Cloud Data Warehouses hosten und analysieren Daten für moderne Unternehmen, um schnellere Entscheidungen und klarere Einblicke zu ermöglichen. Sie vereinheitlichen Informationen innerhalb von Unternehmen, führen komplexe Analysen schnell durch und geben Teams genaue Antworten, ohne sich auf veraltete Infrastruktur zu verlassen. Data-Warehouse-as-a-Service (DWaaS) ist ein wachsendes Geschäftsmodell, dessen Größe von 6,85 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 8,13 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 steigen dürfte.

Im Folgenden erklären wir Ihnen, wie Cloud Data Warehouses funktionieren, welche Probleme sie lösen und worauf Sie bei einem Dienstleister achten sollten.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was ist ein Cloud Data Warehouse?
  
• Wie funktioniert ein Cloud Data Warehouse?
  
• Wie treiben Datenpipelines Cloud Data Warehouses an?
  
• Welche Geschäftsprobleme löst ein Cloud Data Warehouse?
  
• Was sind die Hauptfunktionen eines Cloud Data Warehouse?
  

Was ist ein Cloud Data Warehouse?

Ein Cloud Data Warehouse ist ein zentraler Ort, um Daten zu speichern und zu analysieren. Es wird in der Cloud betrieben, was bedeutet, dass Ihr Team von überall aus auf Daten zugreifen und damit arbeiten kann und Sie selbst keine Infrastruktur unterhalten müssen.

Das Prinzip besteht darin, Daten aus allen Bereichen Ihres Unternehmens (z. B. Vertrieb, Marketing, Kundensupport, Finanzen) zu erfassen und an einer Stelle zu speichern, die für die Analyse geeignet ist. Diese Daten stammen möglicherweise aus Ihrem Customer Relationship(CRM)-System, einer Webanalyseplattform, Protokollen zur Produktnutzung oder internen Datenbanken. Das Data Warehouse nimmt alle Daten auf und organisiert diese, damit sie für Abfragen und Berichte bereitstehen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, die sich live auf physischen Servern in Ihrem Büro befinden, lassen sich Cloud Data Warehouses mit Ihrem Wachstum skalieren. Wenn Sie mit ein paar Millionen Datenzeilen beginnen und am Ende ein paar Milliarden haben, wird die Plattform hinter den Kulissen entsprechend erweitert, ohne dass Sie neue Server installieren oder Ihre Architektur überarbeiten müssen.

Sie erhalten auch schnell Einblicke aus Ihren Daten. Ein Cloud Data Warehouse ist für rasche umfangreiche Analyse konzipiert. Sie können große Datensätze filtern, gruppieren, verbinden und entsprechende Berechnungen anstellen, ohne dass es zu einer Verlangsamung kommt.

Wie funktioniert ein Cloud Data Warehouse?

Ein Cloud Data Warehouse verwandelt rohe, verteilte Daten in strukturierte, abfragefreundliche Einblicke. Die meisten Teams interagieren mit dem Warehouse, indem sie entweder direkt SQL-Abfragen (Structured Query Language) schreiben oder es über Standardtreiber und APIs (Application Programming Interfaces) mit nachgelagerten Plattformen wie Looker, Tableau, Mode oder internen Anwendungen verbinden.

Und das passiert hinter den Kulissen, damit alles funktioniert.

Datenaufnahme

Daten werden aus verschiedenen Quellen (z. B. CRM-Plattformen, Webanwendungen, Finanztools) abgerufen und über einen ETL- (Extrahieren, Transformieren und Laden) oder ELT-Prozess (Extrahieren, Laden und Transformieren) in das Warehouse eingegeben. Diese Schritte beinhalten Folgendes:

• Extrahieren: Rohdaten werden aus der ursprünglichen Quelle abgerufen.

• Transformieren: Die Daten werden bereinigt, neu formatiert und normalisiert.

• Laden: Die Daten werden ins Data Warehouse verschoben.

Datenorganisation

Sobald die Daten geladen sind, werden sie in einer Struktur gespeichert, die für die Analyse optimiert ist. Die meisten Cloud Warehouses verwenden spaltenweisen Speicher, d. h. sie organisieren Daten nach Spalten und nicht nach Zeilen. Auf diese Weise lassen sich große Mengen schneller durchsuchen und filtern, vor allem, wenn Sie jeweils nur an einigen wenigen Spalten interessiert sind.

