Daten zu sammeln, ist nicht schwer. Sie sinnvoll zu nutzen, kann schon schwieriger sein. Manche Unternehmen gelangen irgendwann an den Punkt, wo sich Dashboards widersprechen, Teams zu unterschiedlichen Werten für dieselbe Kennzahl kommen und zur Überprüfung von Daten mehrere Tabs geöffnet werden, nur um doch irgendwann zu verzweifeln. Genau an diesem Punkt ziehen sie möglicherweise ein Data Warehouse in Betracht.

Es gibt viele Anbieter von Data-Warehouse-Lösungen. 2025 wird sich der Umsatz auf dem globalen Datenspeichermarkt voraussichtlich auf rund 67 Milliarden US-Dollar belaufen. Ein gutes Data Warehouse bringt Ihre Systeme in Einklang, standardisiert Ihre Logik und liefert allen einen einheitlichen Überblick über das Geschehen. Im Folgenden erklären wir, was Data Warehouses sind, wie sie funktionieren und wie Sie die richtige Lösung für Ihr Unternehmen finden.

Worum geht es in diesem Artikel?

– Was ist eine Data-Warehouse-Lösung?
– Wie funktioniert ein Data Warehouse?
– Welche Bedeutung haben Datenpipelines fürs Data Warehousing?
– Welche Geschäftsprobleme lösen Data-Warehouse-Lösungen?
– Welche Vorteile bietet ein Data Warehouse?
– Auf welche Funktionen sollten Sie bei einem Data Warehouse achten?

Was ist eine Data-Warehouse-Lösung?

Ein Data Warehouse ist ein System, das große Datenmengen aus Ihrem gesamten Unternehmen (z. B. Vertrieb, Marketing, Finanzen, Produktprotokolle) abruft und in einem leicht abrufbaren Format speichert. Damit ist es möglich, umfassende Fragen zu stellen und schnelle, zuverlässige Antworten zu erhalten.

Mit „Data-Warehouse-Lösungen“ ist in der Regel Folgendes gemeint:

– Eine zentrale Datenbank, in der strukturierte Verlaufsdaten gespeichert werden
– Pipelines, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen extrahieren, bereinigen und ins Warehouse übertragen
– Darauf aufbauende Tools, mit denen Teams Daten abfragen, Berichte erstellen und Ergebnisse visualisieren können

Eine Data-Warehouse-Lösung bietet Ihnen eine einheitliche Sicht auf die Daten Ihres Unternehmens, indem sie diese ordnet, standardisiert und zur Analyse aufbereitet. Sie erhalten bereinigte, konsistente Daten, die das Gesamtbild widerspiegeln und so strukturiert sind, dass Sie Trends erkennen, Leistungskennzahlen im Zeitverlauf vergleichen und faktenbasierte Entscheidungen treffen können.

Wie funktioniert ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ruft Daten aus verschiedenen Systemen ab, bereinigt sie und ordnet sie, damit sie für Analysen bereitstehen.

Zunächst sammelt das Warehouse Daten aus dem gesamten Unternehmen – aus Vertriebssystemen, Customer-Relationship-Management(CRM)-Systemen, Marketingplattformen, Produktprotokollen und Tabellenkalkulationen. Im Warehouse werden sie dann in einer Struktur gespeichert, die schnelle Abfragen ermöglicht. Dies erfolgt in der Regel in einem relationalen Format nach bestimmten Schemata, sodass einfach Vergleiche angestellt, Trends erkannt oder Daten nach Kategorien segmentiert werden können.

Im Gegensatz zu operativen Datenbanken, die sich auf Echtzeittransaktionen konzentrieren, sind Data Warehouses auf eine langfristige Aufbewahrung ausgelegt. Sie speichern sowohl aktuelle als auch historische Daten über Monate und Jahre hinweg, sodass Veränderungen ersichtlich sind.

Nachdem die Daten standardisiert und strukturiert wurden, können Teams sie mithilfe der Programmiersprache SQL (Structured Query Language) abfragen oder in Analysetools und Dashboards mit ihnen arbeiten. Da die Daten bereits aufbereitet wurden, sind diese Abfragen selbst bei großen Datensätzen schnell ausgeführt. Alle arbeiten mit derselben bereinigten, einheitlichen Quelle und müssen nicht mehr Zahlen aus verschiedenen Systemen zusammentragen oder abgleichen.

Im Hintergrund nimmt das Warehouse die Indizierung, Partitionierung und Verwaltung von Metadaten vor, damit das System geordnet und leistungsfähig bleibt.

Viele moderne Data Warehouses laufen in der Cloud, sodass Sie den Speicher und die Rechenleistung nach Bedarf skalieren können, ohne sich um physische Infrastruktur vor Ort kümmern zu müssen. Doch ob Cloud oder lokale Bereitstellung, das Kernkonzept bleibt gleich: All Ihre Daten werden zusammengeführt, bereinigt und geordnet und stehen sofort für Analysen bereit.

