Data Warehouse Weiter Zurück Schließen Unter einem Data-Warehouse ist eine zentrale Datensammlung über die Implementation und Pflege von Datenbanken zu verstehen, wobei die Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, nach einheitlichen und konsistenten Gesichtspunkten gespeichert und zum Zwecke der Datenanalyse und der betriebswirtschaftlichen Entscheidungsunterstützung zusammensetzt, gespeichert und gepflegt werden. Dadurch sind übergreifende Auswertungen durch die verschiedenen Organisationseinheiten im Unternehmen möglich. Der Zugriff zum "Datenlager" wird dem Endbenutzer über Informationskataloge (Metadatenbank) und geeignete Softwarewerkzeuge und Auswertetechnologien erleichtert. Das Datenbankmanagementsystem (DBMS) hat dabei vor allem Folgendes zu gewährleisten: die Datensicherheit (Wiederherstellung des Datenbestands bei Systemfehlern), die Konsistenz-Integritätsüberwachung (Sicherung der Unverletzlichkeit der Daten, korrekte Ausführung von Modifikationen), die Minimierung von Datenredundanzen (keine unnötigen Mehrfacheingaben), die Sicherung von Transaktionen (Verhinderung von Zugriffskonflikten u. a.), die Sicherung der Synchronisation (geänderte Inhalte unterschiedlicher Benutzer sind verfügbar zu machen), die Bereitstellung von Operationen mit dem Datenbestand (Suchen und Ändern von Daten nach Kontextbezug) u. a. Eine wichtige Form der interaktiven Auswertung eines Data Warehouse ist das Konzept OLAP (=On-Line Analytical Processing). Auf diese Weise soll eine mehrdimensionale Sicht auf die Daten, ein flexibles Berichtswesen, eine Mehrbenutzerunterstützung und anderes gesichert werden. Große Bedeutung haben auch das sog. Data Mining, worunter die softwaregestützte Ermittlung von bislang unbekannten Zusammenhängen, Mustern und Trends im Datenbestand eines Data Warehouse unter Nutzung von Methoden der Klassifikation, Regression und Segmentierung verstanden wird.