Der Speicher ist auf viele Maschinen in der Cloud verteilt. Dies verleiht dem System horizontale Skalierbarkeit: Sie können Terabyte (TB) oder Petabyte (PB) speichern, ohne Ihre Einrichtung zu ändern. Es bedeutet auch, dass das System Daten hinter den Kulissen replizieren und partitionieren kann, um sie schneller abzurufen. Das Data Warehouse verwaltet Speicherplatz, Redundanz und Speicheroptimierung für Sie.

Berechnung und Verarbeitung

Wenn Sie dem Warehouse über SQL oder ein Business Intelligence(BI)-Tool eine Frage stellen, wird die Abfrage parallel auf mehrere Rechenknoten verteilt. Das nennt man MPP (Massively Parallel Processing) und ermöglicht es Cloud Warehouses, komplexe Analysen schnell und in großem Umfang durchzuführen.

Das System weist gerade genug Rechenleistung zu, um Ihre Abfrage effizient auszuführen, und schaltet sie dann ab, wenn es fertig ist. Wenn mehrere Teams gleichzeitig Daten abfragen, kann die Plattform Workloads isolieren oder zusätzliche Cluster öffnen, um die Leistung konsistent zu halten. Speicher und Rechenleistung sind entkoppelt, sodass sie unabhängig skalieren. Abfragen, deren Ausführung bei älteren Systemen Stunden gedauert hätte, lassen sich in Sekundenschnelle beantworten, selbst wenn sie Milliarden von Datenzeilen durchsuchen oder mehrere große Tabellen miteinander verbinden.

Wie treiben Datenpipelines Cloud Data Warehouses an?

Ein Cloud Data Warehouse ist nur so nützlich wie die Daten, die darin einfließen. Hier kommen Datenpipelines ins Spiel. Datenpipelines verschieben Daten von dort, wo sie generiert werden (d. h. Ihre Apps, Datenbanken und Tools von Drittanbietern), in das Data Warehouse, wo sie abgefragt und analysiert werden können. Sie übernehmen den ETL- oder ELT-Prozess, extrahieren Daten aus Quellsystemen, transformieren oder bereinigen diese Daten und laden sie ins Data Warehouse. Einige Pipelines laufen nach einem Zeitplan und rufen Daten stündlich oder einmal täglich ab. Andere sind so konzipiert, dass sie Daten kontinuierlich in Echtzeit verschieben. So oder so ist es das Ziel, dass Ihr Data Warehouse immer den aktuellen Zustand des Unternehmens widerspiegelt.

Gut entworfene Pipelines sorgen für einen reibungslosen, konsistenten und pünktlichen Datenfluss. Sie stellen sicher, dass neue Transaktionen, Ereignisse und Updates mit minimaler Verzögerung im Data Warehouse erscheinen, und formatieren Daten, sodass Analystinnen und Analysten dies nicht tun müssen. Datenpipelines verringern das Risiko von Inkonsistenzen oder menschlichem Versagen und skalieren automatisch bei wachsender Datenmenge.

In der Vergangenheit haben Teams oft selbst Pipelines erstellt – Skripte geschrieben, Aufträge geplant und Wiederholungen und Ausfälle verwaltet. Dieser Ansatz funktioniert eine Weile, ist aber fehleranfällig und zeitintensiv. Heute lassen sich viele Cloud Data Warehouses über vorgefertigte Connectors oder native Pipelines direkt in beliebte Apps und Dienste integrieren. Dadurch sind sie einfacher einzurichten und weitaus zuverlässiger in der Anwendung. Stripe Data Pipeline ist ein gutes Beispiel: Die Lösung synchronisiert Stripe-Daten direkt mit Ihrem Datenspeicherziel. Die Stripe-Daten kommen bereinigt an, sind auf dem aktuellen Stand und stehen direkt für Abfragen bereit.

Pipelines machen Ihr Data Warehouse dynamisch: Es ist ständig aktualisiert und immer bereit. Unabhängig davon, ob Ihre Quelldaten aus Software-as-a-Service (SaaS)-Tools, Produktionsdatenbanken oder Ereignisströmen stammen, halten Pipelines den Fluss am Laufen.

Welche Geschäftsprobleme löst ein Cloud Data Warehouse?

