Daten sind in Unternehmen mittlerweile ein anerkannter Vermögenswert. Um diesen Vermögenswert intelligent zu nutzen, haben sich in der Praxis konventionelle Data-Warehouse- und moderne Big-Data-Ansätze entwickelt. Da Daten die Grundlage beider Ansätze bilden, werden diese aus einer Makroperspektive häufig gleichgesetzt. Tatsächlich nehmen sie jedoch unterschiedliche technische, fachliche und rechtliche Parameter in den Blick: Ein klassisches Data Warehouse (DWH) und Big-Data-Technologien bieten Lösungen für ganz unterschiedliche Aufgabenstellungen und Zielrichtungen. Für eine optimale Ausschöpfung der Daten ist daher eine zielgerichtete Symbiose beider Ansätze sinnvoll.
In diesem Artikel werden beide Lösungsansätze diskutiert. Hierzu wird im ersten Schritt eine Definition der Lösungen vorgenommen, um sie anschließend einander gegenüberzustellen. Ziel des Artikels ist es, die Frage „Warum und wofür brauche ich welche Ansätze“ zu beantworten (vgl. Abbildung 1).
Abb. 1: Data Warehouse vs. Big Data
Data Warehouse
In einem Data Warehouse werden Daten aus gleich- und …