In einer datengetriebenen Welt, in der in immer mehr Systemen Daten erzeugt und gespeichert werden müssen, spielen Data Warehouses eine große Rolle, um Unternehmen dabei zu unterstützen ihre Informationen langfristig zu speichern und für gezielte Analysen vorzubereiten. Im Gegensatz zu produktiven Systemen, wie das Online Transaction Processing, bei dem Transaktionen in Echtzeit verarbeitet werden müssen, dient das Data Warehouse dazu, Daten aus unterschiedlichsten Quellen abzuspeichern und für die speicheroptimierte Analyse bereitzuhalten. 

In diesem Beitrag beschäftigten wir uns im Detail mit den Eigenschaften von Data Warehouses, einer entsprechenden Architektur, sowie den Vor- und Nachteilen. Außerdem beleuchten wir die einzelnen Komponenten und beschäftigen uns mit der Frage, wie zukünftige Data Warehouses aussehen können. 

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein zentraler Datenspeicher in einem Unternehmen oder einer Organisation, der die strukturierten und historisierten Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, transformiert und schlussendlich speichert. Die Informationen werden aus verschiedenen Transaktionssystemen oder anderen relationalen Datenbanken ins Data Warehouse übermittelt und stehen dort für Analysten und Entscheidungsträger zur Verfügung.

Im Gegensatz zu operativen Systemen, sind Data Warehouses nicht auf die schnelle Verarbeitung von Live-Transaktionen optimiert, sondern sie sind darauf ausgelegt, komplexe Datenabfragen effizient zu verarbeiten, auch wenn große Datenmengen involviert sind. Für Unternehmen sind Data Warehouses eine wesentliche Komponente in ihrer Business Intelligence und Datenarchitektur, welche unter anderem die folgenden Funktionen erfüllt: 

• Vergangene und aktuelle Daten können ausgewertet werden, um Trends zu erkennen und entsprechend darauf zu reagieren.
• Die Daten aus verschiedenen Systemen, wie zum Beispiel CRM, ERP und Website, können konsolidiert und gesamtheitlich betrachtet werden. 
• Leistungsbasierte KPIs können berechnet und gemessen werden, um Entscheidungen datenbasiert zu treffen. 

Es ist wichtig dabei das Data Warehouse von operativen Systemen zu unterscheiden, in denen die tatsächlichen Geschäftsprozesse abgewickelt werden. Das Data Warehouse hingegen wird in regelmäßigen Abständen mit Daten befüllt und darin finden keine Transaktionen statt. Es handelt sich somit um eine Kopie der operativen Systeme mit dem alleinigen Zweck der Analyse und Auswertung. 

Welche Funktion erfüllt ein Data Warehouse?

Das Data Warehouse wird im geschäftlichen Umfeld in vielen Bereichen genutzt. Die Datenbank wird unternehmensweit verwendet, um datenbasierte Entscheidungen treffen zu können oder Prozesse untersuchen zu können. Da das zentrale Datenlager aus vielen verschiedenen Systemen Informationen bezieht, wird es als Single Point of Truth gesehen. Dadurch soll sichergestellt werden, dass alle Analysen im Unternehmen auf denselben Daten aufbauen und Entscheidungen auf diesen Informationen basieren. 

Abteilungsübergreifend kann das Data Warehouse unter anderem für die folgenden Aufgaben genutzt werden:

• Kosten- und Ressourcenanalyse
• Analyse von unternehmensinternen Prozessen (bspw. Produktion, Einstellung, etc.)
• Berechnung und Bereitstellung von unternehmensweiten Key Performance Indikatoren
• Datenquelle für Analysen oder Data Mining
• Vereinheitlichung der unternehmensweiten Daten in ein festes Schema, zum Beispiel Umrechnung aller Umsätze in eine zentrale Währung. 

Ein wichtiger Unterschied zu operativen Systemen ist darüber hinaus, dass das Data Warehouses einen deutlich höheren Zeithorizont umfasst, sodass historische Daten über einen längeren Zeitraum abgespeichert werden. Dadurch können langfristige Analysen und Trends erkannt werden und außerdem für Audits und andere Untersuchungen verwendet werden. 

