In „Die Top 7 Anforderungen an ein modernes Data Warehouse (Teil 1)“ haben wir die folgenden essenziellen Anforderungen 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 diesem Teil erfahren Sie, warum diese Anforderungen entscheidend sind und wie sie in der Praxis umgesetzt werden können.
Anforderung 4: Skalierbarkeit
Technische und logische Skalierbarkeit für wachsende Anforderungen
Im Kontext moderner Data Warehouses ist es essenziell, die zugrunde liegende Architektur und Datenverarbeitung so zu gestalten, dass sie sowohl technisch als auch logisch skalierbar bleibt. Nur so können Unternehmen flexibel und effizient auf sich verändernde Anforderungen reagieren.
Moderne Cloud-Plattformen bieten durch die Trennung von Compute- und Storage-Ressourcen enormes Potenzial – nicht nur für die Entwicklung, sondern auch für eine effiziente Ressourcennutzung und Kostenreduktion. Einerseits können notwendige Ressourcen für einzelne Komponenten schnell bereitgestellt werden, ohne eine zentrale Koordination. Andererseits ermöglicht das Pay-as-you-go-Prinzip, dass Unternehmen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zahlen, anstatt zusätzliche Kapazitäten im Leerlauf vorhalten zu müssen.
Neben der technischen Skalierbarkeit spielt auch die logische Modellierung eine entscheidende Rolle. Eine Entkopplung der Geschäftslogik vom Data Warehouse ist essenziell für agiles Projektmanagement. Dabei wird die Datenintegration und -konsolidierung zunächst unabhängig von spezifischen Analyseanforderungen in einem Single Point of Truth (SPOT) aufgebaut. Von dort aus können downstream Analysen beispielsweise in Data Marts erfolgen, die alle auf derselben Datenbasis aufsetzen. Durch die Wiederverwendung bestehender Lösungen und gemeinsam genutzte Pipelines müssen neue Use Cases keine großen strukturellen Anpassungen vornehmen und können so agiler skalieren. Ein Sinnbild für diese Veränderung ist der Paradigmenwechsel von Extract-Transform-Load (ETL) zu Extract-Load-Transform (ELT). Hier erfolgt die Transformation erst am Ende der Pipeline, sodass Daten für spezifische Use Cases angepasst werden können – im Gegensatz zu fest definierten ETL-Prozessen, die für jede Anwendung individuell erstellt werden müssen.
Neue Datenarchitekturen wie Data Vault 2.0 bieten Unternehmen die Möglichkeit, mit wachsendem Datenvolumen und zunehmender Komplexität zu skalieren. Data Vault ermöglicht eine beliebige Erweiterung des Datenmodells, eine strukturierte und historisierte Speicherung sowie eine flexible Anpassung an neue Geschäftsanforderungen.
Die aus der Softwareentwicklung bekannte Methode CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) wird unter dem Begriff DataOps zunehmend auf die Datenverarbeitung übertragen. Dies ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Bereitstellung von Datenpipelines und Anwendungen, wodurch sich Prozesse effizienter gestalten lassen. Ein modernes Data Warehouse zeichnet sich daher durch die nahtlose Integration entsprechender Automatisierungstools aus.
Die Gestaltung einer modularen und skalierbaren Architektur erfordert ein fundiertes Verständnis sowohl der technischen als auch der geschäftlichen Aspekte des Data Managements. Unternehmen profitieren von dieser weitsichtigen Strategie, da sie ihre Reaktionsfähigkeit in einem dynamischen Markt erheblich steigern und eine solide Basis für Innovationen schaffen.
Anforderung 5: Offenheit & Flexibilität
Meistern Sie die schnell wechselnde Technologielandschaft.
Mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt zu halten, erfordert kontinuierliche Weiterentwicklung. Während die Kontinuität und Integrität des bestehenden Systems durch eine modulare Architektur auch bei fortschreitender Skalierung gewährleistet werden kann, spielt die Offenheit der Plattform eine entscheidende Rolle, um neue Technologien schnell zu integrieren. Die Übertragbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Infrastruktur sowie die Nutzung des bestehenden Know-hows sind essenziell, um Investitionen zu schützen und gleichzeitig Innovationen voranzutreiben.
Ein zentraler Aspekt für die Offenheit und Flexibilität einer Plattform ist ihre Interoperabilität. Zunächst sollten alle bestehenden Datenquellen nahtlos eingebunden und konsolidiert werden können. Darüber hinaus kann es von Vorteil sein, das Unternehmen stärker in das globale digitale Ökosystem zu integrieren, um schneller auf neue Technologien zuzugreifen und sich effizient mit externen Partnern und Plattformen zu vernetzen. APIs spielen hierbei eine Schlüsselrolle, indem sie den sicheren Datenaustausch ermöglichen, ohne den Schutz sensibler Informationen zu gefährden. Der Einsatz offener Standards stellt sicher, dass plattformübergreifende Lösungen entwickelt werden, die langfristig nachhaltig und zukunftssicher sind.