Welche Bedeutung haben Datenpipelines fürs Data Warehousing?

Ein Data Warehouse benötigt einen stetigen Strom bereinigter, gut strukturierter Daten, um effektiv zu funktionieren. Das ist die Datenpipeline.

Pipelines sind die Infrastruktur, über die Daten aus Ihren Systemen – CRMs, Apps, Zahlungsabwicklung – ins Warehouse verschoben werden. Sie sorgen dafür, dass Ihre Analyseumgebung wirklich das Geschehen im Unternehmen widerspiegelt.

Eine Pipeline erfüllt drei Aufgaben:

– Sie extrahiert Daten aus den Quellsystemen.
– Sie wandelt sie in ein standardisiertes, nutzbares Format um.
– Sie überträgt sie ins Warehouse.

Einige Pipelines nutzen einen ETL-Prozess (Extraktion, Transformation, Laden), d. h. sie führen all das aus, bevor die Daten das Warehouse erreichen. Andere nutzen einen ELT-Prozess (Extraktion, Laden, Transformation), d. h. die Rohdaten werden erst ins Warehouse geladen und dort dann verarbeitet. Welcher Ansatz der richtige ist, hängt von Ihrem Tech-Stack, Ihrem Datenvolumen und der benötigten Downstream-Flexibilität ab.

Ohne eine solide Pipeline könnte Ihr Warehouse am Ende mit lauter veralteten oder inkonsistenten Daten angefüllt oder gänzlich leer sein. Die Folge wären Lücken bei der Berichterstellung, fehlerhafte Dashboards oder Zahlen, die nicht zusammenpassen. Jedes Team, das auf zeitnahe, exakte Erkenntnisse angewiesen ist, braucht eine Pipeline.

Manche Unternehmen erstellen Pipelines intern, andere nutzen Managed Services, die den Großteil der Arbeit übernehmen. Stripe bietet zum Beispiel eine integrierte Datenpipeline, die Zahlungen und Umsatzdaten direkt mit Ihrem Warehouse oder Cloud-Speicher synchronisiert. So erhalten Unternehmen bereinigte, strukturierte Finanzdaten, die automatisch in ihren Analyse-Stack eingehen.

Welche Geschäftsprobleme lösen Data-Warehouse-Lösungen?

Ein gut strukturiertes Data Warehouse behebt grundlegende Probleme, die Teams daran hindern, Daten sinnvoll zu nutzen. Dies sind einige der größten, wiederkehrenden Probleme für Unternehmen bei der Skalierung von Analysefunktionen.

Über verschiedene Systeme verteilte Daten

Daten befinden sich allzu oft in Silos. Der Vertrieb sieht eine Version der Aktivitäten von Kundinnen und Kunden, das Marketingteam eine andere und die Finanzabteilung erfasst ganze eigene Daten. Beim Abruf von Berichten werden Daten aus einem Dashboard kopiert und in ein anderes eingefügt oder manuell exportiert. Aus jeder neuen Frage wird schnell ein neues Projekt.

Mit einem Data Warehouse lassen sich diese fragmentierten Quellen in einem einzigen, kombinierten Repository konsolidieren. Statt Erkenntnisse zusammenzuflicken, können Teams mit einer Abfrage an einem Punkt ein komplettes Bild erhalten – und zwar bereinigt, standardisiert und bereit zur Auswertung. Mit einheitlichen Daten ist es einfacher, Vergleiche anzustellen, Zusammenhänge zu finden und Schlussfolgerungen zu ziehen, und es besteht nicht die Gefahr, dass etwas fehlt.

Ausgebremste Produktionssysteme durch Berichterstattung

Produktionsdatenbanken sind auf Transaktionen wie das Hinzufügen von Kunden, das Aktualisieren von Bestellungen und die Zahlungsabwicklung ausgelegt. Kommt dann noch eine umfangreiche Abfrage hinzu, kann das System zum Stillstand kommen.

Bei Warehouses werden analytische Workloads in eine separate Umgebung verlagert. So können Teams komplexe Abfragen vornehmen, große Datensätze zusammenführen oder tägliche Berichte einplanen, ohne dass dies Auswirkungen auf kundenseitige Systeme hat. Sie erhalten die für eine eingehende Analyse erforderliche Leistung, ohne die Tools zu beeinträchtigen, die den Betrieb am Laufen halten.

