Ein Data-Warehouse sammelt und speichert Daten aus verschiedenen Quellen zentral, um sie für Analysen und Entscheidungen nutzbar zu machen. Es ermöglicht konsistente, zeitorientierte und themenspezifische Auswertungen im gesamten Unternehmen, von der Geschäftsführung bis zur Fachabteilung. Trotz seiner Vorteile stößt es bei unstrukturierten Daten, KI-Anwendungen und flexibler Skalierung an Grenzen, weshalb moderne Lösungen zunehmend hybride Architekturen nutzen.
Data Warehouse einfach erklärt
Ein Data-Warehouse (DWH) ist das Herzstück einer modernen, datengetriebenen Unternehmenssteuerung. Es sammelt, speichert und strukturiert Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen, dauerhaft und zentral.
Daten aus unterschiedlichen Vorsystemen werden zunächst aus Quellsystemen extrahiert und mit verschiedenen Schritten der Datenbewirtschaftung in ein Schichtenmodell eines Data-Warehouse geladen. Dieser Prozess wird als ETL bezeichnet: Extract, Transform, Load. Damit eng verwandt ist der Prozess, der als ELT bezeichnet wird: Extract, Transform, Load. In der Praxis ist das volumen- und technologieabhängig und hybride Mischformen sind gängig.
Ein Data-Warehouse stellt sicher, dass das Management und Fachbereiche jederzeit Zugriff auf verlässliche, konsistente Informationen haben. Diese Daten bilden die Basis für Business-Intelligence-Anwendungen und damit für fundierte strategische Entscheidungen und operative Geschäftssteuerung.
Ziel ist es, Transparenz über Kosten, Erlöse und Geschäftsprozesse zu schaffen. Gleichzeitig ermöglicht das DWH, verborgene Zusammenhänge zu entdecken, die ohne zentrale Datenspeicherung und Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen unbemerkt bleiben. So entstehen neue Handlungsoptionen für Entscheider.
Ein leistungsfähiges Data-Warehouse ist nicht nur für die Führungsetage gedacht. Es soll vielmehr die Informationsbedürfnisse im gesamten Unternehmen abdecken. Jeder Mitarbeiter soll genau die Daten erhalten, die er für seine Aufgaben braucht, schnell, zuverlässig und zielgerichtet.
Für spezifische Anforderungen lassen sich sogenannte Data-Marts erzeugen, also thematisch oder abteilungsspezifisch aufbereitete Auszüge bzw. logische Ausschnitte aus dem zentralen Datenbestand. Diese vereinfachen die Arbeit deutlich und liefern schnell die jeweils relevanten Informationen.
Data-Marts können flexibel an einzelne Anwendungsfälle angepasst werden. Sie bieten eine übersichtliche, leicht verständliche Datenstruktur, perfekt für den täglichen Einsatz.
Ein gutes Data-Warehouse zeichnet sich dadurch aus, dass es heterogene Datenquellen zu einem einheitlichen, konsistenten und qualitätsgesicherten Datenbestand zusammenführt. Das Ergebnis ist ein ganzheitlicher Blick auf das Unternehmen, mit allen relevanten Kennzahlen an einem Ort.
Die Performance spielt ebenfalls eine zentrale Rolle: Auch große Datenmengen sollen in kürzester Zeit abgefragt werden können.
Nicht zuletzt ist Datensicherheit ein entscheidender Faktor. Der Schutz vor unbefugtem Zugriff sowie der Zugriff auf die jeweils relevanten Informationen muss durch ein Governance-Konzept gewährleistet sein. Gleichzeitig sollte der Aufwand für Datenpflege und -bereitstellung in einem sinnvollen Verhältnis zum geschaffenen Mehrwert stehen.
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Die wichtigsten Vorteile eines Data Warehouses
Ein Data-Warehouse ermöglicht es Unternehmen, große Mengen unterschiedlichster Daten zentral zu speichern, gezielt zu analysieren und daraus echten Mehrwert zu ziehen. Besonders wertvoll ist dabei die Fähigkeit, auch historische Entwicklungen nachzuvollziehen, ein entscheidender Faktor für fundierte Entscheidungen, der durch ERP-Anwendungen oft nicht zu leisten ist.
Vier zentrale Merkmale machen den einzigartigen Nutzen eines Data-Warehouses aus:
Data-Warehouses sind subjektorientiert. Das bedeutet: Sie konzentrieren sich auf bestimmte Themenbereiche, etwa den Vertrieb, das Kundenverhalten oder die Finanzkennzahlen. Die Themenbereiche sind vorstrukturiert in sogenannten semantischen Modellen, die es Anwendern und Anwenderinnen leicht machen, fachlich in den Daten zu navigieren. So lassen sich gezielte Analysen durchführen und ohne die IT Berichtsanforderungen einfach umsetzen.