Neben der externen Vernetzung gewinnen auch die interne Offenheit und Zugänglichkeit von Daten zunehmend an Bedeutung. Unternehmen setzen verstärkt darauf, Domänen-Daten mit zusätzlichen Dimensionen anzureichern und eine dezentrale Verwaltung zu ermöglichen. Entwicklungen wie generative künstliche Intelligenz (GenAI) lassen sich nur mit einer starken Cloud-Anbindung effektiv in bestehende Systeme integrieren. Zukunftssicher aufgestellt zu sein bedeutet daher, das eigene Datenökosystem gezielt zu öffnen, um Innovationen voranzutreiben und neue technologische Möglichkeiten frühzeitig zu nutzen.
Anforderung 6: Nachhaltigkeit
Benutzerzentrierte Ansätze und nachhaltige Innovation.
Im Sinne der Daten-Demokratisierung werden Analysten aus allen Geschäftsbereichen befähigt, selbstständig neue Datensätze und Tools zu entdecken, Zugriffsrechte anzufordern und Daten in ihre Analysen zu integrieren. In diesem Zusammenhang wird häufig von Self-Service Usern oder Citizen Developern gesprochen. Mit der Ausweitung der Befugnisse steigt jedoch auch das Risiko eines unkontrollierten Datenwachstums. Um diesem entgegenzuwirken, gibt es Designlösungen, die eine gezielte Steuerung ermöglichen.
Ein noch weitreichenderes Problem bei der Entwicklung neuer Daten-Use-Cases ist die Gefahr sogenannter „Stranded Assets“ – Datenprojekte, in die viel Arbeit investiert wurde, die aber letztlich ungenutzt bleiben, weil sie keinen echten Bedarf decken. Dieses Problem lässt sich vermeiden, indem die eigentlichen Nutzer – also Business User oder Analysten – von Anfang an aktiv in die Projekte eingebunden werden. Sie können präzise formulieren, welchen konkreten Bedarf es gibt, wie hoch die Relevanz ist und welche spezifischen Anforderungen sie an die Daten haben. Für nachhaltige Datenprojekte ist diese enge Zusammenarbeit zwischen Business- und Datenexperten von unschätzbarem Wert und ein weiterer Grund, mit einem modernen Data-Warehouse-Konzept eine Brücke zwischen diesen beiden Welten zu schlagen.
Daten-Demokratisierung ermutigt Mitarbeiter, aktiv mit Unternehmensdaten zu interagieren und neue Anwendungsfälle zu entwickeln. Gleichzeitig fördert sie den internen Austausch und trägt so zu einer produktiven Datenkultur bei. Auch das Erhalten und Weitergeben von unternehmensspezifischem Know-how ist ein wichtiger Faktor für nachhaltige Projekte. Darüber hinaus steigert es die Mitarbeiterzufriedenheit, wenn sie sehen, dass ihre erworbenen Fähigkeiten langfristig genutzt und weiterentwickelt werden können. Vertraute Tools und Arbeitsumgebungen beschleunigen ihre Arbeit und erleichtern den Umgang mit Daten. Ein modernes Data Warehouse stellt daher die Nutzer in den Mittelpunkt und begleitet sie mit entsprechenden Schulungsangeboten.
Diese Demokratisierung sollte jedoch immer mit einer komplementären Data Governance einhergehen. Eine solche Kontrollinstanz ist notwendig, um sicherzustellen, dass die neu gewonnenen Freiheiten nicht unkontrolliert ausufern und die Ziele der unternehmensweiten Datenstrategie weiterhin klar verfolgt werden. Bei der Regulierung der Prozesse ist es wichtig, die richtigen Schwerpunkte zu setzen, um die Initiative der Mitarbeiter nicht durch übermäßige Einschränkungen zu ersticken. Gleichzeitig trägt Data Governance zur Pflege von Metadaten und Datenprodukten bei, um eine hohe Datenqualität sicherzustellen und langfristig eine organische Nachfrage nach gut zugänglichen Daten zu fördern.
Das Data Mesh Konzept greift diese Anforderungen auf und verfolgt beim Betriebsmodell ein Domänen-orientiertes Design. Es ermutigt Domänen, ihre eigenen Datenprodukte zu entwickeln und immer weiter aufzuwerten. Haben diese eine gewisse Reife erreicht, können sie nahtlos in das bestehende Mesh integriert werden. Die Vorteile eines Data Meshs liegen darin, dass eine zentrale Plattform-Domäne die Infrastruktur, Software und Services bereitstellt, mit der alle Domänen einheitlich arbeiten können. Teil dessen ist auch eine Self-Service Plattform, die Mitarbeitenden den Einstieg und die Nutzung des Meshs vereinfachen und so die Demokratisierung der Daten ermöglichen. Dabei wird auf eine föderierte Governance gesetzt, bei der Data Stewards innerhalb der Domäne für die Einhaltung der in einer zentralen Governance Gilde festgelegten Qualitätsstandards und Richtlinien verantwortlich sind.