Uneinheitliche Kennzahlen von Teams

Wenn Sie mehrere Teams nach einer bestimmten Leistungskennzahl fragen, erhalten Sie möglicherweise verschiedene Werte, da jedes eine andere Logik anwendet. Ein Team filtert abgewanderte Nutzer/innen heraus, ein anderes berücksichtigt Rückerstattungen und ein drittes zählt die Konversion nach Testphasen zum Umsatz.

Mit Data Warehouses lässt sich dieses Problem lösen, indem auf Datenebene eine einheitliche Logikschicht durchgesetzt wird.
Definitionen für „aktive Nutzer/innen“ oder „monatlichen Umsatz“ werden dann bei der Transformation angewendet, nicht danach. So gehen alle, vom Produkt- über das Marketing- bis zum Finanzteam, von denselben Annahmen aus. Wenn Einigkeit über Ihre Kennzahlen herrscht, ersparen Sie sich viele Diskussionen und haben mehr Zeit, auf die Daten zu reagieren.

Fehlende Verlaufsdaten

Systeme archivieren oder löschen in der Regel alte Datensätze, um effizient zu bleiben. Das macht es schwierig, Fragen zu einem längeren Zeitraum zu stellen, etwa zur Entwicklung des Customer Lifetime Value, zu saisonalen Schwankungen in verschiedenen Jahren oder zur Zu- bzw. Abnahme der Abwanderung im Laufe der Zeit.

Ein Data Warehouse ist darauf ausgelegt, historische Daten zu speichern. Sie bleiben über Monate, Jahre oder gar Jahrzehnte hinweg erhalten und sind so strukturiert, dass sie im Zeitverlauf vergleichbar sind. Sie können Kohortenanalysen durchführen, Veränderungen messen und Muster aufdecken, die sich so langsam entwickeln, dass sie sonst unbemerkt bleiben würden. Diese Fülle an Verlaufsdaten ist besonders wertvoll für die Planung. Ihr Team reagiert dann nicht mehr auf den Anstieg der letzten Woche, sondern erkennt einen Drei-Jahres-Trend, bevor er zum Problem wird.

Welche Vorteile bietet ein Data Warehouse?

Mit einem guten Data Warehouse lässt sich beeinflussen, wie die Teams im Unternehmen auf Informationen zugreifen, sie interpretieren und darauf reagieren. So kann das in der Praxis aussehen.

Alles im Blick

Durch die Zentralisierung Ihrer Daten erhalten Sie einen vollständigen Überblick über Ihr Unternehmen. Statt separate Berichte verschiedener Teams zu vergleichen, können Sie alles an einem Ort analysieren: Transaktionen, Kampagnen, Support-Protokolle, Produktnutzungs- und Finanzdaten. Das ermöglicht eine bessere abteilungsübergreifende Transparenz, mehr Kontext für Entscheidungen und weniger Datenlücken.

Schnellere – und umfangreichere – Abfragen

Warehouses sind für Analysen gemacht, d. h. sie sind darauf ausgelegt, große, komplizierte Abfragen zu verarbeiten, ohne ins Stocken zu geraten. Um schnell Ergebnisse zu liefern, nutzen sie Verfahren wie Parallelverarbeitung, Indizierung und spaltenorientierte Speicherung – auch über Milliarden von Zeilen hinweg. Im Gegensatz zu Transaktionssystemen, die bei hoher Belastung langsamer werden können, sind Warehouses für die Segmentierung und Filterung großer Datenmengen optimiert. Wenn Sie einen Bericht benötigen, müssen Sie nicht ewig warten oder befürchten, dass andere Systeme zum Stillstand kommen.

Abstimmung unterschiedlicher Teams

Da die Daten bereinigt und transformiert werden, bevor sie im Warehouse landen, sind sie immer einheitlich. Sie legen Ihre Geschäftsregeln fest, z. B. was als Umsatz gilt, welche Kundengruppen es geben soll und welche Ereignisse wichtig sind, und das Warehouse wendet sie konsequent an. Alle arbeiten mit denselben Definitionen, demselben Datensatz und denselben Annahmen.

Leicht erkennbare langfristige Trends

Warehouses bewahren Verlaufsdaten über Monate, Jahre oder gar Jahrzehnte auf. Dabei werden sie so strukturiert, dass sich Vergleiche im Zeitverlauf anstellen lassen. Sie können das Kundenverhalten für verschiedene Kohorten nachvollziehen, sehen, wie sich Leistungskennzahlen von Jahr zu Jahr ändern, oder die nachgelagerten Auswirkungen von Produktänderungen analysieren. Solche Langzeitbeobachtungen ermöglichen Ihnen die Erkennung langsam fortschreitender Probleme und eine strategische Planung.

