Analytische Datenbank (Analysedatenbank)

Was ist eine analytische Datenbank (Analysedatenbank)?

Eine analytische Datenbank (Analysedatenbank) ist ein schreibgeschütztes System, das historische Daten zu Geschäftskennzahlen wie Verkaufsleistung und Lagerbeständen speichert. Unternehmensanalysten, Führungskräfte und andere Mitarbeiter führen Abfragen und Berichte in einer analytischen Datenbank aus, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die dann als Grundlage für bessere Entscheidungen dienen können. Die Informationen in einer Analysedatenbank werden regelmäßig aktualisiert, um aktuelle Transaktionsdaten aus den Betriebssystemen eines Unternehmens einzubeziehen.

Daten in analytischen Datenbanken

Analytische Datenbanken speichern und verarbeiten riesige Datenmengen. Anschließend werden Erkenntnisse generiert, die es Unternehmen ermöglichen, ihr Geschäft, ihre Kunden, ihre Wettbewerber und ihre Märkte besser zu verstehen. Die Informationen ermöglichen es ihnen, bessere Entscheidungen zum Nutzen des Unternehmens zu treffen. Einige analytische Datenbanken sind Teil eines Data Warehouses oder Data Marts, das so konzipiert ist, dass es für Benutzer, die spezifische Berichte und Abfragen erstellen müssen, flexibel ist.

Die in analytischen Datenbanken gespeicherten Daten können vielerlei Art sein, zum Beispiel Preisdaten, Daten über Handelsvolumina auf Finanzmärkten, Transaktionsdaten, Prozessdaten oder Maschinendaten. Einige Analysedatenbanken können auch zum Speichern und Verarbeiten von halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten, einschließlich Daten in natürlicher Sprache, verwendet werden.

Die Daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen, darunter Enterprise-Resource-Planning-Plattformen (ERP), Customer-Relationship-Management-Tools (CRM) und andere Geschäftsanwendungen oder proprietäre Daten. Unabhängig davon, woher die Daten stammen, sind analytische Datenbanken für die Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) und die Durchführung von Analysen und Abfragen mit hoher Geschwindigkeit optimiert.

Hauptmerkmale einer effektiven analytischen Datenbank

Eine analytische Datenbank dient der Speicherung, Verwaltung, Verarbeitung und Abfrage großer Datenmengen für die Zwecke der Datenanalyse und Berichterstattung. Die Fähigkeit, mit Big Data umzugehen und die Daten leicht abfragbar, zugänglich und nutzbar zu machen, sind entscheidende Merkmale dieser Datenbanken. Da analytische Datenbanken in der Lage sind, große Datenmengen zu aggregieren und zu analysieren, eignen sie sich hervorragend für Big-Data-Analysen und Anwendungen wie Markttrendanalysen und Finanzberichte.

Analysedatenbanken sind schreibgeschützte Systeme, die für leseintensive Vorgänge und komplexe Abfragen optimiert sind. Auch die Art und Weise, wie die Datenbanken gespeichert werden, ist optimiert. Durch die Verwendung von spaltenorientierter Speicherung muss nur auf die spezifische Spalte zugegriffen werden, die mit einer bestimmten Abfrage verknüpft ist, und die zugehörigen Daten müssen verarbeitet werden. Dadurch kann die Datenbank einzelne Datensätze unabhängig von der Größe des Datensatzes schnell finden und abrufen.

Die Datenabfrage in Analysedatenbanken wird durch die Verwendung von Datenindizierung weiter beschleunigt. Verschiedene fortschrittliche Indizierungsstrategien werden eingesetzt, um unterschiedliche Arten von Abfragen zu unterstützen und die Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der sie ausgeführt werden.

Parallelverarbeitung ist ein wichtiges Merkmal effizienter analytischer Datenbanken. Abfragelasten werden auf zahlreiche Server (Knoten) verteilt, was schnellere Antwortzeiten und Datenabfragen ermöglicht.

Analytische Datenbanken sind so konzipiert, dass sie skalierbar sind, was von entscheidender Bedeutung ist, um die ständig wachsende Größe der von modernen Unternehmen verwendeten Datensätze zu bewältigen und sicherzustellen, dass die Leistung nicht mit zunehmendem Datenvolumen abnimmt. Analysedatenbanken komprimieren auch Daten, was die Abfrageleistung beschleunigt und somit die Benutzererfahrung verbessert. Die Datenkomprimierung reduziert auch die physischen Speicheranforderungen für Daten und ermöglicht es der Datenbank, weiterhin große Datenmengen effizient zu verwalten.

