Preise zur Data Warehouse Lösung der SAP America, Inc. erhalten Sie unter dem gleichnamigen Reiter.
Das IBM Db2 Warehouse on Cloud der IBM Deutschland GmbH ist ein cloud-basiertes Data-Warehouse, um daraus Analysen zu erstellen und um daraus Datenquellen für KI zu schaffen. Um Ressourcen zu schonen können Sie eine unabhängige Skalierung Ihrer Speicher- und Rechenoperationen durchführen und vieles mehr.
Die Kosten haben wir unter "Preise" näher beschrieben.
Amazon Redshift ist ein Cloud-Data-Warehouse, welches schnell sowie einfach zu bedienen ist. Das Data Warehouse läuft auf SQL-Basis, um die Analyse verschiedener Datenbestände aus verschiedenen Datenquellen durchzuführen.
Unter "alle Eigenschaften" finden Sie noch mehr Informationen zur Lösung der Amazon Web Services, Inc..
Das Cloud Data Warehouse Snowflake ist ein System, welches hohe Sicherheit bei der Datensicherung und -verarbeitung der Daten von Ihrem Unternehmen bietet und die Analyse und BI beschleunigt.
Preismodelle des Data Warehouse Systems der Snowflake Inc. sind unter "Preise" dargestellt.
Durch datapine können Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen verbinden, ohne dass Ihre IT-Abteilung einbinden müssen. Sie können die Daten zu verschiedenen Analysezwecken nutzen und bspw. die Ergebnisse sowie Auswertungen der Unternehmensführung oder dem Management übermittelt.
Details zu datapine der RIB datapine GmbH finden Sie unter "alle Eigenschaften".
Die CLOUDERA DATA PLATFORM der Cloudera, Inc. bietet die Möglichkeit innerhalb von wenigen Minuten via Selfservice Abfragen für Analysen für IT-Mitarbeiter, Data Warehouse Manager und BI-Analysten zu erstellen.
Informationen zu den Preisen finden Sie im gleichnamigen Reiter.
Teradata Vantage™ ist eine Plattform für Cloud Data Analytics, welche Data Lakes, Data Warehouses und Analytics auf Basis modernster Möglichkeiten verbindet. Sie können damit Daten aus verschiedenen Datenquellen und -typen integrieren und vieles mehr.
Mehr zu den Möglichkeiten des Tools der Teradata Corporation erfahren Sie unter "alle Eigenschaften".
Die KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform SAS® Viya® ist eine open source, cloud-native Technologieplattform der SAS Institute Inc.. Mit dieser können Sie aktuelle und historische Daten speichern und weiterverarbeiten, um Erkenntnisse aus den gesamten Unternehmenszahlen ziehen zu können.
Details zum Produkt erhalten Sie unter "alle Eigenschaften".
Die Vertica Unified Analytics Platform ist eine skalierbare Hybrid-Cloud-Datenbank, die Sie flexibel einsetzen können, um eine Analyse oder BI mit Daten zu versorgen. Die Plattform beschleunigt Ihre Analyse, ist skalierbar und bietet hohe Zuverlässigkeit bei der Datenabfrage.
Was Vertica von Micro Focus kostet, erfahren Sie unter "Preise".
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Die Data Warehouse Architektur besteht in der Regel aus folgenden Bausteinen:QuellsystemeData Staging AreaData Presentation AreaData Access ToolsNutzen Sie unseren Produktkalkulator, um einen Vergleich der Produkte auf Basis Ihrer Systemanforderungen zu erstellen.
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.
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.
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.
Ein Data Lake ist ein Speicher für rohe Daten, deren Zweck zu einem späteren Zeitpunkt definiert wird und eine spätere Datenverarbeitung stattfindet.
Eine Datenbank ist eine Ort, der als Speicher für Teams, Abteilungen, Geschäftsbereiche eines Unternehmens dient und nicht die gesamten Unternehmensdaten umfasst.