Data-Warehouse-Architektur: Ein tiefer Einblick von klassisch bis Cloud-native

Dieser umfassende Leitfaden untersucht die Data-Warehouse-Architektur, von klassischen Drei-Schichten-Modellen bis hin zu modernen Cloud-nativen Designs. Er behandelt wichtige Schichten wie Datenintegration, -speicherung und -zugriff und beschreibt detailliert die Vor- und Nachteile verschiedener Architekturen (Hybrid, Single-Tier, Two-Tier, Three-Tier, Stern-Schema, Snowflake-Schema usw.) und deren Anwendungsfälle. Aufkommende Trends wie Lakehouse, Data Mesh und Echtzeit-Pipelines werden ebenfalls behandelt, zusammen mit der Auswahl der richtigen Architektur, des Schemas und der Tools zur Optimierung von Leistung und Kosten. Echtweltbeispiele von Helsana und WashTec zeigen, wie Unternehmen ihre Dateninfrastruktur modernisiert haben, um Effizienz und Erkenntnisse zu verbessern.