27.11.2019

MDWH vs DWH: Wir erklären Ihnen den Unterschied

Business Value
  1. Aufbau eines Modern Data Warehouse
  2. Struktur des Data Lakes
  3. Anwendungsfälle im Modern Data Warehouse
  4. Migration zum Modern Data Warehouse

1. Aufbau eines Modern Data Warehouse

Exemplarische Architektur für ein Modern Data Warehouse
Exemplarischer Aufbau eines Modern Data Warehouse: Abhängig von der Aufgabenstellung kann die Architektur mit Hilfe entsprechender Cloud-Dienste beliebig modifiziert werden. (Grafik: ORAYLIS)

2. Struktur des Data Lakes

  1. Replication Layer: Hier werden die Quelldaten in ihrer Rohform angeliefert und gespeichert. Die Schicht dient als Archiv, das die Quellsysteme entlastet. Dabei wird auf Formate gesetzt, die für Menschen lesbar sind, wie z.B. CSV-Dateien. Entsprechend handelt es sich auch um einen guten Anlaufpunkt für die explorativen Analysen von Data Scientisten. Massendaten lassen sich indes nur in geringer Geschwindigkeit abfragen.
  2. Technology Layer: Auf dieser Ebene werden die Daten technisch transformiert, zusammengefasst und gegebenenfalls historisiert. Sie werden in spaltenbasiert komprimierten Formaten wie Parquet oder Delta abgelegt, die für Menschen nicht mehr lesbar sind. Dafür ermöglichen sie Abfragen über SQL in hoher Geschwindigkeit. Somit fungiert der Technology Layer z.B. auch als Quelle für schnelle Datenextrakte, etwa wenn Echtzeitdatenströme durch aktuelle Stammdaten angereichert werden sollen.
  3. Business Layer: Der Business Layer dient schließlich Fachabteilungen und Analysten für Berichte, Ad-hoc-Abfragen und eigene Analysen. Entsprechend sind die Daten dimensional modelliert und mit einer Business-Logik unterlegt.

3. Anwendungsfälle im Modern Data Warehouse

4. Migration zum Modern Data Warehouse

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