Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?

Ein Data Warehouse speichert strukturierte, aufbereitete Daten für definierte Analysen. Ein Data Lake speichert zusätzlich große Mengen roher, unstrukturierter Daten. Beide ergänzen sich in modernen Datenarchitekturen.

ETL steht für Extract, Transform, Load: Daten werden aus Quellsystemen extrahiert, bereinigt und transformiert und anschließend ins Data Warehouse geladen. Dieser Prozess sichert eine einheitliche, hochwertige Datenbasis.

Brauche ich ein Data Warehouse für Business Intelligence?

Für verlässliche, unternehmensweite Auswertungen ist ein Data Warehouse sehr hilfreich, da es eine konsistente Datenbasis schafft. Für einfache Auswertungen können auch direkte Verbindungen zu Quellsystemen genügen.

Data Warehouse: Zentrale Datenbasis für Analysen

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Data Warehouse: Zentrale Datenbasis für Analysen | SW Business Solutions