In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt ist eine leistungsfähige und zukunftssichere Datenplattform unerlässlich. Doch was macht ein modernes Data Warehouse aus, das Unternehmen nicht nur bei der Analyse historischer Daten unterstützt, sondern auch flexibel genug ist, um sich an neue Anforderungen anzupassen? Die nachfolgenden sieben Anforderungen zeichnen das Bild eines zeitgemäßen Data Warehouses, das als solides Fundament für datenbasierte Entscheidungen in Ihrem Unternehmen dient.
In den letzten Jahren hat sich die Technologielandschaft rasant weiterentwickelt, und der Wandel vollzieht sich in immer höherem Tempo. Doch ein Data Warehouse (DWH) ist keine kurzfristige Modeerscheinung, die durch neue Technologien ersetzt wird – es handelt sich vielmehr um ein bewährtes Konzept der Datenverarbeitung und -organisation. Die Herausforderung besteht darin, dieses Konzept kontinuierlich zu modernisieren, sodass es sowohl bestehende als auch zukünftige Geschäftsprozesse zuverlässig abbilden kann.
Verschiedene Systeme und Architekturen – wie ein Lake House, Data Fabric oder ein Single Point of Truth (SPOT) – können Teil dieser Lösung sein. Dennoch sollte die Wahl einer bestimmten Architektur nicht das zentrale Ziel einer Digitalisierungsstrategie sein, sondern vielmehr ein Mittel zum Zweck. Entscheidend ist, dass die Lösung das tägliche Arbeiten der Mitarbeitenden unterstützt und nachhaltig verbessert.
Die folgenden sieben Anforderungen beleuchten zentrale Aspekte, die für die Entwicklung einer zukunftsfähigen Data-Warehouse-Strategie essenziell sind. Ziel dieses Beitrags ist es, ein Verständnis für modernes Datenmanagement zu vermitteln und aufzuzeigen, wie Unternehmen die für sie passenden Antworten auf diese Herausforderungen finden können.
Anforderung 1: Datenmodellierung und logische Architektur
Wer strukturiert die Daten und wo? Transformieren Sie Daten zu Erkenntnissen.
Mit der Cloud im Allgemeinen sind auch neue Ansätze zur Nutzung von Daten entstanden. Im Mittelpunkt steht dabei eine effiziente Bereitstellung aller benötigten Daten, sodass diese möglichst schnell für Analysezwecke genutzt werden können. Durch diese Entwicklung haben klassische relationale Datenbanken zur Datenstrukturierung an Popularität verloren. Denn die Möglichkeit, Daten schemafrei, flexibel und ohne Abhängigkeiten in einem zentralen Cloud-Speicher abzulegen, erscheint aus Projektsicht vielversprechend. Dies erlaubt es beispielsweise, in der ersten Phase der Datenintegration ein kompaktes Vorhaben mit präzise-definiertem Umfang zu formulieren und so die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Projektabschluss zu schaffen.
Diese Herangehensweise birgt jedoch auch Risiken. Durch die Entkopplung der Datenaufbereitung von der unternehmerisch motivierten Analyse der Daten entsteht eine Verantwortungslücke bei der Strukturierung der Daten. Der Analyst möchte primär Daten auswerten und passt sie – falls nötig – seinen Bedürfnissen an. Der Entwickler hingegen sieht seine Aufgabe hauptsächlich in der Bereitstellung der Daten, ist aber zu wenig in nachgelagerte Geschäftsprozesse eingebunden, um die Daten zweckgebunden aufzubereiten.
Daraus ergibt sich eine zentrale Frage: „Wer strukturiert die Daten – und wo?
Diese Frage lässt sich nicht isoliert von einzelnen Akteuren beantworten, da die Anforderungen an die Daten je nach Projekt, Geschäftsbereich oder Nutzergruppe stark variieren. Ein unkoordiniertes Abarbeiten zahlreicher ad-hoc-Anfragen führt fast zwangsläufig zu Data Swamps – Datenlandschaften mit unterschiedlichen Versionen derselben Ursprungsdaten, die parallel verwendet werden und über die niemand mehr den Überblick behält.
Sobald Sie beginnen, Daten als strategisches Asset Ihres Unternehmens zu betrachten – aus dem verwertbare Erkenntnisse und belastbare Entscheidungsgrundlagen abgeleitet werden sollen – wird schnell klar, dass eine durchdachte Datenstrategie erforderlich ist, um dieses Ziel gewinnbringend zu erreichen. Investieren Sie daher gezielt Ressourcen in dieses unternehmerische Asset.
Indem Sie in Datenprojekten grundlegende Fragen stellen wie „Zu welchem Zweck?“, „Welcher Bedarf wird gedeckt?“ oder „Wie groß ist der Business-Impact?“, leiten Sie daraus Standards und Qualitätsanforderungen für Ihre Daten ab. So schaffen Sie klare Vorgaben, die Orientierung bieten, anstatt Akteure im Datendschungel auf sich allein gestellt kämpfen zu lassen.
Es besteht also eine offensichtliche Notwendigkeit, Konzepte zur Strukturierung Ihrer Datenflüsse zu entwickeln. Eine logische Architektur hilft, verschiedene Workflows in unterschiedliche Einheiten mit klar definierten Anforderungen zu gliedern und die technische Umsetzung durch wiederverwendbare Daten-Pipelines modular zu halten. Ebenso ist die Datenmodellierung ein essenzielles Werkzeug, um eine nachhaltige Lösung zu schaffen. Wenn sie frühzeitig alle relevanten Stakeholder einbindet und ein einheitliches Verständnis für das jeweilige Datenvorhaben schafft, führt dies zu einer effizienteren und zielgerichteten Umsetzung. Als Brücke zwischen Daten, Business-Usern und Entwicklern bildet das Datenmodell das Herzstück jedes Data Warehouses.
