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Claus Michael Sattler

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Die Nachteile eines Data Warehouse

www.cmsattler.de - Data Analytics für Manager

Moin,

in meinem letzten Post zum Thema Data Warehouses hatte ich die Vorteile eines Data Warehouses vorgestellt. Während Data Warehouses zweifellos eine Vielzahl von Vorteilen bieten, ist es für Entscheider auch wichtig, die möglichen Herausforderungen und Nachteile zu betrachten. In diesem Beitrag möchte ich einige dieser Nachteile hervorheben.

Hohe Kosten: Die Implementierung und der Betrieb eines Data Warehouses können mit beträchtlichen Kosten verbunden sein. Die Anschaffung der notwendigen Hardware, Softwarelizenzen und die Einstellung von Fachkräften können sich als teuer erweisen. Für kleine und mittlere Unternehmen kann dies eine erhebliche finanzielle Belastung darstellen. Gleiches gilt für eventuelle spätere Änderungen am Datenmodell des Data Warehouses.

Komplexität: Data Warehouses erfordern eine sorgfältige Planung und einen strukturierten Ansatz. Die Erstellung eines Datenmodells, die Datenintegration aus verschiedenen Datenquellen und die Etablierung von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation, Laden) sind komplexe Aufgaben, die viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen können. Zudem kann die Wartung und Aktualisierung eines Data Warehouses zu einer zeitlichen und finanziellen Herausforderung werden.

Zeitlicher Aufwand: Der Aufbau eines Data Warehouses erfordert eine umfangreiche Datenanalyse und Datenbereinigung, um qualitativ hochwertige Daten zu gewährleisten. Dieser Prozess kann zeitaufwändig sein und die Implementierungszeit erheblich verlängern. Gleiches gilt für die bereits oben genannten ETL-Prozesse. Daten müssen aus den Datenquellen exportiert werden, anschließen transformiert und zum Schluss ins Data Warehouse importiert werden. Unternehmen, die schnell auf Daten zugreifen müssen, könnten durch diese Verzögerungen negativ beeinträchtigt werden.

Dateninkonsistenz: Ein Data Warehouse aggregiert Daten aus verschiedenen Datenquellen und Systemen. Dabei können Dateninkonsistenzen (Unstimmigkeiten) und Dateninkohärenzen (Daten ohne Bezug aufeinander) auftreten, insbesondere wenn die Datenqualität in den Datenquellsystemen nicht optimal ist. Die Gewährleistung konsistenter und korrekter Daten kann eine große Herausforderung sein.

Skalierbarkeit: Mit der zunehmenden Datenmenge eines Unternehmens kann ein Data Warehouse an seine technischen Grenzen stoßen. Skalierbarkeitsprobleme können auftreten, wenn das Data Warehouse nicht richtig dimensioniert oder auf zukünftiges Wachstum vorbereitet ist. Die Skalierung eines Data Warehouses kann erhebliche Investitionen erfordern.

Es ist wichtig zu betonen, dass diese Nachteile nicht bedeuten, dass Data Warehouses per se schlecht sind. Vielmehr sollten Unternehmen diese Punkte bei der Entscheidung für oder gegen ein Data Warehouse berücksichtigen und eine fundierte Kosten-Nutzen-Analyse durchführen.

Letztendlich hängt die Effektivität eines Data Warehouses von einer sorgfältigen Planung, einer geeigneten Ressourcenallokation und einer kontinuierlichen Überwachung ab. Wenn diese Aspekte berücksichtigt werden, können Unternehmen die Vorteile eines Data Warehouses maximieren und die Nachteile minimieren.

Ich freue mich darauf, Ihre Meinungen zu diesem Thema zu hören. Haben Sie Erfahrungen mit Data Warehouses gemacht? Teilen Sie gerne Ihre Erkenntnisse in den Kommentaren!

In meinem nächsten Post werde ich über die Vorteile des Data Lakes berichten.

Herzliche Grüße
Claus Michael Sattler

P.S. Dieses Thema vertiefe ich in meinem Buch „Data Analytics für Manager“, das ab 1. Juli 2023 für Kindle und Tolino eBook-Reader und in gedruckter Form im Buchhandel erhältlich ist.

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Dipl.-Wirtschaftssinologin
Renate Sattler
HKUST-Kellogg-EMBA (Hong Kong University of Science and Technology)

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