Daten gibt es im Überfluss, doch nicht alle Unternehmen nutzen sie wirklich strategisch. Oft sind Informationen über verschiedene Systeme verteilt und uneinheitlich, was mit dem Aufbau eines Data Warehouse jedoch korrigiert werden kann.
Ein Data Warehouse bündelt relevante Daten aus verschiedenen Quellen, stellt sie zentral bereit und schafft damit die Basis für fundierte Analysen und damit auch Entscheidungen.
Das Data Warehouse: Definition, Aufbau und Nutzen
Den Sinn und Aufbau eines Data Warehouse kann man sich ähnlich wie eine Lagerhalle mit sehr klaren Vorgaben vorstellen. Das Data Warehouse ist ein zentrales, strukturiertes System zur Datenspeicherung und -analyse. Es wird speziell für die konsolidierte Speicherung großer, heterogener Datenmengen entwickelt und dient primär der Analyse und dem Reporting.
Ziel ist es, alle relevanten Daten unternehmensweit in einem konsistenten Format bereitzustellen, womit letztendlich Reports, Dashboards, Advanced Analytics oder KI-Anwendungen unterstützt werden.
Data Warehouse vs. Data Lake
Wichtig ist zudem die Unterscheidung zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake, also einem Datensee. Letzterer speichert ebenfalls große Datenmengen, ist jedoch unstrukturiert und beinhaltet meist eher Sensordaten oder Rohlogdaten. Der Data Lake ist also vermehrt für explorative Datenanalysen gedacht, während der Aufbau eines Data Warehouse klare Strukturen, definierte Datenmodelle und feste Abfragepfade erfordert.
Der Nutzen eines Data Warehouse
Der wahrscheinlich größte Nutzen beim Aufbau eines Data Warehouse liegt in seiner zentralisierten Funktion: Ein Data Warehouse dient als zentrale Datenbasis für sämtliche Prozesse in Ihrem Unternehmen. Statt fragmentierter Einzelreports gibt es eine gemeinsame, validierte Datenquelle – die sogenannte „Single Source of Truth“. Das reduziert Redundanzen, erleichtert die Datenpflege und sorgt für mehr Konsistenz in unternehmensweiten Auswertungen. Neben dieser Funktion bietet Ihnen ein Data Warehouse noch viele weitere Vorteile für Ihr Datenmanagement:
- Bessere Entscheidungsgrundlagen: Isolierte Excel-Sheets helfen schon lange keinen Entscheidungsträgern mehr, sondern validierte, aktuelle und historische Daten – zumal diese Daten standardisiert und nachvollziehbar präsentiert werden.
- Schnellere, automatisierte Berichterstattung: Durch automatisierte ETL-Prozesse und integrierte BI-Tools werden Reports nicht nur schneller erstellt, sondern auch regelmäßiger aktualisiert.
- Höhere Datenqualität: Im Zuge des ETL-Prozesses werden Dubletten entfernt, Formate vereinheitlicht und Werte validiert. Das erhöht nicht nur die Qualität, sondern auch das Vertrauen der Nutzer in die Daten.
- Skalierbarkeit & Performance: Moderne Data-Warehouse-Technologien, vor allem in der Qlik Sense Cloud, bieten dynamische Skalierbarkeit. Damit werden Datenvolumen, Nutzerzahlen und Abfragekomplexität flexibel angepasst.
- Self-Service BI & Flexibilität: Fachabteilungen greifen über intuitive Oberflächen eigenständig auf relevante Daten zu, um sie zu analysieren. Das erhöht die Agilität und senkt die Abhängigkeit von zentralen Ressourcen.
Warum der Aufbau eines Data Warehouse so wichtig für seine Funktionalität ist
Der Aufbau eines Data Warehouse ist kein rein technisches Thema, denn er entscheidet über Performance, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. So kann Ihr Warehouse nur mit klar definierten Strukturen und sauber modellierten Datenflüssen seinen Funktionen nachkommen.
Meist folgt der Aufbau eines Data Warehouse einem mehrstufigen Architekturmodell, in dem jede Komponente eine bestimmte Funktion erfüllt:
- Eingangshalle (Datenquellen): Die gesammelten Daten werden aus verschiedenen Systemen bezogen – ERP, CRM, Onlineshops, IoT-Sensoren oder auch Excel-Dateien.
- Förderband (ETL/ELT): In dieser Phase werden die Daten extrahiert, transformiert und geladen. Fehlerhafte oder unvollständige Daten werden bereinigt, Datenformate harmonisiert und die Informationen zielgerichtet aufbereitet.
- Zwischenlager (Staging Area): Vor der Weiterverarbeitung der Daten landen sie zunächst im Staging. Dort werden sie zwischengespeichert – oft im Rohzustand oder mit minimaler Transformation – um bei Bedarf rückverfolgt oder erneut verarbeitet zu werden.
