Zeitstrahls zur Entwicklung des Data Warehousing

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  1970er - 1980er      1990er                2000er               2010er - 2020er             Zukunft
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1. **1970er - 1980er:**
   - Entwicklung der ersten **relationalen Datenbanken** (z.B. **SQL Server**, **Oracle**).
   - Einführung von **SQL** als Standard für Datenbankabfragen.
   - Aufbau von **Datenbanken** für Transaktionen (OLTP).

2. **1990er:**
   - Aufstieg von **Data Warehousing**: Unternehmen beginnen, separate **Data Warehouses** für analytische Zwecke aufzubauen.
   - Entwicklung von **OLAP-Systemen** (Online Analytical Processing) für multidimensionale Datenanalysen.
   - Einführung von **Stern- und Schneeflocken-Schema** als Datenmodellierungsansätze.

3. **2000er:**
   - Zunehmender Bedarf an **Skalierbarkeit** und **Effizienz** für wachsende Datenmengen.
   - Entstehung von **spaltenbasierten Speicherformaten** wie **Columnar Storage** für bessere Performance bei analytischen Abfragen (z.B. **Vertica**, **Teradata**).
   - Einführung von **Datenkomprimierung** und Techniken zur Reduzierung der Abfragezeit.

4. **2010er - 2020er:**
   - Aufstieg von **Cloud Data Warehouses** wie **Amazon Redshift** und **Google BigQuery**.
   - Einführung von **spaltenbasierten Speicherformaten** wie **Parquet** und **ORC**, optimiert für die Arbeit in verteilten Umgebungen und Data Lakes.
   - Verlagerung von **Data Warehouses** hin zu **Data Lakes**: Speicherung großer, verteilter Datensätze in der Cloud.
   - Entwicklung leichtgewichtiger, aber leistungsstarker **Abfrage-Engines** wie **DuckDB**, die direkt auf dateibasierten Formaten wie Parquet arbeiten.

5. **Zukunft:**
   - Weiterentwicklung von **hybriden Data Warehouses** und **Data Lakes**, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten können.
   - Integration von **Machine Learning**-Algorithmen und **Predictive Analytics** direkt in **Data Warehouses**.
   - Mehr Fokus auf **kosteneffiziente, skalierbare Lösungen** durch weiterentwickelte spaltenbasierte Formate und Abfrage-Engines.

Erklärung der Meilensteine:

1. 1970er - 1980er:

   • Relationale Datenbanksysteme wie SQL Server und Oracle werden entwickelt, mit Fokus auf transaktionale Datenverarbeitung (OLTP).

2. 1990er:

   • Unternehmen beginnen, spezielle Data Warehouses für die Analyse zu nutzen. OLAP-Systeme werden populär, um multidimensionale Analysen zu ermöglichen.

3. 2000er:

   • Der Bedarf an Skalierbarkeit wächst, und spaltenbasierte Formate kommen auf den Markt, um effizientere Abfragen auf großen Datensätzen zu ermöglichen.

4. 2010er - 2020er:

   • Der Übergang zu Cloud Data Warehouses und die Verwendung von Data Lakes als Speicherorte für riesige Datensätze beginnt. Parquet wird zum Standardformat für spaltenbasierte Daten in verteilten Systemen.
   • DuckDB bietet eine leichtgewichtige, aber performante Lösung für analytische Abfragen auf Parquet-Daten.

5. Zukunft:

   • In der Zukunft wird der Fokus auf hybriden Lösungen liegen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient verarbeiten und Machine Learning direkt in das Data Warehouse integrieren.