Enterprise Data Warehouse (EDW)

Was ist ein Enterprise Data Warehouse (EDW)?

Ein Enterprise Data Warehouse (EDW) ist ein zentralisiertes, strukturiertes Repository, das dazu dient, Unternehmensdaten zu konsolidieren und zu verwalten. Der Hauptvorteil eines EDW besteht darin, dass es eine verwaltete Umgebung bietet, in der Informationen aus unterschiedlichen Systemen integriert, standardisiert und für konsistente Berichte und Analysen zugänglich gemacht werden.

Das Akronym EDW ist im beruflichen und technischen Kontext weit verbreitet, aber es gibt auch andere Begriffe, die sich auf dasselbe Konzept beziehen, wie z. B. Data Warehouse (DW) oder Data Warehousing (DWH). Das Wort „Enterprise“ sorgt jedoch für eine wichtige Unterscheidung. DW oder DWH kann sich auf ein Unternehmen beziehen oder auf ein projektspezifisches Warehouse, das einem eng begrenzten Zweck dient. Um sicherzugehen, benötigen Sie mehr Kontext.

Ein EDW ist hingegen gezielt so konzipiert, dass es das gesamte Unternehmen abdeckt und Daten aus unterschiedlichen Bereichen zusammenführt, etwa aus Finanzen oder Operations. So wird sichergestellt, dass Analysen nicht fragmentiert sind und keine widersprüchlichen Ergebnisse liefern. So können beispielsweise Umsatzzahlen aus Finanzsystemen mit in CRM-Plattformen erfassten Kundenaktivitäten abgeglichen werden, was das Risiko widersprüchlicher Berichte verringert und dabei hilft, den Hauptzweck eines EDW zu erfüllen: eine einzige Datenquelle (Single Source of Truth) für die Daten einer Organisation zu etablieren.

Organisationen haben oft mit inkonsistenten Metriken, doppelten Datensätzen und inkompatiblen Reporting-Tools zu kämpfen. Durch die Konsolidierung von Informationen in einem System stellt ein EDW sicher, dass Führungskräfte, Analysten und operative Teams mit denselben Definitionen und Datensätzen arbeiten. Diese Konsistenz ist für genaue Prognosen, regulatorische Compliance und die strategische Planung unerlässlich.

Um das zu erreichen, integrieren EDWs Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Zu den gängigen Eingaben gehören Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM), Enterprise-Resource-Planning-Plattformen (ERP), Transaktionsdatenbanken und moderne Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS). Durch Extraktion, Transformation und Laden (ETL) oder modernere Datenpipeline-Ansätze werden diese verschiedenen Datenfeeds in einer einheitlichen Speicherlösung konsolidiert. Sie speichert die Informationen nicht nur, sondern setzt unternehmensweit auch Standards für Governance, Datenqualität und Zugänglichkeit durch.

Wesentliche Merkmale eines Enterprise Data Warehouse (EDW)

Die folgenden Eigenschaften unterscheiden ein Enterprise Data Warehouse von kleineren Data-Warehouse-Architekturen.

Unternehmensweiter Geltungsbereich. Im Gegensatz zu Data Marts oder teamspezifischen Repositories konsolidiert ein EDW Informationen aus einem ganzen Unternehmen. So wird sichergestellt, dass Analysen und Erkenntnisse das Gesamtbild des Geschäfts widerspiegeln und nicht auf isolierten Datensilos basieren.

Zentralisierte Datenspeicherung. Die Zentralisierung verhindert Probleme, die entstehen, wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen an verschiedenen Orten liegen. Sie erleichtert den Zugriff auf Informationen und stellt sicher, dass alle Beteiligten mit konsistenten Daten aus derselben Quelle arbeiten.

Strukturiert und gesteuert. Daten, die in das Warehouse gelangen, werden bereinigt, transformiert und standardisiert. Qualitätskontrollen und Governance-Richtlinien sorgen dafür, dass die Informationen verlässlich sind und reduzieren Fehler sowie Inkonsistenzen, die fundierte Entscheidungen beeinträchtigen könnten.

Single Source of Truth. Durch einheitliche Standards und integrierte Daten ermöglicht ein EDW allen Nutzergruppen – vom Management bis zu Analysten –, mit denselben geprüften Informationen zu arbeiten. Diese Konsistenz stärkt das Vertrauen in die erstellten Berichte und Dashboards, da widersprüchliche Ergebnisse weitgehend ausgeschlossen werden.

