Data Warehouse Lösungen

Moderne Data Warehouse Lösungen (engl. Data Warehouse Solutions) bestehen aus mehreren strukturierten Komponenten, die gemeinsam eine leistungsstarke Architektur für die Datenanalyse bilden. Der typische Aufbau eines Data Warehouse Systems umfasst eine Staging Area für den Erstimport der Daten, das Core Data Warehouse als zentrales Datenspeicher-Element und optionale Data Marts zur themenspezifischen Auswertung.
Ergänzt wird die Struktur durch ein ETL-System, das für die Extraktion, Transformation und das Laden der Daten verantwortlich ist. Durch diesen modularen Aufbau ermöglichen Data Warehouse Lösungen eine saubere Datenorganisation, Skalierbarkeit und optimale Performance für Analyseprozesse.

Data Warehouse System: Datenintegration und Prozesse

Herzstück jeder Data Warehouse Lösung ist die effiziente Integration verschiedener Datenquellen. Ob ERP-Systeme, CRM-Anwendungen, Webshops oder externe Datenlieferanten – über ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) werden die Informationen extrahiert, in ein einheitliches Format überführt und ins zentrale System geladen.
Diese Prozesse sorgen dafür, dass Daten aus unterschiedlichen Formaten und Strukturen konsistent und analysierbar bereitstehen. Gute Data Warehouse Systeme zeichnen sich durch flexible Anbindungsmöglichkeiten, robuste Datenqualitätssicherung und automatisierte Ladeprozesse aus – essenziell für aktuelle und zuverlässige Reports.

Data Marts, Staging Area
und Core Data Warehouse

Ein bewährtes Architekturprinzip innerhalb von Data Warehouse Lösungen ist die Trennung in logische Bereiche. In der Staging Area werden Rohdaten zunächst gesammelt und validiert, bevor sie ins Core Data Warehouse überführt werden – dem zentralen Speicherort für harmonisierte und historische Unternehmensdaten.
Für spezifische Analysezwecke können zusätzlich Data Marts eingerichtet werden, die einzelne Fachbereiche wie Controlling oder Vertrieb mit zugeschnittenen Datensichten versorgen. Diese Struktur macht eine Data Warehouse Lösung nicht nur leistungsfähig, sondern auch wartungsfreundlich und anpassbar an die Anforderungen verschiedener Nutzergruppen.

Data Lake:
✔ Speichert strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten
✔ Ermöglicht flexible, explorative Analysen – etwa für Data Science & ML
✔ Keine aufwändige Datenmodellierung im Vorfeld – „Schema on Read“
✔ Meist günstiger Speicher in der Cloud für hohe Datenvolumen
✔ Besser geeignet für rohe Massendaten und Echtzeiterfassung
✔ Ergänzt Data Warehouse Lösungen in modernen Architekturen

Data Warehouse:
✔ Optimiert für strukturierte Daten (z. B. aus ERP-, CRM-, BI-Systemen)
✔ Ideal für standardisierte Reports und Analysen
✔ Daten werden vorgefiltert, bereinigt und modelliert (ETL-Prozess)
✔ Hohe Performance bei komplexen Abfragen
✔ Perfekt für Business Intelligence und Controlling
✔ Fester Bestandteil klassischer Data Warehouse Lösungen

Unternehmen stehen heute vor der Wahl zwischen verschiedenen Systemen zur Speicherung und Auswertung großer Datenmengen. Data Warehouse Lösungen sind dabei besonders für strukturierte, auswertungsrelevante Daten geeignet, die konsolidiert und analysiert werden sollen.
Im Vergleich zu anderen Datenhaltungssystemen – wie etwa Data Lakes oder operativen Datenbanken – bieten sie klare Vorteile in puncto Performance, Datenqualität und Reporting. Entscheidend ist, welches Ziel mit der Datenhaltung verfolgt wird: schnelle Analyse, flexible Speicherung oder operative Verarbeitung. Ein gut geplantes Data Warehouse System überzeugt durch klare Strukturen und optimale Performance für Business Intelligence.

Data Warehouse vs Datenbank – was ist besser? Im Vergleich zur klassischen relationalen Datenbank sind Data Warehouse Lösungen speziell für die Auswertung großer Datenmengen über längere Zeiträume hinweg optimiert. Während Datenbanken primär für operative Aufgaben wie Transaktionen, Stammdatenpflege oder Bestandsführung eingesetzt werden, dient ein Data Warehouse der strategischen Analyse.
Eine Data Warehouse Analyse erlaubt komplexe Abfragen, stellt konsolidierte Informationen bereit und unterstützt die Entscheidungsfindung auf Management-Ebene. Für Unternehmen, die regelmäßig Berichte erstellen, Trends analysieren und auf historische Daten zugreifen müssen, ist eine DWH Lösung in der Regel die bessere Wahl – oder die ideale Ergänzung zur bestehenden Datenbankstruktur.

Die Architektur hinter Data Warehouse Lösungen entscheidet maßgeblich über deren Leistungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Wartungsaufwand. Dabei kommen verschiedene Data Warehouse Konzepte zum Einsatz, die je nach Datenstrategie, Unternehmensgröße und Auswertungsanforderung gewählt werden. Zentral ist die Frage, wie Daten strukturiert, historisiert und für Analysen aufbereitet werden.
Zwei bekannte methodische Ansätze liefern William Inmon und Ralph Kimball, ergänzt durch Datenmodellierungstechniken wie das Sternschema, Schneeflockenschema oder den modularen Data Vault. Jedes dieser Data Warehouse Konzepte hat seine Vor- und Nachteile – entscheidend ist die passgenaue Umsetzung auf die Unternehmensbedürfnisse.

