{"id":59998,"date":"2021-02-23T06:00:01","date_gmt":"2021-02-23T05:00:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-warehousing-und-warum-wir-es-brauchen\/"},"modified":"2026-08-11T14:57:28","modified_gmt":"2026-08-11T12:57:28","slug":"data-warehousing-und-warum-wir-es-brauchen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-warehouse\/data-warehousing-und-warum-wir-es-brauchen\/","title":{"rendered":"Data Warehousing und warum wir es brauchen"},"content":{"rendered":"[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;1\/1&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Data Warehousing<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<blockquote><p>Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte, nicht-volatile, integrierte und zeitvariante Sammlung von Daten zur Unterst\u00fctzung von Managemententscheidungen<br \/>\n(Inmon, W. H., 2005: Building the Data Warehouse. Indianapolis, Ind.: Wiley).<\/p><\/blockquote>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Data Warehousing bietet die Infrastruktur, die f\u00fcr eine effektive Nutzung von Business Intelligence erforderlich ist. Sein Zweck ist es, Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu integrieren und eine historisierte Datenbank bereitzustellen. Durch ein DWH l\u00e4sst sich ein konsistentes und zuverl\u00e4ssiges Reporting sicherstellen. Eine standardisierte Sicht auf die Daten verhindert Interpretationsfehler, verbessert die <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenarchitektur\/datenqualitaet-in-der-data-vault-architektur\/\">Datenqualit\u00e4t<\/a> und f\u00fchrt zu fundierteren Entscheidungen. Dar\u00fcber hinaus bietet die Historisierung von Daten zus\u00e4tzliche Analysem\u00f6glichkeiten und garantiert vollst\u00e4ndige Revisionssicherheit.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220; el_class=&#8220;webinar-box&#8220;]\n<h2>Data Warehousing \u2013 Warum wir es brauchen<\/h2>\n<p>In diesem Webinar wird n\u00e4her darauf eingegangen, wie ein Data Warehouse Daten aus verschiedenen Quellen integriert, um Business Intelligence durch eine zentrale, historisierte Datenbank zu unterst\u00fctzen. Diese Integration gew\u00e4hrleistet ein konsistentes sowie zuverl\u00e4ssiges Reporting, erh\u00f6ht die Datenqualit\u00e4t und erleichtert die Entscheidungsfindung. Zudem erm\u00f6glicht die Speicherung historischer Daten umfassende Analysen und eine l\u00fcckenlose Revisionssicherheit.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][nectar_btn size=&#8220;jumbo&#8220; open_new_tab=&#8220;true&#8220; button_style=&#8220;regular&#8220; button_color_2=&#8220;Accent-Color&#8220; icon_family=&#8220;none&#8220; el_class=&#8220;ctaBtn&#8220; text=&#8220;Watch webinar recording&#8220; url=&#8220;https:\/\/us02web.zoom.us\/rec\/component-page?hasValidToken=false&amp;clusterId=us02&amp;action=play&amp;filePlayId=&amp;componentName=recording-register&amp;meetingId=CvlATsQ2RItXrlssbCw_BFmlF3-zT-qxW-3vvJcvf5MpyKKRLJLlASrgry4ZkWVG.LdzPerqVpqGFkg9Q&amp;originRequestUrl=https%3A%2F%2Fus02web.zoom.us%2Frec%2Fshare%2FCNiZqewJ9OoUEhgoBtH_lqSofCdmPOZ8DsFeTshkC9BNym6NdpGqroshhxb7cAfd.eRh-YLj_IWe76MRW&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In this article:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#warum-brauchen-wir-data-warehousing\">Warum brauchen wir Data Warehousing?<\/a><li><a href=\"#was-ist-mit-einem-data-lake\">Was ist mit einem Data Lake?<\/a><li><a href=\"#wie-funktioniert-data-warehousing\">Wie funktioniert Data Warehousing? <\/a><li><a href=\"#fazit\">Fazit<\/a><\/ul><\/div>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Warum brauchen wir Data Warehousing?<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\u201eWarum brauchen wir Data Warehousing f\u00fcr das Reporting? Wir haben doch Excel-Tabellen!\u201c<\/p>\n<p>Excel ist unbestreitbar ein hervorragendes Werkzeug, allerdings f\u00fchrt seine unkontrollierte Nutzung h\u00e4ufig dazu, dass Sie den \u00dcberblick \u00fcber Ihre Daten und Berichte verlieren.<\/p>\n<p>Sie k\u00f6nnen Berichte zwar direkt aus einer einzelnen Datenquelle erstellen, sind dabei jedoch in Funktionsumfang und Governance stark eingeschr\u00e4nkt. Zudem lassen sich Berichte so nur aus einem einzigen Quellsystem generieren, ohne dass eine delta-getriebene Historisierung der Daten stattfindet. Wenn Sie Berichte direkt im Quellsystem erstellen und lokal auf einem PC speichern, l\u00e4sst sich nicht mehr nachvollziehen, welcher Benutzer zu welchem Zeitpunkt welche Daten extrahiert hat. Dadurch verlieren die Berichte ihre Verl\u00e4sslichkeit. Genau hier setzt Data Warehousing an.