Für Analytics optimiert. EDWs sind auf komplexe Abfragen, Aggregationen und Reporting ausgelegt. Sie unterstützen auch Online Analytical Processing (OLAP), das sich im Gegensatz zu Online Transaction Processing (OLTP)-Systemen, die alltägliche Transaktionen verarbeiten, ideal für Trendanalysen und Prognosen eignet.

Aufbewahrung historischer Daten. EDWs speichern sowohl aktuelle als auch historische Datensätze. Diese nicht-flüchtige Speicherung ermöglicht es Unternehmen, Änderungen im Zeitverlauf zu verfolgen, langfristige Trends zu erkennen und die Performance zwischen verschiedenen Zeiträumen zu vergleichen. 

Themenorientiertes Design.Schließlich organisieren EDWs Daten nach wichtigen Geschäftsbereichen wie Kunden, Produkte oder Vertrieb. Diese thematische Struktur macht Analysen intuitiver und richtet das Data Warehouse an der tatsächlichen Arbeitsweise des Unternehmens aus.

Funktionsweise eines Enterprise Data Warehouse

Der EDW-Betrieb umfasst einen im Wesentlichen kontinuierlichen Prozess. Dabei werden Daten aus operativen Geschäftssystemen in eine zentrale Umgebung überführt, in der sie verarbeitet und analysiert werden können. Dieser Prozess folgt einer klaren, wiederholbaren Abfolge:

• Extraktion
• Integration
• Wird geladen
• Analyse

Datenextraktion aus Quellsystemen

Der EDW-Prozess beginnt mit der Extraktion, bei der Daten aus den Systemen abgerufen werden, die Geschäftsaktivitäten aufzeichnen. Gängige Quellen sind transaktionale Datenbanken, CRM-Plattformen, ERP-Systeme, SaaS-Anwendungen und andere operative Datenbanken. Je nach Anforderung kommen unterschiedliche Extraktionsmethoden zum Einsatz, darunter vollständige Extraktionen ganzer Datensätze, inkrementelle Extraktionen, bei denen nur neue oder geänderte Datensätze erfasst werden, sowie Change Data Capture (CDC), um Änderungen nahezu in Echtzeit zu verfolgen.

Wichtig ist, dass die Extraktion die Daten in den Quellsystemen weder verändert noch entfernt. Sie kann zeitgesteuert im Batch-Betrieb erfolgen, etwa durch nächtliche Läufe, oder kontinuierlich über Streaming-Pipelines, um eine nahezu Echtzeit-Integration zu ermöglichen.

Datenintegration: ETL- und ELT-Prozesse

Nach der Extraktion müssen die Daten integriert werden. Traditionell haben Unternehmen den Prozess „Extract, Transform, Load“ (ETL) verwendet, bei dem Daten bereinigt und standardisiert werden, bevor sie in das Warehouse gelangen. Viele Cloud-Plattformen setzen heute jedoch zunehmend auf „Extract, Load, Transform “(ELT). Dabei werden die Rohdaten zunächst in das Warehouse geladen und erst anschließend transformiert. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Rechenleistung des Data Warehouse für Transformationsaufgaben zu nutzen, darunter: 

• Datenbereinigung (Entfernen von Duplikaten, Korrektur von Fehlern)
• Standardisierung (Durchsetzung einheitlicher Formate für Datumsangaben, Währungen, Codes)
• Integration (Zusammenführen zusammengehöriger Daten aus mehreren Quellen)
• Anwendung von Geschäftsregeln (Abgleich von Daten mit unternehmensspezifischen Definitionen)

Datenspeicherung und Organisation

Nach der Transformation werden die Daten in einem strukturierten Format gespeichert, das für Analysen optimiert ist. EDWs verwenden häufig dimensionale Modelle, die Informationen nach Themen wie Kunden oder Produkten organisieren. Beachten Sie auch, dass in Cloud-Umgebungen Speicher und Compute getrennt sind, sodass beide unabhängig voneinander skaliert werden können.

Nach dem Laden werden die Daten nichtflüchtig, d. h. historische Datensätze bleiben für eine belastbare Trendanalyse erhalten.

