Im Jahr 2025 stehen Unternehmen weiterhin vor der Entscheidung, ihre Data-Warehouse-Lösungen entweder in der Cloud oder On-Premises zu betreiben. Beide Ansätze bieten spezifische Vor- und Nachteile, die es sorgfältig abzuwägen gilt.
Datensicherheit: Cloud oder On-Premises – Was schützt besser?
Die Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Cloud-Lösungen haben in den letzten Jahren abgenommen, da führende Cloud-Anbieter erhebliche Investitionen in ihre Sicherheitsinfrastrukturen getätigt haben. Sie beschäftigen spezialisierte Teams, die rund um die Uhr für den Schutz der Daten sorgen. Dennoch bleibt die Kontrolle über sensible Daten ein zentrales Anliegen für viele Unternehmen. On-Premises-Lösungen ermöglichen es, die vollständige Kontrolle über die Daten zu behalten und spezifische Sicherheitsrichtlinien direkt umzusetzen. Allerdings erfordert dies erhebliche interne Ressourcen und Fachkenntnisse.
Cloud- vs. On-Premises-Data-Warehouses: 7 entscheidende Unterschiede
Integration: Wie lassen sich Cloud- und On-Premises-Data-Warehouses vernetzen?
Die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen ist entscheidend für den Erfolg eines Data Warehouses. In On-Premises-Umgebungen stehen zahlreiche ETL-Tools (Extract, Transform, Load) zur Verfügung, um Daten aus unterschiedlichen Systemen zu konsolidieren. In der Cloud bieten Anbieter spezialisierte Integrationsdienste an, die den Datenimport erleichtern und oft zusätzliche Funktionen wie Echtzeit-Datenverarbeitung oder automatische Skalierung bieten. Die Wahl des richtigen Integrationsansatzes hängt von den spezifischen Anforderungen und der bestehenden IT-Landschaft des Unternehmens ab.
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Datenwachstum: Skalierbarkeit in der Cloud vs. On-Premises
Die exponentielle Zunahme von Daten stellt Unternehmen vor Herausforderungen in Bezug auf Speicherung und Verwaltung. Cloud-Lösungen bieten hier den Vorteil der nahezu unbegrenzten Skalierbarkeit. Mit wenigen Klicks kann zusätzlicher Speicherplatz bereitgestellt werden, ohne dass physische Hardware angeschafft werden muss. Dies ermöglicht es Unternehmen, flexibel auf wachsende Datenmengen zu reagieren und nur für tatsächlich genutzte Ressourcen zu zahlen. On-Premises-Lösungen erfordern hingegen eine vorausschauende Planung und Investition in zusätzliche Hardware, was mit höheren Fixkosten verbunden ist.
On-Premises vs. Cloud Data Warehouses: Vor- und Nachteile | Computer Weekly
Leistung: Wie schnell sind Cloud- und On-Premises-Data-Warehouses wirklich?
On-Premises-Data-Warehouses bieten die Möglichkeit, Hardware und Infrastruktur genau auf die spezifischen Leistungsanforderungen zuzuschneiden, was zu einer konsistenten und vorhersehbaren Performance führt. Cloud-Data-Warehouses hingegen profitieren von der Fähigkeit, Ressourcen dynamisch zu skalieren, um Leistungsspitzen abzufangen. Allerdings kann die Performance von Faktoren wie Netzwerklatenz und gemeinsam genutzten Ressourcen beeinflusst werden. Unternehmen sollten daher ihre Leistungsanforderungen genau analysieren und entsprechend entscheiden.
Kostenvergleich: Cloud vs. On-Premises – Welche Lösung spart langfristig Geld?
Cloud-Data-Warehouses bieten ein flexibles Preismodell, während On-Premises hohe Anfangsinvestitionen erfordert. Doch welche Lösung ist auf lange Sicht kosteneffizienter?
