Data-Warehouse-Typen: Ein umfassender Leitfaden zu Architekturen und Anwendungsfällen
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Die drei zentralen Data-Warehouse-Typen – EDW, Data Marts und ODS – und ihre jeweiligen Anwendungsfälle nach Skalierung, Latenz und thematischem Umfang im Überblick. Dazu, 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 an Skalierung, Latenz und thematischen Umfang erfüllen. * Moderne Architekturen – darunter Cloud-, Hybrid- und Lakehouse-Designs – erweitern die Möglichkeiten klassischer Warehouses, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, KI-Workloads zu ermöglichen und die Gesamtbetriebskosten bei hoher Skalierung zu senken.