Datenzugriff und Analyse

Sobald Extraktion, Transformation und Laden abgeschlossen sind, greifen Benutzer über Business-Intelligence-Tools (BI-Tools), SQL-Abfrageschnittstellen oder Self-Service-Analyseplattformen auf das EDW zu. Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) stellen sicher, dass Mitarbeiter nur die Daten sehen, für die sie eine Berechtigung haben.

EDWs unterstützen sowohl Ad-hoc-Analysen als auch geplantes Reporting. Dadurch können sie komplexe Abfragen verarbeiten, die Daten aus mehreren Geschäftsbereichen miteinander verknüpfen. Bereinigte, integrierte Daten bilden die Grundlage für Dashboards, Berichte und sogar für fortschrittliche Artificial-Intelligence-(AI)- oder des Machine-Learning-(ML)-Modelle. So werden Rohdaten in handlungsrelevante Erkenntnisse und datengestützte Entscheidungen überführt.

EDWs und andere Datenspeicherlösungen – zentrale Unterschiede

Einer der Hauptunterschiede zwischen einem EDW und anderen Speicherlösungen besteht darin, dass ein EDW keine isolierte Technologie ist. Es sollte als Teil eines umfassenderen Datenökosystems betrachtet werden, das mehrere Speicherlösungen wie Data Warehouses, Data Lakes oder Data Marts umfasst. Wenn Sie verstehen, wie sich ein EDW von diesen verwandten Tools unterscheidet, können Sie die richtige Lösung für verschiedene Anwendungsfälle auswählen.

EDW vs. Data Warehouse (abteilungsspezifisch)

Wie bereits erwähnt, wird der Begriff „Data Warehouse“ manchmal synonym mit EDW verwendet, aber es gibt einen wichtigen Unterschied. Ein abteilungsspezifisches Data Warehouse dient nur einer einzigen Geschäftseinheit, wie z. B. Marketing oder Finanzen, während ein EDW per Definition das gesamte Unternehmen umspannt. Entsprechend sind Enterprise Data Warehouses anders aufgebaut und arbeiten in folgenden Punkten unterschiedlich: 

• Umfang: EDWs konsolidieren Daten über alle Abteilungen hinweg, während sich abteilungsspezifische Warehouses auf eine Funktion konzentrieren.
• Integration: EDWs integrieren verschiedene Unternehmenssysteme wie CRM, ERP oder transaktionale Datenbanken, während abteilungsspezifische Warehouses Daten aus begrenzten Quellen beziehen, die nicht mit anderen Geschäftsbereichen integriert sind.
• Governance: EDWs wenden unternehmensweite Standards für Datenqualität und Governance an und gewährleisten so die Konsistenz im gesamten Unternehmen. Abteilungsbezogene Warehouses setzen Kontrollen in der Regel nur innerhalb ihrer eigenen Abteilung durch.
• Anwendung: EDWs ermöglichen funktionsübergreifende Analysen, die Vergleiche zwischen Abteilungen wie Vertrieb, Finanzen und Betrieb ermöglichen. Abteilungsspezifische Warehouse unterstützen funktionsspezifisches Reporting.

EDW vs. Data Lake

Ein Data Lake ist eine weitere gängige Speicherlösung, die sich jedoch in den folgenden Punkten erheblich von einem EDW unterscheidet:

• Datentyp: EDWs speichern strukturierte, verarbeitete Daten, während Data Lakes rohe, unstrukturierte oder semistrukturierte Daten wie Logs, Bilder oder Sensordaten enthalten.
• Schema: EDWs verwenden Schema-on-Write, was bedeutet, dass die Daten vor dem Laden strukturiert werden. Data Lakes verwenden Schema-on-Read, sodass die Daten erst bei der Abfrage strukturiert werden.
• Datenqualität: EDWs enthalten kuratierte, bereinigte und verwaltete Daten. Data Lakes speichern Rohdaten, die vor der Verwendung verarbeitet werden müssen.
• Anwendungsfälle: EDWs sind ideal für BI, Dashboards und Reporting. Data Lakes eignen sich gut für Data Science, ML und explorative Analyseaktivitäten.
• Abfrageleistung: EDWs sind für schnelle analytische Abfragen optimiert. Data Lakes erfordern häufig zusätzliche Verarbeitungsschritte, um ihre Performance zu steigern.

Beachten Sie, dass Unternehmen sehr häufig beides verwenden: Data Lakes als flexible Repositories für Experimente und EDWs für Produktionsanalysen.