Das Data Warehouse dient als Drehscheibe für unternehmensweite Datenanalysen und ist der zentrale Anlaufpunkt für die Erstellung von Auswertungen. Es ermöglicht effiziente Abfragen auch auf große Datenmengen und vereinheitlicht außerdem die Daten an einem zentralen Ort. Damit ist es eine zuverlässige Grundlage für die strategische Unternehmenssteuerung und liefert Daten für die Unterstützung von Entscheidungen. 

Wie sieht die Architektur eines Data Warehouses aus?

Die Architektur eines Data Warehouses ist die Basis dafür, dass große Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt und für analytische Zwecke auch effizient abgefragt werden können. Dazu ist es in der Regel aus mehreren Ebenen aufgebaut, die einen Datenfluss ermöglichen. 

Ebenen eines Data Warehouses

In der Regel unterscheidet man drei Hauptschichten in einem Data Warehouse: 

Datenquelle (ETL-Prozess)

Die Daten stammen aus verschiedenen operativen Quellen, wie zum Beispiel ERP, CRM, IoT oder Webanwendungen. Diese basieren auf unterschiedlichen Strukturen und Formaten, in denen die Daten abgespeichert werden, weshalb die Daten den sogenannten ETL-Prozess durchlaufen müssen: 

• Extraction: Die Rohdaten werden aus den Quellsystemen entnommen. 
• Transformation: Die Daten werden in mehreren Schritten aufbereitet. Dazu zählt beispielsweise, dass sie bereinigt werden, also falsche Werte ersetzt und fehlende Werte aufgefüllt werden. Außerdem werden sie harmonisiert, sodass unterschiedliche Strukturen zwischen den Quellen angepasst werden und schließlich werden sie an das Zielschema angepasst, in dem sie dann im Data Warehouse vorliegen sollen. 
• Load: Die aufbereiteten Daten werden ins das Data Warehouse eingespielt und gespeichert. 

Neben diesem klassischen Prozess kann es auch zu einem sogenannten ELT-Ansatz kommen, bei dem die Daten zuerst ins Data Warehouse geladen werden und erst dort transformiert und aufbereitet werden. Dies ist vor allem bei Data Warehouses verbreitet, die in der Cloud abliegen. 

Zentrale Datenhaltung (Data Warehouse)

In dieser Schicht werden die Daten dauerhaft gespeichert und für die Analysen vorgehalten. Sie zeichnet sich besonders durch die hohe Skalierbarkeit und Performance aus, welche für die analytischen Abfragen benötigt werden. Außerdem müssen die Daten hier mithilfe von Indizes und Partitionierungen so aufbereitet werden, dass sie schnell und einfach abgefragt werden. Bei der Partitionierung, beispielsweise, werden die Daten nach gemeinsamen Merkmalen abgespeichert und in Datenblöcke aufgeteilt, welche häufig zusammen abgefragt werden. 

Schließlich hat auch das zugrundeliegende Datenmodell einen wesentlichen Einfluss auf die Abfragegeschwindigkeit und den benötigten Speicherplatz. Dabei bieten sich unter anderem das Stern– oder das Schneeflockenschema an, bei dem die Datenbanktabellen so strukturiert werden, dass keine oder nur möglichst wenige Datendopplungen vorkommen. 

Datenbereitstellung (Data Marts)

In dieser Ebene müssen die Daten den Stakeholdern übergeben werden, die damit arbeiten und Analysen erstellen. Dazu können beispielsweise sogenannte Data Marts gebaut werden, in denen alle Daten bereitliegen, die man für eine gewissen Auswertung benötigt oder in dem nur Daten vorhanden sind, auf die ein gewisser Teilnehmerkreis zugreifen darf. Außerdem findet auf dieser Ebene der Zugriff der diversen BI-Tools auf die Daten statt. 