Vorteile von analytischen Datenbanken

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu speichern und gleichzeitig für schnelle Abfragen optimiert zu sein, ermöglicht es analytischen Datenbanken, Antworten in Echtzeit zu generieren. Diese Fähigkeit macht sie ideal für die Verarbeitung von Daten aus Quellen, die kontinuierlich große Datenmengen erzeugen, wie zum Beispiel IoT-Sensoren, biometrische Geräte, soziale Medien und Streaming-Videos.

Die meisten Analysedatenbanken verfügen über fortschrittliche statistische Funktionen (zum Beispiel Aggregation und Filterung). Diese Funktionen ermöglichen es ihnen, bessere Einblicke zu generieren und nützlichere Berichte für Endbenutzer zu erstellen. Benutzer können die Datenanalyse und Berichterstellung weiter verbessern, indem sie die Datenbank in ein Datenvisualisierungs-Tool oder eine Business-Intelligence-Plattform (BI) integrieren.

Schließlich unterstützen die meisten analytischen Datenbanken die Structured Query Language (SQL). Da SQL eine der beliebtesten Abfragesprachen ist, die heute verwendet wird, erleichtert die SQL-Kompatibilität den Benutzern den Umgang mit den Daten in einer analytischen Datenbank und deren Abfrage.

Komponenten und Arten von analytischen Datenbanken

Zwei Hauptkomponenten von analytischen Datenbanken sind das verwendete Datenmodell und die unterstützte Abfragesprache.

Datenmodell. Das Datenmodell ist die logische Struktur, über die Daten gespeichert und abgerufen werden. Es stellt visuell dar, wie die Datenbank Daten organisiert und verwaltet und wie Daten durch die Datenbank fließen. Zwei gängige Arten von Datenmodellen sind relationale und objektorientierte Modelle. In einem relationalen Datenmodell werden die Daten in separaten Tabellen gespeichert und bei Bedarf verknüpft, während sie in einem objektorientierten Datenmodell in Feldern von Objekten gespeichert und in der Software als Objekte dargestellt werden. Datenbankdatenmodelle können auch hierarchisch (Daten sind in einer baumartigen Struktur organisiert) und netzwerkartig (verknüpfte Datensätze haben eine n:n-Beziehung) sein.

Abfragesprache. Eine Abfragesprache ist eine standardisierte und interpretierte Programmiersprache für die Abfrage von Informationen aus einem beliebigen Datenbankmanagementsystem (DBMS), einschließlich analytischen Datenbanken, ohne dass die interne Struktur der Datenbank bekannt sein muss. Die Informationen liegen in der Regel, aber nicht immer, in Form einer Tabelle oder eines Tabellensatzes vor.

SQL ist allgegenwärtig und ermöglicht eine effiziente Datenmanipulation und -abfrage. Mit SQL können Analysten komplexe Abfragen durchführen, Daten schnell abrufen und bereinigen und nützliche Berichte erstellen. SQL ist eine deklarative Programmiersprache – im Gegensatz zu einer prozeduralen – was bedeutet, dass ihre Syntax durch die Daten definiert wird, mit denen sie arbeitet, und nicht durch die Schritte zur Manipulation der Daten.

Andere Abfragesprachen, die für Analysen verwendet werden, sind:

• Multidimensional Analytical Query Language
• GraphQL
• SPARQL
• Oracle PL/SQL
• NoSQL
• PostgreSQL

Die Wahl der Sprache hängt von vielen Faktoren ab, darunter dem Zweck der Datenbank und der Art der darin zu speichernden Daten. SQL, MySQL und PostgreSQL eignen sich beispielsweise ideal für die Verknüpfung großer Datensätze und die Bearbeitung komplexer Abfragen. Bei der Arbeit mit großen Mengen unterschiedlicher Datentypen – zu denen auch unstrukturierte Daten gehören können – ist NoSQL jedoch möglicherweise die bessere Wahl für eine Abfragesprache.

Arten von analytischen Datenbanken

Es gibt fünf Haupttypen von analytischen Datenbanken:

Spaltenorientierte Datenbanken. Eine spaltenorientierte Datenbank speichert Daten in großen zusammenhängenden Speicherblöcken, die als Datenspalten bezeichnet werden. Dies unterscheidet sich von einer zeilenorientierten Datenbank, in der Daten in Tabellen gespeichert werden, die über Spalten und Zeilen verteilt sind. Durch die Verwendung von Spalten eignen sich spaltenorientierte Datenbanken gut für die analytische Verarbeitung und zur Erfüllung der Anforderungen von Data Warehouses.

Spaltenorientierte Datenbanken bieten auch eine Lösung für das wachsende Problem der Datenflut in Organisationen. Da sie für die Speicherung, Analyse und Abfrage von Daten nach Spalten konzipiert sind, können sie das Laden von Daten beschleunigen und die Leistung der Datenanalyse verbessern. Ihre Skalierbarkeit macht sie in Umgebungen mit großen Datenmengen wertvoll. Die spaltenbasierte Architektur ermöglicht auch eine effiziente Datenkomprimierung und schnelle Aggregatabfragen. Beispiele für spaltenbasierte Datenbanken sind MariaDB und Apache Kudu.

