Data-Warehouse-Prozess

Der Data-Warehouse-Prozess (englisch data warehousing) ist der Prozess zur Bewirtschaftung und Auswertung eines Data-Warehouses (Datenlager), der die folgenden Schritte umfasst:

1. Datenbeschaffung: das heißt die Extraktion der relevanten Daten aus den Quellsystemen, Transformation und gegebenenfalls Datenbereinigung in einem Arbeitsbereich sowie Laden in das Data-Warehouse. Dieser Schritt wird auch Extract-Transform-Load-Prozess (ETL-Prozess) genannt.
2. Datenhaltung: das heißt die langfristige Speicherung der Daten im Data-Warehouse
3. Versorgung und Datenhaltung der für die Analyse notwendigen separaten Datenbestände, den Data Marts
4. Datenauswertung durch Analyse der Daten im jeweiligen Data Mart bzw. Versorgung nachgelagerter Anwendungssysteme

Dabei ist bei allen Schritten das Repositorium eingebunden, das insbesondere beim ETL-Prozess mit Metadaten versorgt wird und insbesondere bei der Analyse der Daten genutzt wird.

Siehe auch

• Data-Warehouse
• Data-Warehouse-System
• Business Intelligence
• Data-Mining

Literatur

• Bauer, A., Günzel, H.: Data Warehouse Systeme – Architektur, Entwicklung, Anwendung. dpunkt, 2008, ISBN 3-89864-251-8
• Lehner, W.: Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-Systeme, Konzepte und Methoden. dpunkt, 2002, ISBN 3-89864-177-5

Weblinks

• Data Warehousing als Organisationskonzept des Datenmanagements
• Vorgehensmodelle für die Informationsbedarfsanalyse im Data Warehousing (PDF-Datei; 231 kB)
• Data Warehousing braucht Prozessdenken (PDF-Datei; 4112 kB)