Verschiedene Architekturmodelle

Abhängig von den Unternehmensanforderungen und den Datenmengen gibt es verschiedene Architekturmodelle, welche für ein Data Warehouse in Frage kommen. Diese unterscheiden sich vor allem darin auf wie vielen Servern, die Daten verteilt werden, und wo diese betrieben werden. Es müssen vor allem die folgenden beiden Punkte bedacht werden: 

• Zentral oder verteilt: Wenn die Daten an einem einzigen Speicherort gehalten werden, können sie zentral gesteuert werden und außerdem weisen sie eine hohe Konsistenz auf, da es keinen weiteren Speicherort mit einem anderen Datenstand geben kann. Jedoch läuft man damit Gefahr, dass man bei einem Ausfall des Servers nicht mehr auf die Daten zugreifen kann. Bei einem verteilten Data Warehouse sind die Informationen auf mehreren Servern hinterlegt, sodass das System einfacher skaliert werden kann, indem neue Instanzen hinzugefügt werden. Außerdem ist die Ausfallsicherheit höher, da der Ausfall eines Servers kompensiert werden kann. 
• On-Premises vs. Cloud: Wenn Unternehmen das Data Warehouse auf eigenen Servern betreiben, dann haben sie die volle Kontrolle über ihre Daten und können die Sicherheit gewährleisten. Dafür müssen jedoch hohe Investitionen für die Anschaffung und Erweiterung der Hardware in Kauf genommen werden. Bei Cloud-Systemen hingegen betreibt der Anbieter die Hardware, sodass die Infrastrukturkosten monatlich anfallen und das System einfach skaliert werden kann. Dafür verlassen die Daten jedoch das Unternehmen und man muss darauf vertrauen, dass sie beim Cloud-Anbieter ausreichend geschützt sind. 

Die Architektur des Data Warehouses ist der zentrale Punkt, welcher über die Leistungsfähigkeit und die Skalierbarkeit bestimmt. Es handelt sich dabei um eine zentrale Entscheidung des Unternehmens, die gut durchdacht werden sollte, da sie nachträglich nur kostspielig verändert werden kann. Abhängig von den Datenmengen, der benötigten Performance und den IT-Ressourcen hat man die Wahl zwischen einer On-Premises Lösung mit hohen Sicherheitsstandards und der maximalen Kontrolle und einer Cloud-Lösung, welche ein besseres Skalierungspotenzial und effizientes Kostenmanagement bietet. 

Welche Eigenschaften hat ein Data Warehouse?

Bei der Erstellung von zentralen Datenlagern kann man sich an bestimmten Eigenschaften orientieren, die helfen sollen, den Aufbau und die nötigen Daten des Warehouses besser eingrenzen zu können. 

Themenorientierung

Ein Data Warehouse enthält Informationen zu einem bestimmten Thema und nicht zu einzelnen Geschäftsvorgängen. Diese Themen können zum Beispiel Vertrieb, Einkauf oder Marketing sein. 

Das Warehouse zielt darauf ab die Entscheidungsfindung mithilfe von Business Intelligence und konkreten KPIs zu unterstützen. Diese Interpretation wird auch dadurch unterstützt, dass Informationen, die nicht entscheidungsrelevant sind oder für eine Analyse genutzt werden, erst gar nicht in dieser zentralen Datenbank landen. 

Integration

Das Warehouse integriert Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen. Deshalb muss ein gemeinsames Schema für die Informationen erstellt werden, sodass sie einheitlich und vergleichbar sind. Ansonsten ist eine zentrale Analyse und Kennzahlenerstellung nicht möglich. 

Zeitraumbezug

Das Data Warehouse speichert Daten aus einem bestimmten Zeitraum und ist dadurch vergangenheitsbezogen. Des weiteren werden die Daten meist aggregiert beispielsweise auf Tagesebene übermittelt, damit die Datenmenge begrenzt bleibt. Somit ist die Granularität unter Umständen nicht fein genug, wie man das aus den operativen Systemen gewohnt ist.

Die operativen Systeme hingegen sind zeitpunktbezogen, da sie die gegenwärtig anfallenden Informationen ausgeben. Gleichzeitig können die Informationen sehr detailliert betrachtet werden. 

Nicht-Volatilität

Ein weiteres wichtiges Merkmal von zentralen Datenlagern ist die Nicht-Flüchtigkeit der Daten. In operativen Systemen werden die Informationen meist nur für eine kurze Zeitspanne zwischengespeichert und sobald neue Daten anfallen, werden alte überschrieben. In einem Data Warehouse hingegen werden Daten dauerhaft gespeichert und alte Daten bleiben bestehen, auch wenn neuere Daten hinzugefügt werden. 

