Big data requires powerful platforms that can efficiently store a large amount of data. Such a platform is also called a data warehouse. It analyzes the information contained according to certain patterns.

Data warehousing process

The data warehousing process, which often describes how it works, involves four main steps for analyzing data by managing the data in the data warehouse and evaluating it for results.

The 4-step analysis process of a data warehouse

  1. Obtaining data from the source system
  2. Loading the data
  3. Backing up the data
  4. Analysis and evaluation of stored data

How a data warehouse is set up

A data warehouse is basically a multi-element construct like a real building. The foundation is an operational database containing a large amount of information. Finally, the so-called staging area rises from the foundation, which has a pre-sorting of the information on the task. Only after special ETL processes, which carry out the collection, extraction, transformation and loading of the data according to a predetermined structure, the information finally enters the data warehouse. This allows separate access to data, regardless of operational data storage. Finally, the information can be accessed with special data access tools. This is possible at various levels, the so-called data marts.

In order to obtain an even better structure for large amounts of data, you can also use so-called OLAP databases. These enable the consolidation of information from different areas and can efficiently map correlations and hierarchies.

However, it should be noted that each data warehouse is only as high-quality as the underlying data. Poor quality of data or patchy data can cause significant problems with analytics.

Tasks of the Data Warehouse

Within the framework of big data, it is now essential for companies to get an overview of the amount of information in order to be able to evaluate the stored data efficiently. For this reason, a data warehouse typically pursues four important tasks.

  • Central collection of all data: Data is compressed at a collection point.
  • Sorting of data roots: Separation into analytical and unprocessed data sets in order to obtain unadulterated results.
  • Data integration: Summary of data from different sources with different formats into an evaluable model.
  • Long-term storage of data: Back up the data in the form of a history for specific query possibilities and period-related analyses.

Pros and cons

A data warehouse is used by many organizations as a useful tool when it comes to storing large amounts of data. In addition to numerous advantages, however, there are also some disadvantages in terms of use.

Benefits

  • Powerful function for storing large amounts of data
  • special tools for the individual areas
  • Management of data quality

Disadvantages

  • partly long loading times (especially with increasing volume of data)
  • unstructured data cannot be processed (in the movies or audios)
  • no possibility of real-time streaming

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