Sie sind zudem integriert. Unterschiedliche Datenquellen und Formate werden in einheitlicher, konsistenter Form zusammengeführt und bieten dadurch ein klares Gesamtbild.
Ein weiterer Vorteil ist die Permanenz. Einmal in das Data-Warehouse geladen, bleiben die Daten stabil. Sie werden nicht mehr verändert, sondern dienen als verlässlicher Referenzpunkt, auch und gerade beim Wechsel der Vorsysteme.
Und schließlich sind sie zeitabhängig. Veränderungen über bestimmte Zeiträume hinweg lassen sich detailliert nachvollziehen und auswerten, etwa zur Trendanalyse oder zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
Ein gut strukturiertes Data-Warehouse ist nicht nur leistungsfähig, sondern auch flexibel. Es erlaubt schnelle Abfragen, liefert hohe Datendurchsätze und bietet vielfältige Analysemöglichkeiten, vom schnellen Überblick bis hin zur detaillierten Tiefenanalyse.
Zudem bildet es die technologische Basis für moderne Business-Intelligence-Werkzeuge wie Dashboards, Reports oder individuelle Nutzeroberflächen.
Aufbau eines Data Warehouses: Die zentralen Bausteine
Ein Data-Warehouse besteht aus mehreren technischen Komponenten, die reibungslos ineinandergreifen müssen, um einen effizienten und zuverlässigen Datenfluss sicherzustellen.
Im Zentrum steht die Datenbank bzw. die analytische Datenplattform. Sie ist das Fundament und sorgt dafür, dass Daten in einer für Analysen optimierten Struktur abgelegt werden. Das kann entweder in relationalen Datenmodellen wie SQL-Datenbanken oder auch in einem Data Lakehouse-Konzept mit Speicherung in einem Data Lake geschehen. Fachlich aufbereitete Daten werden oft in multidimensionalen Strukturen wie OLAP-Würfeln oder OLAP-InMemory-Datenbanken performanceoptimiert aufbereitet als Basis für BI-Frontends. In der Praxis kommen meist relationale Standarddatenbanken zum Einsatz, wahlweise lokal betrieben oder cloudbasiert. Der Anteil an sogenannten Data Lakehouses mit vergleichbarem Aufbau, aber Data Lake Technologien für die Datenhaltung, ist gerade im Cloud-Umfeld zunehmend.
Damit diese Daten sinnvoll genutzt werden können, braucht es eine leistungsfähige Datenverarbeitung und -integration. Hier kommen Methoden wie ETL-Prozesse, Massenladeverfahren, Datenvirtualisierung, Echtzeitreplikation und Datenanreicherung zum Einsatz. Ziel ist es, die Daten so aufzubereiten, dass sie konsistent, sauber und aussagekräftig sind.
Metadaten spielen dabei eine wichtige Rolle. Sie beschreiben, woher die Daten stammen, wann sie erstellt wurden oder wie groß sie sind. Diese Metainformationen erleichtern die Verwaltung und Suche innerhalb des Systems und sind unverzichtbar für eine strukturierte Datenorganisation.
Die Datenschicht bildet die Schnittstelle zu den Endnutzern. Hier greifen Mitarbeitende auf die Daten zu, oft über Data-Marts, die speziell auf bestimmte Unternehmensbereiche zugeschnitten sind. So wird sichergestellt, dass beispielsweise nur die HR-Abteilung Zugang zu Personaldaten hat, während der Vertrieb auf Verkaufskennzahlen zugreifen kann.
Ein fachliches Modell (semantisches Modell) als Zugriffsschicht für BI-Frontends sichert die Übersetzung technischer Begriffe in fachliche Begriffe, je nach Bedarf in mehreren Sprachen.
Über moderne Zugriffstools können Nutzer Berichte erstellen, Anwendungen entwickeln oder tiefergehende Datenanalysen (z.B. Data Mining) durchführen. So wird das Data-Warehouse zu einem zentralen Werkzeug für datengetriebenes Arbeiten im gesamten Unternehmen.
Herausforderungen moderner Data-Warehouse-Lösungen
Trotz ihrer Stärken stoßen klassische Data-Warehouse-Systeme in vielen Bereichen an ihre Grenzen. Die Anforderungen moderner Unternehmen, insbesondere im Hinblick auf Datenvielfalt, Flexibilität und Zukunftstechnologien, bringen einige Herausforderungen mit sich.
Ein zentrales Problem ist die fehlende Unterstützung unstrukturierter Daten. Bilder, Texte, IoT-Daten oder Formate wie HL7, JSON und XML lassen sich in herkömmlichen Data-Warehouses kaum abbilden. Dabei schätzen Datenspezialisten wie die DATA MART Consulting, dass bis zu 80 % der Unternehmensdaten unstrukturiert sind, ein enormes Potenzial, das so ungenutzt bleibt.