Cloud Data Warehouses können langjährige, tief liegende Probleme lösen, die eine datenbasierte Entscheidungsfindung behindern. Diese Plattformen wurden entwickelt, um die Reibungspunkte zu beseitigen, die Teams ausbremsen und den Blick auf das große Ganze erschweren. Aus folgenden Gründen machen sie den größten Unterschied.

Isolierte, unzusammenhängende Daten

Organisationen haben Daten häufig über Dutzende von Systeme verteilt: Daten für die Abrechnung an einem Ort, Daten zu Kundeninteraktionen an einem anderen Ort und Produktanalysen wieder woanders. Wenn Daten in Silos existieren, ist es fast unmöglich, einen vollständigen, zuverlässigen Überblick über das Unternehmen zu erhalten.

Ein Cloud Data Warehouse liefert hier eine Lösung, indem es Daten aus dem gesamten Stack in einem integrierten System konsolidiert. Diese Zentralisierung ermöglicht es Teams, Daten aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen (z. B. Kampagnenleistung und Umsatzkonversion), um Muster zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen. Dadurch werden technische und organisatorische Mauern entfernt, die nur fragmentierte Einsichten ermöglichen.

Langsame, unzuverlässige Analysen

Legacy-Datenbanken und On-Premise-Systeme wurden nicht zur Unterstützung von Echtzeit-Dashboards oder großen Analyse-Workloads entwickelt. Sie haben oft mit großen Datenzusammenführungen zu kämpfen, kommen bei komplexen Abfragen in Zeitnot oder müssen über Nacht Batch-Aufträge ausführen, nur um einen Wochenbericht zu erstellen.

Cloud Data Warehouses kehren diese Dynamik um. Sie wurden entwickelt, um umfangreiche Datensätze schnell und konsistent zu verarbeiten. Dank verteilter Datenverarbeitung und spaltenweiser Speicherung können sie Ergebnisse in Sekundenschnelle liefern, selbst wenn sie Milliarden von Zeilen durchsuchen. Das bedeutet, dass es keine Engpässe mehr zwischen Fragen und Erkenntnissen gibt und weniger Zeit damit verbracht wird, auf Berichte von Datenteams zu warten.

Hohe Kosten für Infrastruktur und Wartung

Ein herkömmliches Data Warehouse intern zu betreiben bedeutet, Server zu kaufen, Speicherplatz zu erwerben, Software zu installieren, Sicherheit zu konfigurieren, Fachkräfte für die Wartung des Warehouses einzustellen und diesen Zyklus zu wiederholen, wenn Ihr Unternehmen wächst. Das ist teuer, unflexibel und arbeitsintensiv.

Ein Cloud Data Warehouse übernimmt all das für Sie. Es gibt keine Hardware zu verwalten, keine Wartungsfenster und keine Bereitstellungsgrenzen. Sie zahlen nur für den Speicher und die Rechenleistung, die Sie verwenden, und die Plattform skaliert automatisch, wenn sich Ihr Datenbedarf ändert. Insbesondere für Teams, die wachsen wollen, ohne ständig in die Infrastruktur zu investieren, ist dies ein nachhaltigerer Weg zur Unterstützung einer Datenstrategie.

Begrenzter Zugriff und eingeschränkte Zusammenarbeit

Wenn Daten schwer zugänglich sind – sei es, weil sie in einem veralteten System festhängen, hinter technischen Barrieren liegen oder nur einer Handvoll von Nutzerinnen und Nutzern zur Verfügung stehen – werden sie nicht genutzt. Die Zusammenarbeit leidet und Entscheidungen beruhen mehr auf Instinkt als auf Fakten.

Cloud Data Warehouses sind von überall aus zugänglich und können von jedem mit den richtigen Berechtigungen aufgerufen werden. Das erleichtert es funktionsübergreifenden Teams, Daten in gemeinsamen Dashboards zu erkunden oder eigene Analysen durchzuführen. Finanzen, Marketing und Operations arbeiten alle mit derselben aktuellen Source of Truth. Diese Art von Zugriff erleichtert die Entscheidungsfindung und führt zu einer Unternehmenskultur, die stärker auf Daten basiert ist.

Was sind die Hauptfunktionen eines Cloud Data Warehouse?

