Entwicklung von Data Warehouse-Architekturen von On-Premises zu Cloud

In der heutigen Zeit sind Organisationen stärker darauf fokussiert, Daten zu analysieren, zu studieren und zu priorisieren, um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Kritische Entscheidungen und Leistungskennzahlen von Unternehmen basieren auf dem Verständnis von Daten. Alle effektive Entscheidungsfindung beginnt mit zuverlässigen Daten, und das Data Warehouse dient als definitive Informationsquelle. Die Data Warehouses haben sich von statischen, eng gekoppelten Modellen mit einem einzelnen Knoten zu dynamischen, separaten Cloud-, Speicher- und Rechenmodellen weiterentwickelt. Dieses Forschungspapier untersucht und bewertet nicht nur Data-Warehousing-Architekturen von traditionellen On-Premises- zu den neuesten Cloud-Modellen, sondern hebt auch die Herausforderungen konventioneller Systeme hervor. Wichtig ist, dass es betont, wie moderne Architekturen praktische Lösungen für die reale Welt bieten und somit das Publikum von der Effektivität der Forschung überzeugen. Es wurden außerdem einige moderne Architekturen führender Data Warehouses diskutiert und deren leistungsstarke Funktionen empfohlen. Schließlich werden die wichtigsten Komponenten der technologischen Fortschritte dieser Data Warehouses zusammengefasst.