Auch im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zeigen sich deutliche Einschränkungen. Klassische DWHs wurden für Berichte, Abfragen und Business Intelligence entwickelt, nicht aber für datenintensive ML-Workloads. Zudem fehlen Schnittstellen für Programmiersprachen wie Python oder R, die für Data Scientists und Entwickler unverzichtbar sind. Diese Einschränkungen werden heute durch moderne Cloud-Plattformen, die Data Lake, Data Lakehouse und Data Warehouse integrieren, wirkungsvoll adressiert.
Ein weiteres Problem ist die parallele Nutzung mehrerer Datensysteme oder sogenannter Datensilos in gewachsenen Umgebungen. Viele Unternehmen setzen neben einem DWH auch auf zusätzliche Data Lakes und abteilungsspezifische Data Marts oder anwendungsspezifische Datenhaltungen (z.B. im CRM-System). Das führt zu mehrfach vorhandenen Datenbeständen, redundanten ETL/ELT-Prozessen, Belastungen der Vorsysteme und dem Fehlen einer einheitlichen Datenquelle bzw. Datenbewirtschaftung. Datenabweichungen sind vorprogrammiert, mit teils gravierenden Folgen für Analysen und Entscheidungen.
Hinzu kommt die Schwierigkeit, Daten zwischen Lake und Warehouse synchron zu halten, wenn diese nicht technologisch und fachlich integriert sind. Der zusätzliche Aufwand macht Systeme komplexer und fehleranfälliger, insbesondere wenn es um aktuelle und konsistente Informationen geht.
Ein oft unterschätzter Faktor ist die Anbieterbindung. Viele Data-Warehouse-Lösungen und Anwendungen im CPM-Umfeld (z.B. Planungssysteme) basieren auf proprietären Formaten und Technologien. Das erschwert die Integration externer Tools, schränkt die Datenmobilität ein und macht einen Systemwechsel aufwändig oder gar unmöglich.
Schließlich spielt auch der Kostenfaktor eine Rolle. Kommerzielle DWHs koppeln Speicher- und Rechenkosten eng miteinander. Unternehmen zahlen also sowohl für die Datenhaltung als auch für jede Analyse.
Neue Architekturkonzepte wie das Lakehouse versprechen hier mehr Flexibilität, durch die entkoppelte Skalierung von Speicher und Rechenleistung.
FAQ
Wie funktioniert das Data Warehouse?
Ein Data-Warehouse verarbeitet Daten aus unterschiedlichsten Quellen, intern wie extern. Über den sogenannten ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) werden die Daten aus Vorsystemen entnommen, in eine einheitliche Struktur gebracht und dauerhaft im Warehouse gespeichert. Dieser Prozess wird regelmäßig und in der Regel nur für geänderte Datenbestände der Quellen durchgeführt, um den Datenbestand stets aktuell zu halten.
Sobald die Daten im Data-Warehouse verfügbar und aufbereitet sind, kommen Business-Intelligence-Tools ins Spiel. Sie ermöglichen die visuelle Aufbereitung, Analyse und Interpretation der Informationen, eine wertvolle Unterstützung bei datenbasierten Entscheidungen.
Ersetzt der Data Lake das klassische Data Warehouse?
Data Lake und Data Warehouse verfolgen unterschiedliche Ziele und ergänzen sich daher sinnvoll. Während Data Lake große Mengen unstrukturierter Rohdaten speichen kann, stellt das Data-Warehouse eine strukturierte, organisierte Datenbasis für präzise Berichte und Auswertungen bereit. Mit den neuen Technologien im Bereich der Data Lakes, z.B. durch Delta-Lake, rücken die Funktionalitäten aber näher an ein klassisches Data Warehouse mit relationaler Datenbank heran und sind diesem teils überlegen.
Ein vollständiger Ersatz ist der klassische Data Lake nicht, wohl aber eine wertvolle Ergänzung. Die Integration eines Data Warehouse mit relationaler Datenbank und Data Lake in einer Plattform oder in der Form des Lakehouse ermöglicht die Kombination der beiden Ansätze. Ein Data Lakehouse ist dabei quasi ein Data Warehouse auf modernster Data Lake-Technologie mit den Vorteilen beider Ansätze und technischer und fachlicher Integration.
Je nach den relevanten Daten und Formaten bietet ein Data Warehouse oder die Kombination und Integration von Data Lake und Data Warehouse einen umfassenden Blick auf die Unternehmensdaten, von der Rohdatenanalyse bis zum strategischen Reporting.