Ein Data Warehouse in einem SQL Server besteht in der Regel aus mehreren Schichten (Layern), die jeweils spezifische Funktionen und Verantwortlichkeiten haben. Hier ist eine Beschreibung der verschiedenen Layer in einem Data Warehouse:
Data Source Layer:
- Beschreibung: Diese Schicht umfasst alle Datenquellen, aus denen Daten in das Data Warehouse geladen werden. Dies können verschiedene Systeme wie relationale Datenbanken, XML-Dateien, CSV-Dateien, ERP-Systeme, Web-APIs und mehr sein.
- Beispiele: ERP-Systeme, CRM-Systeme, IoT-Geräte, Web-Daten, externe Datenquellen.
Staging Layer:
- Beschreibung: Diese Schicht ist ein temporärer Speicherbereich, in dem Daten aus den verschiedenen Quellsystemen gesammelt und vorbereitet werden, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden. Hier finden oft erste Bereinigungen und Transformationen statt.
- Funktionen: Extraktion (ETL-Prozess), Datenbereinigung, Datenvalidierung, Datenformatierung.
Integration Layer:
- Beschreibung: In dieser Schicht werden die Daten aus der Staging Layer zusammengeführt, konsolidiert und in einer einheitlichen Struktur abgelegt. Diese Schicht wird auch als "Enterprise Data Warehouse (EDW)" bezeichnet.
- Funktionen: Datenintegration, Datenmodellierung, Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen, Sicherstellung der Datenqualität.
Data Storage Layer:
- Beschreibung: Diese Schicht ist der zentrale Speicherbereich des Data Warehouse, in dem die integrierten und konsolidierten Daten dauerhaft gespeichert werden. Hier kommen oft Data Marts und das Data Warehouse zum Einsatz.
- Funktionen: Speicherung von Daten in optimierten Strukturen (z.B. Sternschema, Schneeflockenschema), Sicherstellung der Datenintegrität und -sicherheit, Bereitstellung von Daten für Analysen und Berichte.
Analysis and Reporting Layer:
- Beschreibung: Diese Schicht stellt die Daten für Analysen, Berichte und Dashboards zur Verfügung. Hier kommen BI-Tools (Business Intelligence) zum Einsatz, um aus den gespeicherten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Funktionen: Datenanalyse, Berichtserstellung, Visualisierung, OLAP (Online Analytical Processing), Ad-hoc-Abfragen, Data Mining.
Data Presentation Layer:
- Beschreibung: Diese Schicht ist die Schnittstelle zu den Endnutzern. Hier werden die Ergebnisse der Analysen und Berichte in benutzerfreundlicher Form präsentiert.
- Funktionen: Bereitstellung von Dashboards, interaktiven Berichten, Self-Service-BI, Nutzerverwaltung und -berechtigungen.
Metadata Layer:
- Beschreibung: Diese Schicht verwaltet die Metadaten, die Informationen über die Daten im Data Warehouse enthalten. Metadaten helfen bei der Verwaltung, Auffindbarkeit und Nutzung der Daten.
- Funktionen: Verwaltung von Datenkatalogen, Datenherkunft (Data Lineage), Datenqualität, Definition von Datenmodellen, Verwaltung von Geschäftswerten und -regeln.
Jede dieser Schichten spielt eine entscheidende Rolle im Data Warehouse und trägt dazu bei, dass Daten effizient und effektiv gesammelt, verarbeitet, gespeichert und analysiert werden können.