EDW vs. Data Mart

Ein Data Mart ist eine kleinere, stärker fokussierte Lösung als ein EDW, die voraggregierte, auf spezifische Abteilungsanforderungen zugeschnittene Daten bereitstellt. Häufig sind Data Marts Teilmengen eines EDW, unterscheiden sich jedoch in folgenden Punkten:

• Umfang: Data Marts decken in der Regel einen einzelnen Themenbereich oder eine Abteilung ab, während EDWs dem gesamten Unternehmen dienen.
• Quelle: Data Marts werden oft aus einem EDW gespeist. Ein EDW hingegen bezieht seine Daten direkt aus operativen Systemen.
• Komplexität: Data Marts sind einfacher als EDWs und haben weniger Quellen. EDWs integrieren Daten für ein ganzes Unternehmen und erfordern daher komplexere Architekturen und Infrastrukturen.
• Bereitstellung: Data Marts können schnell implementiert werden. Die Umsetzung eines EDWs dauert aufgrund seines Umfangs und seiner Komplexität deutlich länger.

Architektur und zentrale Komponenten von EDWs 

Die EDW-Architektur definiert, wie Daten von Quellsystemen in eine strukturierte Umgebung fließen, in der sie zuverlässig gespeichert und analysiert werden können. Früher wurden EDWs zunächst in On-Premises-Umgebungen gehostet, die erhebliche Investitionen in Hardware und Wartung erforderten und nur schwer zu skalieren waren.

Mit der Weiterentwicklung der Hosting-Umgebungen hat sich auch die EDW-Architektur weiterentwickelt, von traditionellen dreistufigen On-Premises-Systemen hin zu cloudnativen Plattformen, die durch elastische Skalierung und nahtlose Integration in Cloud-Ökosysteme mehr Flexibilität bieten. Diese Entwicklung hilft Unternehmen, Kosten zu optimieren, Workloads dynamisch nach oben und unten zu skalieren und fortschrittliche Analytics ohne aufwändiges Infrastrukturmanagement bereitzustellen.

Das Verständnis der folgenden Aspekte der EDW-Architektur kann Unternehmen helfen, die richtige Plattform auszuwählen und die EDW-Performance für ihre spezifischen Anforderungen zu optimieren.

Dreistufige EDW-Architektur

Das klassische EDW-Design basiert auf einer dreistufigen Architektur mit einer unteren, mittleren und oberen Ebene, die jeweils einen unterschiedlichen Zweck erfüllen.

Die unterste Ebene gilt als die Datenintegrationsebene, in der Rohdaten erfasst und für die Speicherung vorbereitet werden. ETL- oder ELT-Prozesse integrieren Daten aus Quellsystemen und verschieben sie in das EDW. Moderne Datenpipeline-Tools wie Fivetran, Airbyte und Matillion bieten Konnektoren zu Datenquellen wie CRM- und ERP-Systemen, transaktionalen Datenbanken oder SaaS-Anwendungen.

Die mittlere Schicht ist die eigentliche Speicher- und Datenbankebene, auf der die verarbeiteten Daten im Warehouse selbst gespeichert sind. Herkömmliche EDWs basierten auf relationalen Datenbanken, die für Analysen optimiert waren. Zu den wichtigsten Techniken zählen spaltenorientierte Speicherung (Daten werden nach Spalten statt nach Zeilen abgelegt, was Abfragen beschleunigt), Komprimierung (Reduzierung des Speicherbedarfs) und Partitionierung (Aufteilung von Daten in gut handhabbare Segmente). Diese Features machen Analyse-Workloads effizient und skalierbar.

Die oberste Ebene ist die Abfrage- und Präsentationsebene, auf der Benutzer direkt mit den Daten interagieren, um Dashboards zu erstellen und Berichte mit verschiedenen BI-Tools, Abfrage-Engines mit massiv paralleler Verarbeitung, APIs oder Benutzeroberflächen zu generieren.

Viele Unternehmen können mittlerweile auch die Drei-Ebenen-Architektur erweitern, indem sie Cloud-Plattformen nutzen, bei denen Datenspeicherung und Verarbeitung entkoppelt sind, sodass sich beide Ressourcen separat erweitern lassen. Bei Bedarf können sie also ihre Speicherkapazität erweitern, ohne dass zwangsläufig ihre Kosten für Rechenressourcen steigen oder umgekehrt.

