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Anwendung eines Datenbank-Management-Systems und Data Warehouses im Vergleich

Datenbank-Management-Systeme (DBMS) und Data Warehouses unterscheiden sich im Hinblick auf Anwendung und Aufbau. Ein Vergleich beider Systeme.

Können Sie den Unterschied zwischen einem Datenbank-Management-System (DBMS) und einem Data Warehouse erklären? Wie nutzt man ein DBMS und wie ein Data Warehouse?

Ein Datenbank-Management-System (DBMS) ist ein System zur Datenbankverwaltung. Beispiele für DBMS sind Oracle (Database 12c) und Microsoft SQL Server. Dies sind Systeme, die genutzt werden können, um Transaktionsdatenbanken für Human-Ressources- oder Bankensysteme zu verwalten. Diese Datenbanken sind typischerweise für Transaktionen optimiert. Sie sind gut bei der schnellen Suche und Anzeige diskreter Informationen, wie zum Beispiel dem aktuellen Kontostand von Person XY.

Ein Data Warehouse ist hingegen für andere Aufgaben konzipiert. Es wurde entwickelt, um Anwendern Informationen anstelle von Daten zu liefern. Ein Beispiel für eine Information wäre, dass die Rentabilität des Unternehmens in den letzten sechs Monaten um drei Prozent pro Monat gewachsen ist.

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Um qualitativ hochwertige Informationen für eine Firma bereitzustellen (mit anderen Worten also, um ein Data Warehouse aufzubauen), müssen zwei Hauptprobleme geklärt werden:

Das erste Problem ist: Wenn die Daten über mehrere Transaktionssysteme verstreut sind – und das ist die Regel –, so müssen die Daten aus diesen Systemen extrahiert, in ein standardisiertes Format transformiert und schließlich an einem zentralen Ablageort (oder Repository) – genannt Data Warehouse – geladen werden.

Das zweite Problem ist: Die Daten müssen so umorganisiert werden, dass sie dem Benutzer in einer verständlichen Art und Weise vorliegen. Außerdem muss man sicherstellen, dass das Informationssystem schnell reagiert. In vielen Fällen wird versucht, die Antwortzeiten unter zwei Sekunden zu halten.

Der Begriff Data Warehouse beschreibt im weiteren Sinne sowohl das zentrale Repository, also die Ablage, und das System für die Bereitstellung von Informationen. Im Prinzip ist dies also nur eine andere Art zu sagen, dass ein Data Warehouse nicht optimal für detaillierte und komplexe Analysen ist.

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