Die bekanntesten Architekturansätze für Data Warehouse Lösungen stammen von William Inmon und Ralph Kimball – beide mit grundlegend unterschiedlichen Strategien. Inmons Ansatz verfolgt einen Top-down-Ansatz mit einem zentralen, normalisierten Enterprise Data Warehouse, aus dem anschließend Data Marts abgeleitet werden. Kimball hingegen setzt auf einen Bottom-up-Ansatz, bei dem sofort mit dimensionalen Data Marts gearbeitet wird, die später zu einem konsistenten System zusammenwachsen.
Inmon steht für strukturelle Integrität und langfristige Skalierbarkeit, Kimball für schnellen Nutzen und anwendernahe Umsetzung. Welche Lösung besser passt, hängt von den individuellen Zielen und Ressourcen des Unternehmens ab.

Bei der Modellierung von Data Warehouse Lösungen (oder auch Data Warehouse Solutions) spielen verschiedene Datenmodelle eine zentrale Rolle. Das Sternschema ist weit verbreitet und besonders übersichtlich: Eine zentrale Faktentabelle steht im Zentrum, umgeben von mehreren Dimensionstabellen – ideal für schnelle Auswertungen. Das Schneeflockenschema verfeinert dieses Modell durch weitere Normalisierungen, was zu mehr Datenkonsistenz, aber auch komplexeren Abfragen führt.
Data Vault hingegen ist ein Modell, das speziell für sich häufig ändernde Datenstrukturen entwickelt wurde. Es trennt Kerninformationen, Beziehungen und historische Veränderungen strikt – ideal für dynamische und langfristig skalierbare Data Warehouse Architekturen.

Im BI-Prozess nimmt das Data Warehouse eine zentrale Rolle ein: Es dient als zentrale Plattform zur Speicherung historischer und aktueller Unternehmensdaten, die zuvor über ETL-Prozesse integriert und aufbereitet wurden. Diese strukturierte Datenhaltung stellt sicher, dass Auswertungen auf konsistenten und geprüften Informationen basieren.
Ohne eine stabile Data Warehouse Lösung wäre der Zugriff auf qualitätsgesicherte Daten in der nötigen Tiefe kaum möglich. Ob für Management-Reports, operative Dashboards oder strategische Data Warehouse Analyse – ein zentrales Data Warehouse liefert die verlässliche Datenbasis für alle BI-Anwendungen.

Ein weiterer entscheidender Vorteil moderner Data Warehouse Lösungen ist ihre Offenheit für die Anbindung leistungsstarker Analyse- und Visualisierungstools wie Power BI, Tableau, Qlik oder Looker. Über standardisierte Schnittstellen lassen sich diese Tools nahtlos integrieren und ermöglichen interaktive Dashboards, automatisierte Reports und tiefgreifende Datenanalysen.
So wird aus dem Data Warehouse nicht nur ein Speicher, sondern ein aktives Steuerungsinstrument. Die enge Verzahnung mit BI-Software schafft echte Mehrwerte – von der schnellen Ad-hoc-Analyse bis hin zu komplexen Szenario-Betrachtungen.

SAP bietet mit SAP BW/4HANA und der SAP Data Warehouse Cloud zwei unterschiedliche Data Warehouse Lösungen, die je nach Unternehmensstrategie verschiedene Anforderungen abdecken. SAP BW/4HANA ist eine modernisierte, In-Memory-basierte Weiterentwicklung des klassischen Business Warehouse und wird vor allem in On-Premises- oder Hybrid-Szenarien eingesetzt. Es punktet durch leistungsfähige Datenmodellierung, enge ERP-Integration und hohe Skalierbarkeit.
Die SAP Data Warehouse Cloud hingegen ist eine vollständig cloudbasierte Plattform, die sich durch einfache Bedienbarkeit, flexible Datenvernetzung und moderne Self-Service-Analytics auszeichnet. Sie eignet sich besonders für agile BI-Projekte und ermöglicht eine standortübergreifende Zusammenarbeit. Beide Systeme können sinnvoll miteinander kombiniert oder in hybriden Architekturen genutzt werden.

Eine der größten Stärken moderner Data Warehouse Lösungen von SAP ist ihre Fähigkeit, sich nahtlos in hybride Systemlandschaften einzufügen. Über Konnektoren, OData-Schnittstellen und vorkonfigurierte Integrationskomponenten lassen sich SAP-Datenquellen wie SAP S/4HANA, SAP ERP oder SAP CRM effizient in ein zentrales Data Warehouse einbinden.
Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um ein On-Premises-System oder eine Cloud-Anwendung handelt. In hybriden Architekturen werden operative SAP-Systeme mit analytischen Plattformen wie SAP BW/4HANA oder der SAP Data Warehouse Cloud verknüpft – so entsteht eine ganzheitliche Datenbasis, die sowohl die tägliche Prozesssteuerung als auch das strategische Reporting optimal unterstützt.

Mit dem Wachstum eines Unternehmens steigen auch die Anforderungen an das Data Warehouse: Mehr Datenquellen, mehr Nutzer, mehr Auswertungen. Eine zukunftssichere Lösung muss daher skalierbar sein – sowohl technisch als auch organisatorisch. Gleichzeitig sind Sicherheit und Compliance nicht verhandelbar: Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Backup-Strategien und DSGVO-Konformität gehören zum Pflichtprogramm.
Besonders in Cloud-Umgebungen ist es wichtig, Sicherheitsstandards zu definieren und regelmäßig zu überprüfen. Moderne Data Warehouse Lösungen bieten dafür zahlreiche Tools – entscheidend ist, diese konsequent zu nutzen und regelmäßig auf aktuelle Anforderungen anzupassen.