Anforderung 7: Orchestrierung
Wie eine starke Infrastruktur Data Governance und Leadership beflügelt.
In der Datenverarbeitung versteht man unter Orchestrierung die gezielte Organisation von Datenprozessen, insbesondere im Hinblick auf die Verarbeitung großer und vielfältiger Datenmengen. Intelligente Systeme optimieren dabei nicht nur die Abfragelogik, sondern steuern auch die Lastverteilung und Ressourcenzuweisung, um eine maximale Effizienz zu gewährleisten.
Wird zudem die Entwicklung Ihrer Datenplattform orchestriert, entstehen wiederverwendbare und flexible Pipelines, die die Reaktionszeit auf neue Businessanforderungen verkürzen. Neben der Unterstützung Ihrer Entwickler bietet ein modernes Data Warehouse jedoch weit mehr als nur technische Vorteile. Es optimiert nicht nur den Umgang mit Daten, sondern trägt auch zur Effizienzsteigerung Ihrer Geschäftsprozesse bei und erhöht deren Attraktivität.
Eine gut abgestimmte Dateninfrastruktur bildet die Grundlage für eine effektive Data Governance. Durch das automatisierte Erfassen wesentlicher Merkmale und die strukturierte Dokumentation der verwendeten Daten sorgt Governance für eine reibungslosere Nutzung und Verwaltung von Datenprodukten. Dies erhöht die Transparenz, schafft die Basis für weitere Analysen und Audits und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten nachhaltiger zu nutzen. Integrierte Datenkataloge erleichtern den Zugriff auf relevante Datensätze, fördern die Zusammenarbeit verschiedener Geschäftsbereiche und helfen dabei, Synergien innerhalb des Unternehmens zu identifizieren. Dadurch kann das volle Potenzial Ihrer Daten ausgeschöpft werden.
Auf die Unternehmensstrategie ausgerichtete Standards und Vorgaben machen nicht nur interne Teams effektiver, sondern erleichtern auch die Interpretation verfügbarer Daten und verkürzen so die Time-to-Insight – also die Zeit, die benötigt wird, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Integrierte Glossare sorgen für eine klare und einheitliche Kommunikation sowohl intern als auch extern. Zudem lassen sich strategische Initiativen durch datengetriebene Erkenntnisse überzeugender argumentieren und gezielter steuern, sodass Unternehmen proaktiv auf sich wandelnde Marktbedingungen reagieren können. Die Möglichkeit, Datenprodukte direkt an Dritte zu verkaufen und so neue Einnahmequellen zu erschließen, zeigt eindrucksvoll, dass ein Data Warehouse weit mehr als nur ein Speicherort für Daten sein kann.
Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, sind Data Leader von unschätzbarem Wert – datenaffine Persönlichkeiten, die nicht nur das Potenzial datengetriebener Arbeit verstehen, sondern es auch aktiv vorleben und die Belegschaft hinter neuen Vorhaben vereinen können. Data Leadership sollte idealerweise bis in den Vorstand reichen, um bereichsübergreifende Entscheidungen treffen und durchsetzen sowie eine gemeinsame Vision für eine nachhaltige Datenstrategie entwickeln zu können. Mit einem umfassenden Datenkonzept, das Dateninitiativen konsequent an dieser Vision ausrichtet, lassen sich echte Wettbewerbsvorteile realisieren – und der Weg zur Datenexzellenz ist geebnet.
Fazit
Ein modernes Data Warehouse entfaltet sein volles Potenzial erst durch das intelligente Zusammenspiel seiner zentralen Komponenten. Die sieben Anforderungen – von Datenmodellierung über Cloud-Integration bis hin zur Orchestrierung – sind keine isolierten Bausteine, sondern bilden ein vernetztes Ökosystem, das Synergien schafft und echten Mehrwert generiert.
So ermöglicht etwa die logische Architektur (Anforderung 1) in Kombination mit Cloud-Lösungen (Anforderung 2) eine skalierbare Datenverarbeitung (Anforderung 4), während eine starke Data Governance (Anforderung 7) die Sicherheit (Anforderung 3) sowie die Nachhaltigkeit (Anforderung 6) durch klare Richtlinien absichert.
Effektives Data Management bedeutet, diese Wechselwirkungen zu verstehen und gezielt zu nutzen. Modulare Pipelines, dezentrale Architekturen wie Data Mesh und automatisierte Workflows im Sinne von DataOps bilden die Grundlage für eine agile und zukunftssichere Datenstrategie. Dabei fungiert die Cloud als Enabler, der Skalierung, Kosteneffizienz und globale Vernetzung vereint.
Um die digitale Transformation nachhaltig zu gestalten, ist eine bedarfsgerechte Selektion und Integration dieser Werkzeuge essenziell. Erst wenn Skalierung, Sicherheit und Innovation strategisch ausbalanciert werden, entsteht ein echtes, langfristiges Wertpotenzial.
