Data-Warehouse-Typen: Ein umfassender Leitfaden zu Architekturen und Anwendungsfällen
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Die drei zentralen Data-Warehouse-Typen im Überblick – EDW, Data Marts und ODS – und ihre jeweiligen Anwendungsfälle in puncto Skalierung, Latenz und fachlichem Umfang. Erfahren Sie, wie moderne Architekturen wie Cloud-, Hybrid- und Lakehouse-Designs die Möglichkeiten für KI-Workloads und Kosteneffizienz erweitern.
* Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das strukturierte historische Daten aus mehreren Quellen speichert und für komplexe Abfragen und Business Intelligence statt für transaktionale Verarbeitung optimiert ist. * Die drei zentralen Data-Warehouse-Typen sind Enterprise Data Warehouses (EDW), Data Marts und Operational Data Stores (ODS), die jeweils unterschiedliche organisatorische Anforderungen in Bezug auf Skalierung, Latenz und fachlichen Umfang erfüllen. * Moderne Architekturen – darunter Cloud-basierte, hybride und Lakehouse-Designs – erweitern die Fähigkeiten klassischer Warehouses, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, KI-Workloads zu ermöglichen und die Gesamtbetriebskosten bei hoher Skalierung zu senken.