Der Wert eines Cloud Data Warehouse ergibt sich aus dem Zusammenspiel mehrerer Kernfunktionen, die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit unterstützen. Hier sind die wichtigsten Funktionen, auf die Sie achten sollten.

Skalierbarkeit

Eine traditionelle Dateninfrastruktur hat ihre festen Grenzen. Sie erwerben eine feste Menge an Speicher- und Rechenleistung und wenn die Nachfrage steigt, können Systeme langsamer werden oder ausfallen. Cloud Data Warehouses sind so konzipiert, dass sie elastisch skalieren.

• Wenn Sie mehr Rechenleistung benötigen, um bestimmte Abfragen auszuführen, nutzt das Data Warehouse zusätzliche Ressourcen.

• Wenn Sie einen großen Datensatz laden, wird der Speicher automatisch erweitert.

• Wenn die Nutzung sinkt, wird die Kapazität reduziert und Sie zahlen nicht mehr für ungenutzte Ressourcen.

Diese Flexibilität bedeutet, dass Sie klein anfangen, schnell wachsen können und Ihr System nie umgestalten müssen, nur um mit der Nachfrage Schritt zu halten.

Trennung von Speicher und Rechenleistung

Ältere Datensysteme verbinden Speicher und Rechenleistung in der Regel miteinander. Das heißt, wenn Sie mehr Rechenleistung benötigen, müssen Sie auch mehr Speicher kaufen, auch wenn Sie ihn nicht benötigen. Cloud Data Warehouses trennen diese Schichten, sodass sie unabhängig skalieren können. Sie können die Abfrageleistung erhöhen, ohne den Speicherplatz zu erhöhen, und umgekehrt. Dieses Konzept ermöglicht eine bessere Leistung und eine Anpassung der Kosten an die tatsächliche Nutzung.

Umfangreiche parallele Verarbeitung

Cloud Data Warehouses nutzen eine verteilte Rechenleistungsarchitektur, die Abfragen in kleinere Aufgaben zerlegt und über viele Knoten hinweg gleichzeitig verarbeitet. Diese Parallelität bedeutet, dass auch komplexe Abfragen über große Datensätze schnell ausgeführt werden können. So können Teams Milliarden von Zeilen scannen, mehrere Tabellen verbinden und Antworten in Sekunden statt Minuten oder Stunden zurückgeben.

Nutzungsbasierte Preisgestaltung

Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Das bedeutet, dass die Speicherkosten davon abhängen, wie viele Daten Sie im System speichern, und die Rechenkosten davon, wie viele Abfragen Sie durchführen und wie umfangreich diese sind. Dieses Modell der nutzungsbasierten Preisgestaltung bietet mehr Finanzkontrolle und Berechenbarkeit für Teams, die an große Hardwareinvestitionen im Voraus oder langfristige Softwarelizenzen gewöhnt sind.

Hohe Verfügbarkeit und geringe Wartung

Cloud Data Warehouses verarbeiten alle Vorgänge hinter den Kulissen: Redundanz, Fehlertoleranz, Backup, Updates und Erreichbarkeit. Die Daten werden an mehreren Standorten gespeichert, um die Haltbarkeit zu gewährleisten, und die Systeme sind so konzipiert, dass sie sich automatisch von Ausfällen erholen. Der Anbieter ist für alle System-Patches, Hardware-Ausfälle und Neustarts verantwortlich. Sie erhalten die Zuverlässigkeit einer Enterprise-Infrastruktur ohne den zusätzlichen Arbeitsaufwand.

Integrierte Sicherheit

Verschlüsselung der Enterprise-Klasse, granulare Zugriffskontrollen, Prüfprotokolle und Compliance-Tools sind Standard. Teams können steuern, wem was angezeigt wird, verfolgen, wie Daten verwendet werden, und gesetzliche Anforderungen erfüllen, ohne eigene Sicherheitsschichten aufbauen zu müssen.
- Einfachere Integration
Cloud Warehouses bieten Standard-Schnittstellen, die sich in BI-Plattformen, Analysetools, Notebooks und interne Apps einbinden lassen. Sie wurden für die gemeinsame Nutzung in Teams entwickelt und bieten Funktionen wie Workload-Isolierung und Ressourcenskalierung, um auch bei zunehmender Nutzung eine gleichbleibende Leistung zu gewährleisten.