Diese Eigenschaften zeichnen Data Warehouses aus und unterscheiden sie von anderen Datenbanken, die in Unternehmen entstehen können. 

Welche Komponenten gehören noch zum Data Warehouse?

Neben dem Data Warehouse selbst, müssen noch andere Systeme und Komponenten in einer Architektur ergänzt werden, um die zentrale Datenspeicherung zu ermöglichen. Dazu zählen: 

• ETL-Tool: Um die Abfrage und Konsolidierung aus verschiedenen Datenquellen zu gewährleisten, wird ein Werkzeug benötigt, das in regelmäßigen Abständen die Quellen anfragt, die Daten konsolidiert, also in ein einheitliches Schema bringt, und sie schlussendlich im Data Warehouse speichert. 

• Metadaten-Speicherung: Neben den tatsächlichen Daten fallen auch sogenannte Metadaten an, die abgelegt werden müssen. Dazu zählen beispielsweise die Nutzerrechte, die definiert welche Änderungen eine Person vornehmen darf, beziehungsweise welche Tabellen eingesehen werden dürfen. Zusätzlich wird darin auch die Daten- und Tabellenstruktur festgehalten, also in welchem Zusammenhang die Tabellen zueinanderstehen. 
• Weiterführende Tools: Das Vorhandensein der Daten im Data Warehouse allein hilft erstmal noch nicht wirklich weiter. Zusätzlich dazu müssen auch andere Werkzeuge eingebaut sein, die die Informationen daraus verwenden und weiterverarbeiten. Häufig wird beispielsweise noch ein passenden Visualisierungstool, wie Microsoft Power BI, aufgesetzt, damit Datenauswertungen erstellt und Aggregationen durchgeführt werden können. Diese sorgen erst dafür, dass aus den Daten wirklich Wissen generiert werden kann. 

Was sind die Vor- und Nachteile eines Data Warehouses?

Ein Data Warehouse bietet für Unternehmen eine zentrale Plattform für die Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. Daraus ergeben sich im Betrieb viele Vorteile, die wir in diesem Kapitel genauer beleuchten werden. Jedoch müssen bei der Implementierung auch einige Nachteile und Herausforderungen berücksichtigt werden. 

Durch die Einrichtung eines zentralen Datenspeichers können mehr Personen einfacher auf Informationen zugreifen und diese im Entscheidungsfindungsprozess nutzen. Bei operativen Systemen hingegen sind Daten möglicherweise nur einzelnen Mitarbeitenden zugänglich, die die Berechtigung dafür besitzen. Außerdem benötigt es das entsprechende Know-How für die einzelnen Tools, um an die Daten zu gelangen. In einem Data Warehouse hingegen, werden die Daten in relationalen Datenbanken abgelegt, wodurch sie für ein breiteres Publikum zugänglich sind. Dadurch werden rationalere Entscheidungen getroffen, die nicht nur von der Meinung einzelner abhängen. 

Des weiteren bietet sich die Möglichkeit, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und dadurch neue Betrachtungsweisen zu erstellen. Davor war dies durch die physische Trennung der Systeme nicht möglich. Für ein Unternehmen kann es möglicherweise interessant sein, Daten aus dem Webtrackingtool, wie beispielsweise Google Analytics, und Umsatzdaten aus dem Vertriebstool, wie beispielsweise Microsoft Navision, zusammenzuführen und gemeinsam auszuwerten. Damit lässt sich die Performance des E-Commerce Shops bewerten und die User-Journey zusammen mit dem tatsächlichen Einkauf betrachten. 

Die Datenqualität lässt sich durch die zentrale Speicherung einfacher gewährleisten, da lediglich ein System und die darin enthaltenen Daten bewertet werden müssen. Zersplitterte Datenquellen, die in der Organisation verteilt sind, lassen sich hingegen nur sehr schwierig im Auge behalten. Dasselbe gilt auch für die Zugriffskontrolle von einzelnen Personen. Wenn die Daten im Unternehmen verteilt sind und möglicherweise nicht mal in Datenbanken abgelegt wurden, lässt sich kaum nachvollziehen, wer Zugriff auf Daten hat, die er unter Umständen nicht sehen sollte. 