[\/vc_column_text][vc_column_text text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Stellen Sie sich vor, Ihr Ziel ist es, ein Dashboard f\u00fcr Umsatzerl\u00f6se auf der Grundlage von Zeitverl\u00e4ufen, Kundengruppen, Produkten und Regionen zu erstellen. Ohne ein DWH m\u00fcssen Sie s\u00e4mtliche Daten manuell aus allen erforderlichen Quellsystemen zusammentragen. Bei diesen Daten handelt es sich meist um eine Mischung aus strukturierten, unstrukturierten und <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/architecture\/capturing-semi-structured-descriptive-data\/\">semistrukturierten<\/a> Formaten. <\/span>Die Herausforderung besteht anschlie\u00dfend darin, die Daten aufzubereiten, zu visualisieren und einen dauerhaft reproduzierbaren Prozess zu etablieren. <span style=\"font-weight: 400;\">Das ist \u00e4u\u00dferst zeitintensiv und kostspielig.<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Bis alle Daten gesammelt und aufbereitet sind, k\u00f6nnen sie bereits veraltet sein \u2013 und der Prozess beginnt von vorn. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein DWH f\u00fchrt s\u00e4mtliche Daten an einem zentralen Ort zusammen. Die Daten werden fachlich ausgerichtet (integriert und themenorientiert) und mit standardisierten Definitionen versehen (z. B. f\u00fcr KPIs), sodass jeder Bericht die Informationen auf dieselbe Weise interpretiert. Der Zugriff auf das DWH <\/span>erfolgt<i><span style=\"font-weight: 400;\"> rein lesend <\/span><\/i><i><span style=\"font-weight: 400;\">(nicht-volatil)<\/span><\/i>:<span style=\"font-weight: 400;\"> Einmal geladene Daten k\u00f6nnen nicht mehr manuell ver\u00e4ndert werden, was die Revisionssicherheit garantiert. Dies erm\u00f6glicht eine vollst\u00e4ndige Historisierung (zeitvariant). Da alle Daten geordnet bereitstehen, lassen sich die Anforderungen der Anwender gezielt erf\u00fcllen (strukturierte, nach Fachbegriffen integrierte Daten). F\u00fcr Fachanwender er\u00f6ffnet dies zudem die M\u00f6glichkeit<\/span>,<span style=\"font-weight: 400;\"> <a href=\"https:\/\/blog.scalefree.com\/2018\/03\/06\/how-to-combine-managed-self-service-bi-with-data-vault-2-0\/\">Self-Service-BI<\/a> <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">effektiv zu nutzen.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220; custom_height=&#8220;30&#8243;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Was ist mit einem Data Lake?<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Als der Begriff \u201e<a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-warehouse\/data-warehouse-and-data-lake-do-we-still-need-a-data-warehouse\/\">Data Lake<\/a>\u201c vor einigen Jahren aufkam, wurde vielfach angenommen, er w\u00fcrde das Data Warehouse vollst\u00e4ndig ersetzen. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Data Lake ist eine hervorragende Umgebung, wenn er als erste Landing-Zone f\u00fcr Daten in der IT-Infrastruktur dient. Allerdings integriert er Daten nicht in der Weise, wie es ein Data Warehouse tut.<br \/>\nEin D<a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/knowledge\/solutions\/efficient-data-lake-structure-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ata Lake <\/a>kann genutzt werden, um Daten downstream in ein Data Warehouse sowie in einen Informationsbereitstellungsbereich (Information Delivery Area) weiterzuverarbeiten. An dieser Stelle ist eine klare Struktur essenziell, damit sich Ihr Data Lake nicht in einen unstrukturierten Data Dump verwandelt und ben\u00f6tigte Daten jederzeit m\u00fchelos abgefragt werden k\u00f6nnen.  <\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Daf\u00fcr ist ein durchdachtes Architekturdesign erforderlich, das genau festlegt, wie Daten aus dem Data Lake in das Data Warehouse \u00fcberf\u00fchrt werden. Je nach Datenmenge und erforderlicher Performance f\u00fcr die Endnutzer kann dieser Prozess auch vollst\u00e4ndig virtualisiert ablaufen.<br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr Data Scientists ist ein Data Lake ebenfalls ein idealer Ort, um schnellstm\u00f6glich Zugriff auf Rohdaten in ihrem nativen Format zu erhalten. F\u00fcr Endnutzer hingegen, die strukturierte Daten f\u00fcr Reporting-, Dashboarding- und Analysezwecke ben\u00f6tigen, ist ein strukturiertes, integriertes, leistungsstarkes und leicht zug\u00e4ngliches Data Warehouse unverzichtbar. Sie erwarten aufbereitete Daten in einem <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/scalefree-newsletter\/about-information-marts-in-data-vault-2-0\/\">Information Mart<\/a>, etwa in Form eines Star-Schemas oder einer breiten Denormalisierungstabelle.<br \/>\n<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit: Wenn Sie einen Data Lake nutzen m\u00f6chten, definieren Sie im Vorfeld, in welcher Form die Daten f\u00fcr die Weiterverarbeitung ben\u00f6tigt werden, um die passende Struktur zu schaffen. Wenn Sie keine integrierten, themenorientierten und zeitvarianten Daten ben\u00f6tigen, kann ein Data Lake allein ausreichen. Ben\u00f6tigen Sie jedoch genau diese Eigenschaften, f\u00fchrt an einem Data Warehouse kein Weg vorbei.  <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220; custom_height=&#8220;30&#8243;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Wie funktioniert Data Warehousing? <\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Der Prozess beginnt mit dem ETL-Verfahren (Extract, Transform, Load). Dabei werden die Daten aus den Quellsystemen extrahiert und in eine technische Zwischenumgebung der DWH-Infrastruktur geladen, die sogenannte Staging Area. Nach dem Extrahieren werden die Daten in eine themenorientierte Struktur integriert. Das Ergebnis ist ein <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/expertise\/enterprise-data-warehouse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enterprise Data Warehouse (EDW)<\/a>, das Daten und Informationen exakt so bereitstellt, wie sie f\u00fcr die Endnutzung ben\u00f6tigt werden<\/span>.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr den Aufbau eines Data Warehouse stehen verschiedene Modellierungsans\u00e4tze zur Verf\u00fcgung. Die 3NF (dritte Normalform) wurde von Bill Inmon entwickelt und folgt einem Top-down-Ansatz. Das Dimensional Modeling nach Kimball orientiert sich hingegen st\u00e4rker an den konkreten Gesch\u00e4ftsprozessen (Bottom-up-Ansatz). <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/expertise\/data-vault-2-0\/\">Data Vault 2.0<\/a> ist ein von <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/about-scalefree\/dan-linstedt\/\">Dan Linstedt<\/a> entwickeltes Hybridmodell aus 3NF und dimensionaler Modellierung. Bei Scalefree haben wir uns auf die <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/#modeling\">Data-Vault-2.0-Modellierung<\/a> spezialisiert.<\/span>[\/vc_column_text][image_with_animation image_url=&#8220;29575&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;None&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;100%&#8220; max_width_mobile=&#8220;default&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<p style=\"text-align: center;\">Data-Warehousing-Referenzarchitektur<\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220; custom_height=&#8220;30&#8243;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<i><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn Unternehmen ein EDW lediglich f\u00fcr grundlegende Standardberichte nutzen, sch\u00f6pfen sie das volle Potenzial ihrer Daten nicht aus. Mit einem modernen Data Warehouse l\u00e4sst sich eine Vielzahl erweiterter Anwendungsf\u00e4lle realisieren \u2013 beispielsweise die Optimierung und Automatisierung operativer Prozesse, pr\u00e4dikative Analysen, das R\u00fcckspielen von Daten in operative Systeme oder das Ausl\u00f6sen automatisierter Ereignisse au\u00dferhalb des Data Warehouse. <\/span><\/i>[\/vc_column_text][image_with_animation image_url=&#8220;29576&#8243; image_size=&#8220;medium_large&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;None&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;100%&#8220; max_width_mobile=&#8220;default&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<p style=\"text-align: center;\">Data-Vault-2.0-Anwendungsf\u00e4lle<\/p>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Data Warehousing ist die ideale L\u00f6sung, um alle internen und externen Datenquellen zentral zusammenzuf\u00fchren. Die Standardisierung<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">strukturierter, unstrukturierten und semistrukturierten Daten erm\u00f6glicht ein schnelleres und verl\u00e4sslicheres Reporting. Die Historisierung erlaubt tiefergehende Analysen sowie die exakte Rekonstruktion historischer Berichte. Dank der Flexibilit\u00e4t von Data Vault 2.0 k\u00f6nnen Unternehmen innovative Funktionen nutzen, die weit \u00fcber klassisches Reporting und Dashboarding hinausgehen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00f6chten Sie mehr \u00fcber die Anwendungsf\u00e4lle von Data Vault 2.0 und moderne Datentechnologien erfahren? In unserem Blog, unserem Newsletter und unseren Webinaren bieten wir Ihnen ein breites Spektrum an kostenfreiem Fachwissen. Melden Sie sich gerne f\u00fcr unsere regelm\u00e4\u00dfigen Updates an.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220;&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":91,"featured_media":59999,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3986,3949],"tags":[],"class_list":["post-59998","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-anfaenger","category-data-warehouse"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 5.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Data Warehousing bietet die Infrastruktur f\u00fcr eine effektive Nutzung von Business Intelligence. Lesen Sie weiter, um mehr \u00fcber Data Warehousing zu erfahren!\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Marc Winkelmann\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"anf\u00e4nger,data warehouse\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-warehouse\/data-warehousing-und-warum-wir-es-brauchen\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 5.0.1\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"Scalefree \u2013 Scalefree provides expert Data Vault solutions and certified training. 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