- Hauptlager (Core DWH): Hier werden die Daten strukturiert abgelegt, meist in Form von Fakten- und Dimensionstabellen. Diese Ebene bildet das Herzstück des Systems – sie ist hoch performant, logisch organisiert und bereit für analytische Abfragen.
- Sortierstation (Data Marts): Die Daten können gezielt für bestimmte Fachbereiche voraggregiert oder speziell aufbereitet werden. So können beispielsweise Vertrieb, Controlling oder Marketing jeweils auf ihre spezifischen Sichten zugreifen.
- Verkaufsfläche (BI-Tools): Schließlich werden die Daten durch Business Intelligence Lösungen wie Power BI, Qlik oder Tableau visualisiert. Dashboards, Reports und Ad-hoc-Abfragen machen die Informationen greifbar – individuell, aktuell und interaktiv.
Wie Sie den Aufbau Ihres Data Warehouse bestimmen
Um den passenden Aufbau eines Data Warehouse zu bestimmen, sollten Sie verschiedene Faktoren berücksichtigen, besonders Ihre Ziele, Datenquellen und Unternehmensstruktur.
Ziele & Anforderungen definieren
Bevor mit dem Aufbau begonnen wird, müssen die strategischen Ziele klar sein. Wollen Sie automatisiertes Vertriebsreporting? Eine Grundlage für KI-Modelle? Prozesskennzahlen für die Produktion? Ebenso wichtig: Wer sind die Stakeholder? Welche KPIs sind entscheidend? Nur wenn hier Klarheit herrscht, kann das DWH passend strukturiert werden.
Datenquellen analysieren
Eine präzise Analyse der vorhandenen Systeme ist der nächste Schritt. Welche Datenquellen gibt es (ERP, CRM, Web, Excel etc.)? In welchen Formaten liegen die Daten vor? Welche Schnittstellen stehen zur Verfügung? Nur bei vollständiger Übersicht lässt sich ein belastbares Datenfundament schaffen.
Technologische Entscheidungen treffen
Die Auswahl der passenden Technologien beeinflusst Betrieb, Wartung und Skalierungsmöglichkeiten. Setzen Sie auf eine Cloud-Lösung wie Snowflake oder BigQuery? Oder bevorzugen Sie ein On-Prem-System wie MS SQL? Auch die Auswahl der ETL/ELT-Werkzeuge (z. B. dbt, Talend, Fivetran) sollte wohlüberlegt sein.
Datenmodell & Architektur konzipieren
Auf Basis der Ziele und Datenquellen wird das Datenmodell entworfen – z. B. als Star Schema mit einer zentralen Faktentabelle oder als Snowflake Schema mit weiteren Normalisierungen. Auch das Design der Staging Area und Data Marts sollte hier definiert werden.
ETL-/ELT-Prozesse aufbauen
Um Daten entsprechend zu lagern und nutzen, müssen sie regelmäßig aus den Quellsystemen extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen werden. Dabei ist es wichtig, die Reihenfolge und Logik der Schritte sauber zu dokumentieren, von der Rohdatenerfassung bis zur produktiven Bereitstellung.
Data Governance & Sicherheit etablieren
Ein stabiles Berechtigungsmanagement schützt sensible Daten. Rollenbasierte Zugriffssteuerung, DSGVO-Konformität, Protokollierung und dokumentierte Datenflüsse gehören zu den Grundlagen verantwortungsvoller Data Governance.
Reports und Dashboards bereitstellen
In enger Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen werden erste Berichte und Visualisierungen umgesetzt. Diese liefern schnellen Mehrwert und helfen, das neue System im Unternehmen zu etablieren. Schulungen sorgen für Akzeptanz und effiziente Nutzung.
Betrieb & Weiterentwicklung
Ein Data Warehouse ist kein statisches Projekt. Monitoring, Fehlerbehandlung und Performanceoptimierung gehören zum laufenden Betrieb. Neue Datenquellen und Anforderungen machen eine flexible Weiterentwicklung notwendig – idealerweise in kurzen, iterativen Zyklen mit engem Nutzerfeedback.
Aufbau eines Data Warehouse mit professioneller Unterstützung
Der Aufbau eines Data Warehouse muss kein Mammutprojekt sein, besonders dann nicht, wenn Sie auf erfahrene Partner setzen.
Mit der Unterstützung von effeqt benötigen Sie kein tiefgreifendes IT-Wissen, um den Aufbau Ihres Data Warehouse zu verstehen oder zu pflegen. Sie profitieren von unserer fundierten Technologieauswahl und zielgerichteten Umsetzung – abgestimmt auf die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens.
Nehmen Sie noch heute Kontakt auf und lassen Sie sich persönlich beraten!