Realistische Selfservice-Analysen

Wenn gut strukturierte Daten vorliegen, müssen nicht-technische Teams nicht darauf warten, dass Entwicklungs- oder Datenteams Abfragen für sie ausführen. Sie können die Daten einfach selbst auswerten. Die meisten Warehouses lassen sich in Business-Intelligence(BI)-Tools mit intuitiven Schnittstellen zum Filtern, Segmentieren und Darstellen von Daten einbinden. Damit gehören Engpässe bei der Berichterstellung der Vergangenheit an. Dank leicht abrufbarer, direkt verfügbarer Erkenntnisse können mehr Nutzer/innen im Unternehmen, schnellere, fundiertere Entscheidungen treffen.

Auf welche Funktionen sollten Sie bei einem Data Warehouse achten?

Ein gutes Data Warehouse liefert dem gesamten Unternehmen abrufbare, zuverlässige und nutzbare Daten. Folgendes sollten Sie bei der Wahl einer Lösung beachten.

Integration in Ihren bestehenden Daten-Stack

Ein Warehouse sollte sich problemlos mit den bereits vorhandenen Systemen, wie Datenbanken, Cloud-Anwendungen, Tabellenkalkulationen, Protokolle und externen Plattformen, die Daten erzeugen, verbinden lassen.

Achten Sie auf:

– Integrierte Schnittstellen für Ihre wichtigsten Tools
– Unterstützung von Batch- und Streamingdaten
– ETL- bzw. ELT-Kompatibilität, je nachdem, wie die Daten verarbeitet werden sollen

Wenn die Datenübertragung ins Warehouse langsam, instabil oder umständlich ist, kann alles andere zusammenbrechen.

Hohe Leistung bei großer Skalierung

Wenn Ihre Datenmengen wachsen, sollte Ihr Warehouse damit Schritt halten können. Wichtig ist eine hohe Abfragegeschwindigkeit selbst bei komplexen Verknüpfungen, großen Datensätzen oder vielen gleichzeitigen Nutzer/innen.

Achten Sie auf:

– Parallelverarbeitung
– Intelligente Indizierung oder Partitionierung
– Spaltenorientierte Speicherung
– In-Memory-Caching für häufig durchgeführte Abfragen

Ein Warehouse, das Ihr aktuelles Volumen verarbeiten kann, aber bei größeren Mengen schwächelt, wird nicht lange nützlich sein.

Immanente Konsistenz und gesicherte Datenqualität

Die Daten in Ihrem Warehouse sollten stets sauber und vertrauenswürdig sein.

Dazu ist Folgendes wichtig:

– Validierung während des Ladens von Daten
– Eine Transformationslogik zur Anwendung einheitlicher Formate und Definitionen
– Metadatenverwaltung und Herkunftsverfolgung

Wenn die Datenqualität gesichert ist, können sich Analyseteams auf ihre eigentliche Arbeit konzentrieren, statt ständig Daten zu bereinigen.

Skalierbare Zugriffskontrolle und Sicherheit

Da ein Warehouse sensible Unternehmensdaten enthält, sind Schutzmaßnahmen unabdingbar.

Achten Sie auf:

– Rollenbasierte Zugriffskontrollen (bis auf Tabellen- oder Spaltenebene)
– Unterstützung der Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung
– Prüf- und Aktivitätsprotokolle
– Compliance-Funktionen für die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), den US-amerikanischen Health Insurance Portability and Accountability Act von 1996 (HIPAA) und andere Standards, die für Ihre Branche relevant sind

Ihre Lösung sollte sicher genug für die Finanzabteilung, aber zugänglich genug für das Marketingteam sein.

Kompatibilität mit Analysetools

Ein Warehouse speist Ihre Dashboards, BI-Tools und Machine-Learning-Modelle. Achten Sie also darauf, dass Ihr Dashboard mit den Systemen kompatibel ist, die Ihre Teams bereits verwenden.

Ein effektives Warehouse sollte über Folgendes verfügen:

– Unterstützung von Standard-SQL
– Schnittstellen für die wichtigsten BI-Tools
– Programmierschnittstellen (APIs) oder Software Development Kits (SDKs) für eigene Anwendungen oder Data-Science-Workflows

Ihr Warehouse sollte sich gut in Ihr allgemeines Datenökosystem einfügen.

Flexible Bereitstellung und einfache Wartung

Einige Teams wünschen sich vielleicht eine gut kontrollierbare lokale Infrastruktur. Andere bevorzugen eher die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der Cloud. Mit einem guten Warehouse ist beides möglich – oder zumindest ersichtlich, wo Kompromisse nötig sind.

Cloudbasierte Optionen bieten meist folgende Vorteile:

– Schnelle Einrichtung
– Flexible Skalierung
– Automatische Back-ups und Patches

Eine lokale Bereitstellung bietet mehr Kontrolle, erfordert jedoch auch mehr Ressourcen. Die Entscheidung hängt von Ihren Zielen und Prioritäten ab.