Anforderung 2: Die Cloud
Automatisierung und Anpassbarkeit: Den richtigen Cloud-Ansatz finden
Die Migration in die Cloud stellt Unternehmen vor einige Herausforderungen. Um erste Hürden zu überwinden, ist es hilfreich, sich zunächst mit den verschiedenen Cloud-Angeboten vertraut zu machen. Dadurch lassen sich verbreitete Sicherheitsbedenken besser einschätzen und gezielt adressieren.
Um die zahlreichen Vorteile der Cloud effektiv nutzen zu können, muss die gewählte Plattform den individuellen Anforderungen entsprechen. Im Vergleich zu On-Premise-Lösungen bieten Cloud-Umgebungen ein hohes Maß an Skalierbarkeit und Flexibilität. Die damit verbundene Vielzahl an Optionen erfordert jedoch ein tiefgehendes Verständnis der Plattformen, damit nur relevante Unterschiede in die Entscheidungsfindung einfließen.
Ausschlaggebende Merkmale einer guten PaaS- oder SaaS-Lösung sind nicht nur Performance und Sicherheit, insbesondere bei der Verarbeitung unterschiedlicher Workloads wie Streaming- oder Batchverarbeitung, sondern auch die native Integration und Unterstützung neuester KI- und Machine-Learning-Modelle. Darüber hinaus sollten Unternehmen folgende Aspekte berücksichtigen:
- Migrations- und Datenintegrationsmöglichkeiten
- Kompatibilität mit der bestehenden Infrastruktur
- Nutzerfreundlichkeit und einfache Verwaltung
- Effektives Kostenmanagement und Skalierbarkeit
Moderne Cloud-Plattformen automatisieren viele unwesentliche Prozesse beim Setup, Management und Betrieb – entweder eigenständig oder durch die Einbindung unterstützender Tools. Dennoch ist es essenziell, dass an den richtigen Stellen genügend Anpassbarkeit gegeben ist, um individuelle Lösungen optimal umzusetzen.
Die Grundlage für eine nachhaltige Entscheidung bildet eine abgestimmte Datenstrategie. Diese verfolgt das Ziel, unternehmensspezifische Anforderungen klar zu definieren und eine an den Geschäftszielen ausgerichtete Nutzung der Cloud zu ermöglichen – ohne dass die neu gewonnenen Freiheiten in unkontrollierten Experimenten münden.
Anforderung 3: Sicherheit
Wie schützen Sie Ihre Daten vor unbefugtem Zugriff?
Die Sicherheit eines Data Warehouses umfasst sowohl den Schutz vor externen Bedrohungen als auch den angemessenen Umgang mit sensiblen Daten, wenn diese berechtigterweise genutzt werden. Verschlüsselung und Anonymisierung spielen dabei eine zentrale Rolle.
Jede gängige Cloud-Plattform unterstützt etablierte Sicherheitsfunktionen, die den Datenschutz-Standards und Best Practices, wie beispielsweise HITRUST CSF, PCI-DSS, SOC 1 oder CSA, entsprechen. Dazu gehören unter anderem:
- Encryption at Rest and Transit (Verschlüsselung von gespeicherten und übertragenen Daten)
- Double Key Encryption (zusätzliche Sicherheit durch doppelte Verschlüsselung)
- Role-Based Access Control (RBAC) (rollenbasierte Zugriffskontrolle)
- Identity and Access Management (IAM) (Identitäts- und Zugriffsmanagement)
- Multi-Factor Authentication (MFA) (mehrstufige Authentifizierung)
Innerhalb des Data Warehouses sorgen klar definierte Rollenkonzepte und Zugriffsbeschränkungen dafür, dass Daten nicht ungewollt freigelegt werden. Moderne DWHs zeichnen sich durch eine effiziente und umfassende Umsetzung dieser Sicherheitsfunktionen aus.
Ein durchgängiges Sicherheitskonzept stellt sicher, dass Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg geschützt sind – von der Integration über die Nutzung und Weitergabe bis hin zur Archivierung und Löschung veralteter Daten. Durch die Implementierung entsprechender Richtlinien können Daten automatisiert optimierte Cloud-Speichersysteme durchlaufen, wodurch sich zusätzlich Kosten reduzieren lassen. Die Einhaltung bewährter Best Practices hilft dabei, Sicherheitskonzepte zu entwickeln, die regulatorische Anforderungen erfüllen.
Ein modernes DWH gewährleistet Sicherheit, indem Sie ohne großen Aufwand im laufenden Betrieb stets die Kontrolle über ihre Daten behalten.
Im ersten Teil dieses Blogbeitrags haben wir die essenziellen Grundlagen für ein modernes Data Warehouse beleuchtet: Datenmodellierung, Cloud-Integration und Sicherheit. Diese drei Aspekte schaffen eine stabile Basis, doch um langfristig erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen auch auf Skalierbarkeit, Offenheit, Nachhaltigkeit und eine effektive Orchestrierung setzen. In Teil 2 erfahren Sie, warum diese Anforderungen entscheidend sind und wie sie in der Praxis umgesetzt werden können.