Mithilfe von optimierten Datenmodellen, wie zum Beispiel dem Stern- oder Schneeflockenschema, werden komplexe Abfragendeutlich beschleunigt und es können Datendashboards für Managemententscheidungen erstellt werden. Außerdem ermöglicht der zentrale Datenspeicher das Erstellen von aussagekräftigen Data Science und KI-Modellen, welche Prozesse automatisieren und zugrundeliegende Strukturen in den Daten erkennen können. 

Jedoch hat die Einrichtung eines Data Warehouses auch einige Nachteile und Herausforderungen, die vor der Erstellung beachtet werden sollten. Die Erstellung eines DWHs erfordert sehr hohe, anfängliche Investitionen in Hardware, Software und Lizenzen von Datenbanken oder ETL-Software. Außerdem müssen die Mitarbeiter entsprechend auf die Systeme geschult werden, damit sie diese auch langfristig warten und weiterentwickeln können. Diese einmaligen Investitionen können zwar mit cloud-basierten Lösungen, wie zum Beispiel Amazon Redshift, umgangen werden, jedoch bleibt weiterhin das technische Know-How erforderlich, um diese Systeme zu betreiben. 

Ein weiterer Nachteil von Data Warehouses ist die fehlende Echtzeit-Anbindung an die Datenquellen, sodass meist nur vergangenheitsbasierte Auswertungen möglich sind. Die Daten werden hierbei meist in Batch-Prozessen zum Beispiel täglich oder stündlich aktualisiert, sodass immer ein gewisser Zeitverzug besteht. Eine Streaming-Datenverarbeitung, welche die Daten direkt bei Ankunft verarbeitet, ist dabei nicht vorgesehen. 

Eine weitere Herausforderung beim Betrieb eines Data Warehouses sind die hohen Sicherheits- und Datenschutzanforderungen, welche eingehalten und ständig neu evaluiert werden müssen. In den Geschäftsprozessen fallen personenbezogene Daten an, die entsprechend der DSGVO verarbeitet und gespeichert werden müssen. 

Ein Data Warehouse bietet viele Vorteile, wie unter anderem die einheitliche Datenbasis, die hohe Abfrageleistung und die Ermöglichung von Datenanalysen zur Erkennung von Trends und Muster. Jedoch ergeben sich auch diverse Herausforderungen, durch die hohen Anfangsinvestitionen, der Integrationsaufwand und die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzanforderungen.  

Was sind die Unterschiede zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake?

Das Data Warehouse kann zusätzlich durch einen Data Lake ergänzt werden, in welchen unstrukturierten Rohdaten kostengünstig zwischengespeichert werden können, um sie zu einem späteren Zeitpunkt nutzen zu können. Die beiden Konzepte unterscheiden sich vor allem in den Daten, die sie speichern, und der Art und Weise, wie die Informationen abgelegt werden. 

Merkmale	Data Warehouse	Data Lake
Daten	Relationale Daten aus produktiven Systemen oder anderen Datenbanken.	Alle Datentypen (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert).
Datenschema	Können entweder vor der Erstellung des Data Warehouses geplant werden oder erst während der Analyse (Schema-on-Write oder Schema-on-Read)	Ausschließlich zum Analysezeitpunkt (Schema-on-Read)
Abfrage	Mit lokalem Speicher sehr schnelle Abfrageergebnisse	– Entkopplung von Berechnungen und Speicher – Schnelle Abfrageergebnisse mit günstigem Speicher
Datenqualität	Vorverarbeitete Daten aus verschiedenen Quellen Vereinheitlichung Single Point of Truth	Rohdaten Bearbeitet und unbearbeitet
Kosten & Skalierbarkeit	Hohe Speicherkosten aufgrund der strukturierten Daten Skalierung meist nur vertikal möglich (kostenintensiv) Anbieter: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake	Günstige Speicherung großer Datenmengen, da Rohdaten ohne Umwandlung Skaliert horizontal, da zusätzliche Daten auf zusätzliche Storage-Systeme verteilt werden können Anbieter: Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake, Hadoop HDFS
Anwendungen	Business Intelligence und grafische Aufbereitung der Daten	Künstliche Intelligenz, Analysen, Business Intelligence, Big Data

Abschließend eignet sich ein Data Warehouse für die Ablage von strukturierten Daten, wie Umsatz oder Produktinformationen, während Data Lakes für die Speicherung von unstrukturierten Daten verwendet werden. Der Data Lake bietet insgesamt mehr Flexibilität für Big-Data-Analysen oder KI-Modelle. Mithilfe eines hybriden Ansatzes können beide Systeme verwendet werden und somit die Vorteile kombiniert werden. 

