Erweiterung des Data Warehouse um Hadoop, NoSQL & Co

Abstract

Durch die immer starker wachsenden Datenberge stößt der klassische Data Warehouse-Ansatz an seine Grenzen, weil er in Punkto Schnel- ligkeit, Datenvolumen und Auswertungsmöglichkeiten nicht mehr mithalten kann. Neue Big Data-Technologien wie analytische Datenbanken, NoSQL-Datenbanken oder Hadoop versprechen Abhilfe, haben aber einige Nachteile: Während sich ana- lytische Datenbanken nur unzureichend mit anderen Datenquellen integrieren lassen, reichen die Abfragesprachen von NoSQL-Datenbanken nicht an die Möglichkeiten von SQL heran. Die Einführung von Hadoop erfordert wiederum den aufwändigen Aufbau von Knowhow im Unternehmen. Durch eine geschickte Kombination des Data Warehouse-Konzepts mit modernen Big Data-Technologien lassen sich diese Schwierigkeiten überwinden: Die Data Marts, auf die analytische Datenbanken zu- greifen, können aus dem Data Warehouse gespeist werden. Die Vorteile von NoSQL lassen sich in den Applikationsdatenbanken nutzen, während die Daten für die Ana- lysen in das Data Warehouse geladen werden, wo die relationalen Datenbanken ihre Stärken ausspielen. Die Ergebnisse von Hadoop-Transaktionen schließlich lassen sich sehr gut in einem Data Warehouse oder in Data Marts ablegen, wo sie ein- fach über eine Data-Warehouse-Plattform ausgewertet werden können, während die Rohdaten weiterhin bei Hadoop verbleiben. Zudem unterstützt Hadoop auch Werk- zeuge fur einen performanten SQL-Zugriff. Der Artikel beschreibt, wie aus altem Data Warehouse-Konzept und modernen Technologien die „neue Realität“ entsteht und illustriert dies an verschiedenen Einsatzszenarien.