Die Kostenstruktur unterscheidet sich deutlich zwischen Cloud- und On-Premises-Lösungen. Während bei On-Premises erhebliche Anfangsinvestitionen in Hardware, Lizenzen und Infrastruktur anfallen, arbeiten Cloud-Lösungen mit einem nutzungsbasierten Preismodell. Dies kann insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen attraktiv sein, da keine hohen Anfangsinvestitionen erforderlich sind und die Kosten flexibel an den tatsächlichen Bedarf angepasst werden können. Es ist jedoch wichtig, die langfristigen Gesamtkosten zu betrachten, da bei intensiver und dauerhafter Nutzung die Cloud-Kosten die einer On-Premises-Lösung übersteigen können.
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Cloud vs. On-Premises: Ein Kostenvergleich für Data Warehouses
Nehmen wir einen Server, der den Anforderungen eines Data Warehouses, vor allem hinsichtlich Random Access Memory (RAM) und Speicherplatz gerecht wird, können wir von ca. 5.000 Euro Beschaffungskosten ausgehen. Dazu kommen Wartungsverträge von ca. 200 Euro pro Jahr und die Kosten für eine Windows Server Lizenz sowie ggf. für eine MSSQL Server Lizenz. Die Lizenzkosten können natürlich gespart werden, wenn man auf nicht weniger gute OpenSource-Lösungen wie z.B. einer PostgreSQL-Datenbank auf Linux setzt. Zusätzlich müssen Stromkosten einkalkuliert werden. Unser Beispielserver verbraucht im 24/7-Betrieb in einem Jahr circa 4.000 Kilowatt Strom. Multipliziert mit den Kosten pro kWh von beispielsweise 10 Cent ergibt das 400 Euro Energiekosten.
Cloud SQL vs. On-Premises: Was kostet eine SQL-Instanz wirklich?
Die Kosten für eine SQL-Instanz mit ähnlichen Eckdaten liegen bei Azure oder AWS in etwa bei 50 bis 80€ im Monat. Dabei bietet sich die Platform-as-a-Service (PaaS) Variante an. Im Gegensatz zu Infrastructure-as-a-Service (IaaS) wird hier kein Server benötigt. Somit fallen auch keine Lizenzkosten und kein Administrationsaufwand für das Betriebssystem an. Die SQL-Instanz läuft in der Cloud ohne direkten Server in der Cloud.Vergleicht man also beide Modelle miteinander, kommt man im ersten Jahr auf 5.600 Euro für die On-Premise-Lösung und auf 600 bis 960 Euro für die Cloud-Lösung im ersten Jahr.
On-Premises vs. Cloud: Eine langfristige Investition mit versteckten Kosten
Der Vorteil der On-Premise-Lösung ist, dass ich den Server nur einmal beschaffen muss. Die Abschreibungsdauer liegt zwar i.d.R. bei vier Jahren, aber die meisten Server werden dann doch gute 10 Jahre gehalten. Doch erst nach 10 Jahren würde sich bei diesem Beispiel die On-Premise-Variante als günstiger erweisen als die Cloud-Variante. Selbst wenn der Wartungsvertrag nach dem fünften Jahr nicht mehr weitergezahlt wird, liegt der Schnittpunkt erst im Jahr 10. Spätestens dann ist ohnehin ein neuer Server fällig. Außerdem sind hier die Kosten für Backups noch gar nicht miteingerechnet. Diese Backups sind bei den Cloud-Datenbanken nicht nötig, da es dort integrierte Mechanismen gibt.

Fazit
Die Entscheidung zwischen Cloud- und On-Premises-Data-Warehouse-Lösungen hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter Sicherheitsanforderungen, Integrationsbedarf, Datenwachstum, Kosten und Leistungsanforderungen. Ein hybrider Ansatz, der die Vorteile beider Welten kombiniert, kann für viele Unternehmen eine sinnvolle Lösung darstellen. Letztendlich sollte die Wahl auf einer gründlichen Analyse der individuellen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens basieren.