Kostenloses E-Handbook: Data Warehouses planen und einsetzen

Das E-Handbook soll bei der Planung helfen, ob ein On-Premises oder Cloud Data Warehouse die passende Option für eine Firma ist, die den Einsatz einer entsprechenden Lösung plant.

Data-Warehouse-Anwendungen gerieten in den vergangenen Jahren in die Kritik. Einerseits führten unstrukturierte Datenmassen dazu, dass viele Firmen ihre Analysen überdachten. Andererseits drängte Hadoop Data Warehouses in die Defensive. Mittlerweile erlebt es allerdings in der Cloud ein Comeback.

Dabei ist Data Warehousing mit seinen vielen Optionen komplex. Aus diesem Grund versuchen Anbieter wie auch Anwender, die Komplexität zu reduzieren: Sie definieren, was ein Data Warehouse ist und wie es auf ihre Architekturen angewendet werden kann.

Das E-Handbook Data Warehouses planen und einsetzen soll bei der Planung helfen, ob ein lokales Data Warehouse oder die Cloud-Variante die passende Option für Organisationen ist, die den Einsatz einer entsprechenden Lösung planen.

Im ersten Artikel geht Craig S. Mullins auf den Evaluationsprozess ein, den man bei der Planung eines Data Warehouse und dessen Anwendung durchlaufen sollten. Er definiert Use Cases, erläutert Bereitstellungsoptionen und erklärt den Unterschied zu Data-Lake-Lösungen.

Daran anknüpfend beschäftigt sich der zweite Artikel mit dem Optimierungspotenzial bestehender Plattformen. Dabei steht vor allem die Verknüpfung von Data Warehouses mit Analytics und BI-Tools im Vordergrund.

Warum Data Warehouses eine Renaissance feiern und dieses Comeback dem Cloud Computing verdanken, erklärt Jack Vaughan im dritten Artikel. Er geht dabei insbesondere auf die verschiedenen Anbieter ein und lässt Anwender zu Wort kommen, die Probleme mit dem Einsatz klassischer Data-Warehouse-Plattformen hatten.

E-Handbook Data Warehouses planen und einsetzen
Abbildung 1: Das kostenlose E-Handbook soll bei der Data-Warehouse-Planung helfen.

Schließlich stellt George Lawton im letzten Artikel eine Navigationshilfe durch das AWS-Portfolio von Data-Warehouse- sowie Data-Lake-Technologien zur Verfügung und zeigt ergänzende Produkte auf.

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