MPP-Datenbanken. In einer MPP-Datenbank (Massive Parallel Processing Database) werden Daten auf mehreren Servern statt auf einem einzelnen Server gespeichert. Jeder Server verfügt über einen eigenen Datensatz und eine eigene Rechenleistung. MPP-Datenbanken bieten in der Regel eine hohe Verfügbarkeit und Redundanz, indem sie Computercluster verwenden, um mehrere Benutzer zu bedienen. Sie verarbeiten auch große Datenmengen effizient und bieten gleichzeitig einen schnellen Zugriff auf diese Daten. Beispiele hierfür sind Apache Redshift, Vertica und Teradata.

In-Memory-Datenbanken. In-Memory-Datenbanken sind für die Speicherung von Daten im Arbeitsspeicher optimiert. Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, die sowohl Daten als auch Programmanweisungen auf Solid-State Drives (SSD) oder Festplatten speichern. Da die Daten im Arbeitsspeicher gespeichert werden, bieten In-Memory-Datenbanken eine schnellere Abfrageverarbeitung und eine Antwort nahezu in Echtzeit. Die Speicherung von Daten im Arbeitsspeicher bietet gegenüber herkömmlichen Datenbanken mehrere potenzielle Vorteile, darunter einen geringeren I/O-Overhead und die Möglichkeit, größere Datenbanken zu verarbeiten. Beispiele für In-Memory-Datenbanken sind SAP HANA, Oracle TimesTen und Aerospike.

OLAP-Datenbanken. Eine OLAP-Datenbank (Online Analytical Processing) ist eine Online-Datenbank, die mehrdimensionale Würfel aus aggregierten Daten speichert. Diese Struktur soll die Datenanalyse auf der Grundlage mehrerer Datenattribute erleichtern. Da die Daten in einem mehrdimensionalen Format gespeichert werden, können OLAP-Datenbanken größere Datenmengen verarbeiten als herkömmliche Datenbanken. Neben schnellen Analysen können diese Datenbanken auch Berichte schneller und effizienter erstellen als herkömmliche Datenbanken.

Beispiele für Datenbankstrukturen sind Stern- und Schneeflockenschemata. OLAP-Datenbanken werden in vielen Branchen eingesetzt, darunter im Finanzdienstleistungs- und Einzelhandelssektor. Beispiele sind Snowflake und IBM Cognos.

Data Warehouse Appliances. Ein Data Warehouse ist ein Informationsspeicher, der zur Zentralisierung, Speicherung und Indexierung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen verwendet wird. Data Warehouse Appliances sind integrierte Hardware- und Software-Tools, die die Implementierung und Verwaltung von Data Warehouses vereinfachen und beschleunigen und die Leistung von Data Warehouses optimieren sollen. Data Warehouses werden häufig in BI-Anwendungen eingesetzt, um Daten aus vielen Quellen, einschließlich ERP-Systemen, CRM-Software und anderen Datenbanken, zu verfolgen und zu analysieren. Zahlreiche Anbieter bieten Data Warehouse Appliances an, darunter IBM, Microsoft, Oracle und Teradata.

Analysedatenbank versus Transaktionsdatenbank

Eine analytische Datenbank ist speziell für die Unterstützung von BI- und Analyseanwendungen konzipiert, in der Regel als Teil eines Data Warehouses oder Data Marts. Dadurch unterscheidet sie sich von einer Transaktionsdatenbank, einschließlich OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing), die für die Verarbeitung von Verkaufstransaktionen wie Auftragseingaben verwendet werden. Transaktionsdatenbanken sind für hochvolumige CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) und zur Gewährleistung der Datenintegrität in Echtzeitanwendungen (zum Beispiel im Verkauf) optimiert. Im Gegensatz dazu sind Analysedatenbanken für die Verarbeitung großer Datenmengen, komplexer Abfragen und leseintensiver Umgebungen optimiert, nicht jedoch für hohe Transaktionsvolumen oder Echtzeitanwendungen.

Einige Transaktionsdatenbanken können auch Data Warehouses und BI-Anwendungen unterstützen. Analytische Datenbanken bieten jedoch im Allgemeinen Leistungs- und Skalierbarkeitsvorteile gegenüber Transaktionsdatenbanken und auch gegenüber herkömmlichen relationalen Datenbanken.

Analysedatenbanken unterscheiden sich auch von operativen Datenbanken. Letztere sind nicht für eine effiziente Analyse ausgelegt, eignen sich jedoch am besten zum Nachschlagen einzelner Informationszeilen im Zusammenhang mit Vorgängen.