Schließlich ist neben der Drei-Tier-Architektur auch die Governance-Schicht eine zentrale Komponente des EDW. Sie umfasst Sicherheitskontrollen, rollenbasierte Zugriffe, Metadatenmanagement und Data-Quality-Monitoring und stellt sicher, dass das EDW eine verlässliche, regelkonforme und sichere Umgebung bleibt.

Datenmodelle und Organisation

Die Architektur eines EDW spielt eine wichtige Rolle bei der Maximierung des Geschäftswerts. Mindestens ebenso entscheidend ist jedoch, wie Daten im EDW modelliert und strukturiert werden. Das liegt daran, dass eine effektive Datenmodellierung die Abfragegeschwindigkeit drastisch verbessern und die Navigation im Warehouse für nichttechnische Nutzer erleichtern kann.

Die meisten EDWs verwenden eine dimensionale Modellierung, die darauf ausgelegt ist, Daten mithilfe von Fakten- und Dimensionstabellen für eine optimale Abfrage-Performance und ein besseres Benutzerverständnis zu strukturieren.

Faktentabellen speichern Daten für messbare Transaktionen und Ereignisse, wie z. B. Verkaufsumsätze, Bestellmengen oder verkaufte Einheiten. Dimensionstabellen speichern Daten, die einen beschreibenden Kontext liefern, wie z. B. Kundenstandort oder -alter, Bestellverlauf und Bestelldaten.

Die Daten sind außerdem in der Regel in Schemata organisiert, die auf Geschäftsbereiche wie Finanzen oder Vertrieb ausgerichtet sind und die operative Struktur des Unternehmens widerspiegeln. Dadurch wird die Arbeit mit den Daten für Analysten und Manager intuitiver. Durch die Organisation der Daten in Fakten- und Dimensionstabellen lassen sich Analyseaufgaben deutlich einfacher durchführen, etwa der Vergleich von Umsätzen nach Region, Produkt oder Kundensegment.

Vorteile der Implementierung eines EDW

Ein zentrales Merkmal eines EDW ist, dass es Unternehmen eine leistungsfähige Grundlage für Datenmanagement und Analysen bietet. Hier sehen Sie genauer, wie die Konsolidierung von Informationen Unternehmen dabei hilft, mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen.

Single Source of Truth und Datenkonsistenz

Einer der wichtigsten Vorteile eines EDW ist, dass es hilft, eine „Single Source of Truth“ etabliert – sowohl für die Analyse vergangener Entwicklungen als auch für Prognosen zukünftiger Entwicklungen. In vielen Unternehmen nutzen einzelne Abteilungen getrennte Systeme für Datenmanagement und Reporting. Das kann zu widersprüchlichen Ergebnissen führen. Wenn beispielsweise das Marketing ein System für BI und die Finanzabteilung ein anderes verwendet, können sie zu unterschiedlichen Kunden-Lifetime Values kommen. Solche Abweichungen können das Vertrauen in datengestützte Ergebnisse im gesamten Unternehmen untergraben.

Ein EDW integriert jedoch Daten aus allen Geschäftsbereichen. So können Nutzer unabhängig von ihrer Abteilung auf dieselben geprüften Informationen zugreifen, für die sie berechtigt sind. Dadurch werden widersprüchliche Ergebnisse reduziert und das Vertrauen in die Datenbasis steigt, sodass Führungskräfte Entscheidungen auf der Grundlage verlässlicher einheitlicher Daten treffen können.

Verbesserte Datenqualität und Governance

Ein weiterer Vorteil von EDWs ist, dass sie durch ihre Arbeitsweise dazu beitragen, Datenqualitätsstandards konsequent durchzusetzen – etwa durch das Entfernen von Dubletten, die Standardisierung von Formaten und Validierungsregeln, die Vollständigkeit sicherstellen. Zusätzlich zu Qualitätsstandards haben EDWs starke Governance-Funktionen wie Tracking der Datenherkunft (Data Lineage), Compliance-Unterstützung für Vorgaben wie DSGVO oder HIPAA sowie robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten. Dazu zählen unter anderem rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC), Verschlüsselung, Audit-Logs und Sicherheit auf Spaltenebene.

Die Kombination aus verlässlicher Datenqualität und starker Governance gibt Nutzern die Sicherheit, dass die Daten, die sie für geschäftskritische Entscheidungen verwenden, zuverlässig sind.