Wie sieht die Zukunft eines Data Warehouses aus?

Das klassische Data Warehouse entwickelt sich ständig weiter, um mit den steigenden Anforderungen an die Datenmenge, Performance und Skalierbarkeit Schritt halte zu können. In den letzten Jahren haben sich mehrere Trends abgezeichnet, die einen Einfluss auf die Zukunft von Data Warehouses haben könnten. 

Immer mehr Unternehmen verlagern ihr Data Warehouse in die Cloud, um die Vorteile einer flexiblen, kosteneffizienten und skalierbaren Lösung zu nutzen. Zu den führenden Anbietern zählen hierbei: 

• Amazon Redshift bietet eine hohe Skalierbarkeit und kann sehr einfach auch mit anderen AWS Services verbunden werden. 
• Google BigQuery hat eine serverlose Architektur und glänzt mit hoher Geschwindigkeit und der Integration von Machine Learning Modellen. 
• Snowflake ermöglicht eine Multi-Cloud Lösung, indem der Speicher von der Rechenleistung getrennt wird und dadurch eine optimale Performance erreicht werden kann. 
• Microsoft Azure Synapse ermöglicht eine Kombination aus Data Warehouse und Big Data Analysen. 

Insgesamt bieten Cloud-Data Warehouses eine On-Demand Skalierung kombiniert mit geringeren Infrastrukturkosten und einer schnellen Bereitstellung im Vergleich zu lokal betriebenen On-Premises Lösungen.

Traditionelle Data Warehouses arbeiten häufig mit Batch-Aktualisierungen, sodass Daten nur täglich oder vielleicht stündlich aktualisiert werden. Dadurch ist eine Echtzeit-Analyse nicht möglich, da die Datenaktualität nicht gegeben ist. Jedoch benötigen Unternehmen eine Datenverarbeitung in Echtzeit, um sofort auf Kundeninteraktionen und andere Ereignisse reagieren zu können. 

Technologien wie Apache Kafka, Google BigQuery Streaming oder Snowflake Stream ermöglichen Echtzeit-Analysen von Daten, die für den E-Commerce oder Finanz-Bereich immens wichtig sind. Durch Echtzeit-Data-Warehousing ist es den Unternehmen möglich, noch schnellere, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. 

Data Warehouses sind optimal für strukturierte Daten, jedoch generieren Unternehmen auch vermehrt unstrukturierte und semi-strukturierte Daten, zum Beispiel durch Log-Files oder Social Media Daten. Mithilfe von Data Lakes kann die Architektur von Data Warehouses erweitert werden, sodass auch Daten in Rohform gespeichert werden können und erst bei Bedarf entsprechend aufbereitet werden. Außerdem bilden diese die Basis für aufwendige Machine Learning Modelle und sind kosteneffizienter bei der Speicherung von sehr großen Datenmengen. 

Insgesamt verändert sich die Welt um Data Warehouses rasant und die zentralen Trends umfassen Cloud-Technologien, Echtzeit-Analysen und die Ergänzung von Big Data Speichern in Form von Data Lakes. 

Das solltest Du mitnehmen

• Das Data Warehouse ist ein zentraler Speicher für strukturierte Daten in einem Unternehmen, die von operativen Systemen getrennt sind.
• Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und stehen dann zentral für Analysen und Reports zur Verfügung.
• Die Architektur eines Data Warehouses kann sich darin unterscheiden, ob die Daten zentral oder verteilt gehalten werden und ob die Server lokal bereitgestellt werden oder aber in der Cloud.
• Die Daten in einem Data Warehouse sind themenorientiert, integriert, beziehen sich auf einen gewissen Zeitraum und sind nicht-volatil.

Andere Beiträge zum Thema Data Warehouse

• Eine gute Zusammenfassung bietet Amazon Web Services hier.