Data Science - Michael Oettinger

Скачать книгу

      2.2 Relationale Datenbanksysteme

      Relationale Datenbanksysteme dienen der Datenverwaltung und beruhen auf einem tabellenbasierten, relationalen Datenbankmodell. Sie werden auch als RDBMS (Relational Database Management System) bezeichnet. Zum Abfragen und Manipulieren der Daten wird überwiegend die Datenbanksprache SQL (Structured Query Language) eingesetzt.

      Relationale Datenbanken folgen einem grundsätzlichen Schema. Daten werden in Tabellen gespeichert, wobei die Spalten die Variablen darstellen und die Zeilen die einzelnen Datensätze. Datenbanken werden dadurch „relational“, wenn es Relationen – also Verbindungen – zwischen den Tabellen gibt. Diese werden eingeführt, um eine redundante Speicherung der gleichen Daten zu vermeiden. Damit werden Speicherplatz gespart und inkonsistente Datenhaltung vermieden. Beispielsweise werden bei einer Datenbank für Kunden nicht für jeden einzelnen Kunden die Unternehmensdaten angegeben, sondern die Kategorie Unternehmen wird als eigenständige Tabelle ausgelagert und über eine Relation den einzelnen Kunden zugeordnet. Ändert sich etwas an der Adresse des Unternehmens, muss dies nur an einer Stelle geändert werden – durch die Relation wird den einzelnen Kunden automatisch das entsprechende Unternehmen zugeordnet.

      Trotz neuerer Entwicklung (siehe den folgenden Abschnitt) stellen relationale Datenbanken nach wie vor die große Mehrzahl der Datenspeicher in Unternehmen dar und sind zentraler Bestandteil der meisten operativen Anwendungen (ERP, CRM, HCM, SCM, Fachsysteme …).

      Die wichtigsten Anbieter sind:

      • Oracle (Marktführer nach Umsatz)

      • Microsoft SQL Server (Marktführer in bestimmten Märkten und auf bestimmten Plattformen)

      • MySQL (Open Source, von Oracle erworben, höchste Anzahl an Implementierungen)

      • PostgreSQL (Open Source)

      • IBM DB2

      • SAP Adaptive Server / SQL Anywhere / SAP MaxDB

      • Amazon RDS (Cloud-Angebot für RDBS)

      2.3 Data-Warehouse

      Ein Data-Warehouse (DW oder DWH) ist eine zentrale Sammlung von Daten, die sich aus verschiedenen Quellen speist und vor allem für den Zweck der Analyse und der betriebswirtschaftlichen Entscheidungshilfe dauerhaft gespeichert wird.

      Meistens wird ein Data-Warehouse aus zwei Gründen aufgebaut:

      • Es soll eine Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Datenbeständen erfolgen. Im Data-Warehouse können die Daten konsistent gesichtet und datenquellenübergreifend ausgewertet werden. Die zeitaufwendigen und technisch anspruchsvollen Aufgaben der Datenextraktion und -integration aus verschiedenen Systemen erfolgt damit (im Ideal) einmalig und an zentraler Stelle. Die Daten stehen dann für Analysen und Reporting für die Fachabteilungen „konsumbereit“ zur Verfügung.

      • Durch eine Trennung der (oft „sensiblen“) Daten in den operativen Systemen von den für das Reporting genutzten Daten im Data-Warehouse soll sichergestellt werden, dass durch die Datenabfragen für Analysen und Reporting keine operativen Systeme „gestört“ werden. Niemand möchte, dass der Azubi in der Vertriebsabteilung durch eine Abfrage der kompletten, weltweiten Produktverkäufe, nach Wochen und Postleitzahl gegliedert, das Buchhaltungssystem für eine halbe Stunde lahmlegt.

       Abbildung 1: Quelle: https://www.pmone.com/blog/wiki/data-warehouse/

      Technisch gesehen sind Data-Warehouse-Systeme eine Sammlung von Softwarekomponenten, die die Umsetzung des Data-Warehouse-Konzeptes ermöglichen. Sie bestehen aus:

      • ETL-Komponenten, die den ETL-Prozess (also die Extraktion, Transformation und das Loading der Daten) unterstützen,

      • dem Core-Data-Warehouse, also einer Sammlung von gemanagten Datenbanksystemen, die auf Parallelisierung und Performance für das Handling riesiger Datenmengen optimiert sind,

      • den „vorbereiteten“ Aggregationen (Star-Schemas), die Auswertungen beschleunigen.