Verbesserte BI und Analytics

Ein konkreterer Vorteil liegt darin, dass ein EDW als Grundlage für BI-Initiativen dienen kann. Wenn Reporting und Dashboards auf konsistenten, korrekten Daten basieren, können Unternehmen bereichsübergreifende Analysen deutlich einfacher durchführen und Informationen aus verschiedenen Abteilungen zusammenführen. Zudem hilft das Vorhalten historischer Daten dabei, Trends und Muster zu identifizieren, die sowohl strategische als auch operative Entscheidungen unterstützen. Mit Self-Service-Analytics können Nutzer Daten eigenständig analysieren, ohne auf IT-Unterstützung angewiesen zu sein, und so die Vorteile eines EDW einem größeren Nutzerkreis zugänglich machen.

Unterstützung für ML und KI

Da Unternehmen ML und AI stärker in ihre Abläufe integrieren, liefern EDWs die hochwertige, konsistente historische Datenbasis, die für das Training präziser Modelle erforderlich ist. Unternehmen können diese Modelle dann für Predictive Analytics nutzen, beispielsweise für Bedarfsprognosen, Vorhersagen zur Kundenabwanderung oder zur Betrugserkennung.

Viele cloudbasierte EDWs lassen sich direkt mit ML-Plattformen integrieren und einige verfügen sogar über integrierte ML-Funktionen, sodass Modelle direkt im Warehouse trainiert und ausgeführt werden können.

EDW-Bereitstellung: Cloud- vs. On-Premises- vs. Hybrid-Ansatz

Die Wahl der Bereitstellungsumgebung für ein EDW hat erheblichen Einfluss auf Kosten, Skalierbarkeit und den Betriebsaufwand. Jeder Ansatz hat je nach Use Case seine Stärken. Die meisten Unternehmen setzen derzeit jedoch auf eine Cloud-first-Strategie, weil sie mehr Flexibilität bietet und geringere Anfangsinvestitionen erfordert. Organisationen sollten jedoch die Vor- und Nachteile von cloudbasierten, lokalen und hybriden Modellen vergleichen, um die beste Option für ihre Anforderungen zu ermitteln. 

Cloudbasierte EDW-Lösungen

Die Vorteile eines Cloud-basierten EDW liegen vor allem darin, dass keine Hardware verwaltet werden muss und gleichzeitig automatische Updates sowie elastische Skalierung möglich sind. Die Abrechnung erfolgt in der Regel nach dem Pay-as-you-go-Prinzip, was die Kosten besser kontrollierbar macht. Zudem ist die Implementierung meist schneller abgeschlossen als bei anderen Optionen und dauert häufig sechs bis zwölf Monate statt mehrerer Jahre wie bei On-Premises-Projekten.

Ein Cloud-basiertes EDW ist im Allgemeinen am besten für Unternehmen geeignet, die Flexibilität, Skalierbarkeit und geringe Anfangskosten priorisieren möchten. Cloud-Lösungen verlagern die Ausgaben zudem von Investitions- auf Betriebsausgaben, was die Kosten berechenbarer macht und es Unternehmen ermöglicht, sich ohne große Investitionen in die Infrastruktur schnell an veränderte Datenanforderungen anzupassen.

On-Premises-EDW-Lösungen

Ein On-Premises-EDW wird im unternemenseigenen Rechenzentrum bereitgestellt und betrieben. Ein Hauptvorteil dieses Ansatzes ist die maximale Kontrolle über Infrastruktur und Daten, weshalb er sich gut für die Erfüllung strenger Anforderungen in puncto Compliance und Datenhoheit eignet. Der Nachteil der erhöhten Kontrolle ist, dass Agilität und Skalierbarkeit oft eingeschränkt sind, was Innovationen und die Anpassung an Veränderungen verlangsamen kann.

Ein weiterer Nachteil ist, dass die Kosten im Allgemeinen höher sind als bei anderen Ansätzen, mit Vorabinvestitionen von 500.000 bis über 5 Millionen US-Dollar, zuzüglich laufender Wartung. On-Premises-Bereitstellungen lassen sich zudem oft nur schwer skalieren, binden erhebliche IT-Ressourcen und haben lange Umsetzungszeiten, die häufig ein Jahr und in manchen Fällen sogar bis zu fünf Jahre dauern.

Dennoch sind einige Organisationen durch regulatorische Anforderungen verpflichtet, On-Premises-Speicher zu verwenden. Unternehmen mit bestehenden Infrastrukturinvestitionen finden den On-Premises-Ansatz möglicherweise am praktischsten.

Hybride EDW-Ansätze

Hybridmodelle für EDW kombinieren erwartungsgemäß die Vorteile von On-Premises- und Cloud-Bereitstellungen und schaffen dabei eine Balance zwischen Kontrolle und Flexibilität. So können beispielsweise sensible Daten aus Gründen der Datenresidenz oder aus anderen Compliance-Gründen on-premises gespeichert werden, während Cloud-Plattformen skalierbare Analytics-Workloads übernehmen.

Der Nachteil hybrider Modelle ist, dass sie eine Integration über mehrere Umgebungen hinweg erfordern können. Das erhöht die Komplexität und kann Betrieb und Verwaltung Ihres EDW erschweren. Daher eignen sich hybride EDWs in der Regel am besten für Organisationen, die von Altsystemen in die Cloud wechseln oder sowohl Datenhoheit als auch Skalierbarkeit benötigen.

Implementierung: Überlegungen und Best Practices

Die Bereitstellung eines EDW ist ein umfangreiches Vorhaben, das technisch komplex ist, Zeit benötigt und eine enge Abstimmung über mehrere Teams hinweg erfordert. Realistische Erwartungen zu setzen kann helfen, Frustration zu reduzieren und sicherzustellen, dass das EDW langfristig Mehrwert liefert. Die folgenden Best Practices greifen typische Herausforderungen auf und zeigen praxisnahe Schritte für eine erfolgreiche Umsetzung.

Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit

Eine der ersten Herausforderungen bei jedem EDW-Projekt ist die Gewährleistung einer angemessenen Datenqualität. Quellsysteme enthalten oft Duplikate, fehlende Felder, inkonsistente Formate oder veraltete Datensätze. Werden diese Probleme nicht behoben, wirken sie sich mit zunehmendem Datenzufluss ins EDW immer stärker aus und untergraben das Vertrauen in die Datenbasis. Um das zu verhindern, müssen Unternehmen vor dem Laden der Daten Regeln zur Datenqualität und Validierungsprüfungen implementieren. Kontinuierliches Monitoring mit Warnmeldungen bei Auffälligkeiten hilft, die Datenqualität dauerhaft aufrechtzuerhalten.

Die Skalierbarkeit ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Wenn Unternehmen wachsen, nehmen die Datenmengen unweigerlich zu. Die EDW-Architektur sollte von Anfang an so konzipiert sein, dass dieses Wachstum berücksichtigt wird. Cloud-Plattformen erleichtern das, indem sie eine elastische Skalierung bieten, sodass Rechen- und Speicherkapazitäten nach Bedarf wachsen. Die Partitionierung von Daten und die Optimierung von Abfragen helfen ebenfalls dabei, die Performance bei zunehmender Arbeitslast aufrechtzuerhalten.

Sicherheit und Zugriffskontrollen

Da EDWs so viele sensible Informationen an einem Ort konzentrieren, sind strenge Sicherheitspraktiken unerlässlich. Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) nach dem Prinzip der geringsten Berechtigungen stellen sicher, dass Nutzer nur die Daten sehen, die sie benötigen und für die sie berechtigt sind. Bei hochsensiblen Daten, wie z. B. personenbezogenen Daten (PII), werden Unternehmen zum zusätzlichen Schutz wahrscheinlich eine Sicherheit auf Spaltenebene und eine dynamische Datenmaskierung anwenden wollen.

Weitere Best Practices für die Sicherheit:

• Ende-zu-Ende-Verschlüsselung zum Schutz von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung.
• Audit-Protokolle, die jede Abfrage und jedes Zugriffsereignis nachverfolgen, um Compliance und Discovery zu unterstützen.
• Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) zum Schutz vor unbefugtem Zugriff.
• Regelmäßige Sicherheitsaudits und Compliance-Überprüfungen.

Überwindung häufiger Herausforderungen bei der Einführung

Herausforderung: Je nachdem Bereitstellungsmodell kann die vollständige Umsetzung von EDW-Projekten ein bis fünf Jahre dauern.

Lösung: Auch wenn das zunächst abschreckend wirken kann, hilft ein schrittweises Vorgehen, realistische Erwartungen zu setzen und den Fortschritt zu sichern. Starten Sie mit einem Use Case mit hohem Nutzen, zum Beispiel Vertriebsreporting, um den ROI sichtbar zu machen und von dort aus weiter auszubauen.