      • einem User Interface, das die Verwaltung und die Auswertung der Datenbestände ermöglicht.

      Die wichtigsten Anbieter von Data-Warehouse-Systemen sind:

      • Oracle

      • Teradata

      • Microsoft

      • IBM

      Data Lake

      In letzter Zeit wird immer häufiger der Begriff „Data Lake“ verwendet. Es handelt sich dabei um ein Konzept, das als eine Erweiterung des Data-Warehouse-Gedankens gesehen werden kann, der dann aber technisch mit Hadoop- oder NoSQL-Mitteln umgesetzt wird (siehe die folgenden zwei Abschnitte).

      Im Unterschied zum Data-Warehouse, wo die Daten aus verschiedenen Quellen bezogen und dann so aufbereitet werden, dass sie vergleichbar sind und damit aggregiert werden können (ETL-Prozess), werden beim Data Lake die Daten erst einmal im ursprünglichen Format und unbearbeitet gesammelt. Eine Bearbeitung bzw. Transformation der Daten erfolgt dann erst bei Bedarf vor der eigentlichen Analyse (ELT-Prozess). Diese Vorgehensweise eignet sich also vor allem für

      • eher unstrukturierte Daten, z. B. aus sozialen Medien, Blogbeiträgen, Bild- und Videodateien,

      • strukturiertere XML- bzw. HTML-Daten,

      • oder für Sensor-Daten.

      Damit sind wir nun wirklich im Bereich Big Data angekommen. Die große Herausforderung ist es an dieser Stelle, diesen erstmal unbearbeiteten „Datensee“ tatsächlich für Analysen und damit einhergehend für den Erkenntnisgewinn zu nutzen. Ein Datentümpel, der ständig mit unnützen Datenmengen ergänzt wird und wächst und wächst, ist wertlos.

      Die klassischen Analyseverfahren (siehe Abschnitt 4.4) sind für strukturierte Daten konzipiert. Eine Analyse der unstrukturierten Daten setzt also voraus, dass diese in irgendeiner Form strukturiert werden, um sie im Anschluss mit den vorhandenen Verfahren analysieren zu können. Nur durch eine integrierte Datenstrategie, die die strukturierten und unstrukturierten Daten miteinbezieht, können die Schätze des Big Data tatsächlich gehoben werden.

      2.4 NoSQL

      Unter dem Begriff NoSQL werden unterschiedliche Arten von Datenverwaltungssystemen zusammengefasst. Ganz wichtig vorneweg: NoSQL steht nicht für „no SQL“, also „kein SQL“! Das „No“ bedeutet vielmehr „not only“. NoSQL ist also keine Anti-SQL-Bewegung, sondern soll eine Alternative bzw. Bereicherung zur SQL-Welt darstellen.

      Den unterschiedlichen Ausprägungen von NoSQL-Datenbanken ist gemeinsam, dass sie für Anwendungsfälle geschaffen wurden, in denen die verfügbaren SQL-basierten Datenbanken an ihre Grenzen stießen und daher nicht oder nur mit sehr großem Aufwand einsetzbar waren.

      Die Architektur vieler NoSQL-Datenbanken setzt auf den Einsatz einer großen Anzahl kostengünstiger Rechnersysteme zur Datenspeicherung, wobei die meisten Knoten gleichrangig sind. Eine Skalierung erfolgt dann einfach durch Hinzufügen weiterer Knoten.

      NoSQL-Datenbanken unterscheiden sich hinsichtlich der Art der „Verschlüsselung“. Es gibt „Key-Value-Stores“ oder komplexere, dokumentenorientierte Ansätze, die zusätzlich zu Dokumenten noch Verknüpfungen zwischen Dokumenten bieten.

      NoSQL-Datenbanken werden vor allem dann eingesetzt, wenn SQL-Datenbanken an ihre Grenzen stoßen. In NoSQL-Systemen lassen sich z. B. wesentlich größere Mengen an Daten performant ablegen und aufrufen. Bei komplexen Abfrageanforderungen, etwa im Bereich unstrukturierter Daten wie Video-, Audio- oder Bilddateien, erlauben einige NoSQL-Datenbanken baumförmige Strukturen der Metadaten ohne ein fest definiertes Datenschema und deren flexible Abfrage. Bei Daten mit schwankendem

Скачать книгу