Herausforderung: Ein weiteres zentrales Thema ist das Change Management, insbesondere wenn Nutzer neuen Tools oder Prozessen gegenüber skeptisch sind.

Lösung: Investieren Sie in Schulungen, sichern Sie sich Unterstützung auf Management-Ebene und kommunizieren Sie diese klar. Frühzeitige Erfolge sollten sichtbar gemacht werden, um Akzeptanz aufzubauen und Dynamik zu erzeugen.

Herausforderung: Die Datenintegration ist oft komplex, da Unternehmen auf viele Systeme angewiesen sind.

Lösung: Moderne Pipeline-Tools wie Fivetran und Airbyte vereinfachen diese Arbeit, und Teams sollten zuerst die wichtigsten Quellen priorisieren.

Herausforderung: Kostenbedenken können die Einführung verlangsamen.

Lösung: Cloud-Plattformen bieten einen einfacheren Einstieg, und der Nachweis eines frühen ROI hilft, weitere Investitionen zu rechtfertigen.

Fazit: EDW als Grundlage für die datengesteuerte Entscheidungsfindung

Indem ein EDW Daten aus dem gesamten Unternehmen zusammenführt, entsteht eine konsistente, vertrauenswürdige Grundlage für Reporting und Analysen. So lassen sich typische Herausforderungen in Unternehmen adressieren, etwa widersprüchliche Reports, isolierte Systeme und unzuverlässige Daten. Diese Fähigkeiten machen das EDW zu einer zentralen Grundlage für datenbasierte Entscheidungen, da Teams auf verlässliche Informationen zugreifen und selbstbewusst handeln können.

Darüber hinaus reichen die Vorteile eines EDW über die reine Technologie hinaus. Es kann die allgemeine Datenqualität verbessern, die Analytics stärken und erweiterte Funktionen wie ML unterstützen, während verschiedene Bereitstellungsoptionen die Flexibilität bieten, je nach Bedarf Kosten, Kontrolle oder Compliance zu priorisieren. Auch wenn eine erfolgreiche Umsetzung realistische Erwartungen, hohe Datenqualität und ein durchdachtes Change Management erfordert, kann ein EDW zu einem strategischen Asset werden, das Unternehmen dabei unterstützt, Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.

Häufig gestellte Fragen zu EDW

Wofür steht EDW?

EDW steht für Enterprise Data Warehouse und bezeichnet ein zentrales Speichersystem, das Daten aus dem gesamten Unternehmen zusammenführt, um eine verlässliche „Single Source of Truth“ für datenbasierte Entscheidungen zu schaffen.

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem EDW?

Ein Data Warehouse oder DW dient typischerweise einer einzelnen Abteilung oder Funktion, z. B. dem Marketing oder dem Finanzwesen, während ein EDW Daten aus vielen Systemen integriert, eine unternehmensweite Governance anwendet und funktionsübergreifende Analysen unterstützt.

Was sind ETL und ELT in einem Data Warehouse?

ETL und ELT beziehen sich auf zwei verschiedene Methoden, wie aus Quellen extrahierte Daten dann in das eigentliche Warehouse integriert werden. ETL bezeichnet einen Prozess, bei dem Daten bereinigt und transformiert werden, bevor sie in das Warehouse geladen werden. ELT ist ein ähnlicher Prozess in einer anderen Reihenfolge, bei dem Rohdaten zuerst extrahiert und geladen und anschließend innerhalb des Warehouses mithilfe der Rechenleistugg des EDW transformiert werden. ETL wird oft als der „traditionelle“ Ansatz angesehen, während ELT bei auf Cloud-Plattformen gehosteten EDWs üblicher ist, da es schneller und skalierbarer ist.

Wie greifen Sie auf ein EDW zu?

In der Regel erfolgt der Zugriff über BI-Tools, Dashboards, SQL-Abfragewerkzeuge oder Self-Service-Analytics-Plattformen. Die meisten Unternehmen bieten aus Gründen der Benutzerfreundlichkeit einen sicheren, browserbasierten Zugriff, dessen Zugang über rollenbasierte Berechtigungen gesteuert wird, sodass Benutzer nur die Daten sehen, für die sie eine Anzeigeberechtigung haben.