Leistung · Data Analytics & Business Intelligence

Data Warehouse & LakehouseEine verlässliche Datenbasis für alle Auswertungen.

Webect konzipiert und baut Data Warehouses und Lakehouses für den Mittelstand – von der Architektur über Datenmodell und Ladeprozesse bis zu Berechtigungen und Betrieb. Herstellerunabhängig auf Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake oder PostgreSQL, mit Festpreis nach der Konzeptphase, aus Winnenden bei Stuttgart.

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Architektur · Datenmodell · Ladeprozesse · Plattform · Governance · Betrieb

Überblick

Was ist ein Data Warehouse bzw. Lakehouse – und wann lohnt es sich?

Ein Data Warehouse ist eine zentrale, für Analysen optimierte Datenbank, in der Daten aus ERP, CRM, Shop, Buchhaltung, Produktion und weiteren Quellen bereinigt, vereinheitlicht und historisiert zusammengeführt werden. Anders als die operativen Systeme ist es nicht für einzelne Buchungen, sondern für Auswertungen über viele Jahre, Standorte und Geschäftsbereiche ausgelegt. Kennzahlen wie Umsatz, Deckungsbeitrag oder Liefertreue werden einmal zentral definiert und gelten dann für alle Berichte – die viel zitierte „Single Source of Truth“.

Ein Data Lakehouse verbindet dieses Prinzip mit den Stärken eines Data Lakes: Strukturierte Tabellen, Dateien, Logs, Sensordaten oder Dokumente werden kostengünstig in offenen Formaten wie Delta Lake, Apache Iceberg oder Parquet gespeichert und trotzdem mit SQL, Transaktionen und Versionierung nutzbar gemacht. So greifen Power BI-Berichte, Data-Science-Notebooks in Python und Machine-Learning-Modelle auf dieselbe Datenbasis zu. Typisch ist eine Medallion-Architektur mit Rohdaten-, bereinigter und fachlich aufbereiteter Schicht.

Lohnend ist eine zentrale Datenplattform, sobald Berichte aus mehreren Systemen manuell in Excel zusammengeführt werden, Abteilungen mit unterschiedlichen Zahlen argumentieren, operative Systeme durch Auswertungen ausgebremst werden oder historische Stände verloren gehen. Spätestens wenn KI-Anwendungen oder Prognosen geplant sind, wird eine saubere, dokumentierte Datenbasis zur Voraussetzung. Für kleinere Szenarien kann ein schlankes Warehouse auf PostgreSQL oder Azure SQL ausreichen, für wachsende Datenmengen bieten sich Cloud-Plattformen an.

Webect begleitet Sie herstellerunabhängig von der Architekturentscheidung über Datenmodellierung nach Kimball oder Data Vault bis zu Ladeprozessen, Berechtigungskonzept und Betrieb. Die Anbindung der Quellsysteme übernehmen wir mit unserer Leistung ETL & Datenintegration, die Auswertung im Bereich Reporting & Analytics. Als Cloud-Plattformen setzen wir unter anderem Microsoft Azure, AWS und Google Cloud ein.

Leistungen

Unsere Leistungen für Data Warehouse & Lakehouse

Von der Beratung über Entwicklung und Integration bis zum laufenden Betrieb – alles aus einer Hand.

Beratung anfragen

Datenstrategie & Architekturberatung

Wir analysieren Quellsysteme, Datenvolumen, Auswertungsbedarf und vorhandene Infrastruktur und empfehlen eine passende Architektur – klassisches Warehouse, Lakehouse oder hybride Lösung, Cloud oder On-Premises.

Zielarchitektur
Plattformauswahl
Kostenabschätzung

Datenmodellierung

Fachliche und technische Modellierung nach Kimball (Stern- und Schneeflockenschema) oder Data Vault, inklusive Historisierung, Stammdaten-Dimensionen und zentral definierter Kennzahlen.

Sternschema
Data Vault
Historisierung

Lakehouse-Aufbau

Einrichtung von Microsoft Fabric, Databricks oder Snowflake mit Medallion-Architektur, offenen Tabellenformaten, Workspaces und Umgebungen für Entwicklung, Test und Produktion.

Medallion
Delta Lake
OneLake

Ladeprozesse & Transformation

Automatisierte Lade- und Transformationsstrecken mit Data Factory, dbt oder Python – inkrementell, nachvollziehbar und mit Datenqualitätsprüfungen an jeder Schicht.

ELT
dbt
Datenqualität

Governance, Sicherheit & Datenschutz

Rollen- und Berechtigungskonzepte bis auf Zeilenebene, Datenkatalog, Lineage, Verschlüsselung und Löschkonzepte für personenbezogene Daten nach DSGVO.

Berechtigungen
Datenkatalog
DSGVO

Migration, Betrieb & Optimierung

Migration bestehender SQL-Server-Warehouses oder Excel-Lösungen, Monitoring der Ladeläufe, Performance- und Kostenoptimierung sowie Weiterentwicklung als Managed Service.

Migration
Monitoring
Kostenkontrolle

Vorteile

Vorteile einer zentralen Datenplattform

Eine Wahrheit für alle

Zentral definierte Kennzahlen sorgen dafür, dass Geschäftsführung, Controlling, Vertrieb und Produktion mit denselben Zahlen arbeiten.

Entlastung operativer Systeme

Auswertungen laufen auf der Datenplattform statt auf ERP oder Shop. Die operativen Systeme bleiben performant, auch bei umfangreichen Analysen.

Historie bleibt erhalten

Stammdatenänderungen und Zeitreihen werden historisiert. Sie können Entwicklungen über Jahre vergleichen und frühere Stände nachvollziehen.

Grundlage für KI und Prognosen

Bereinigte, dokumentierte Daten sind die Voraussetzung für Machine Learning, Predictive Analytics und KI-Assistenten mit Zugriff auf Unternehmensdaten.

Skalierbar und kosteneffizient

Cloud-Plattformen trennen Speicher und Rechenleistung. Sie zahlen für die genutzte Kapazität und wachsen mit Ihren Datenmengen.

Offene Formate statt Lock-in

Offene Tabellenformate wie Delta Lake oder Iceberg halten Ihre Daten portabel und für verschiedene Werkzeuge nutzbar.

Einsatzbereiche

Typische Data-Warehouse- und Lakehouse-Projekte

Zentrales Finanz- und Vertriebs-Warehouse

ERP, CRM und Finanzbuchhaltung werden in einem Sternschema zusammengeführt. Umsatz, Marge, Auftragseingang und offene Posten stehen täglich aktualisiert für Power BI bereit.

Produktions-Lakehouse

Maschinen- und Sensordaten werden im Lakehouse gespeichert und mit Auftrags- und Qualitätsdaten aus dem ERP verknüpft – Basis für OEE-Auswertungen und Predictive Maintenance.

Ablösung gewachsener Excel-Reports

Manuell gepflegte Excel-Dateien und Datenbank-Exporte werden durch automatisierte Ladeprozesse und ein dokumentiertes Datenmodell ersetzt.

Migration eines On-Premises-Warehouses

Ein bestehendes SQL-Server-Warehouse mit SSIS-Paketen wird schrittweise nach Microsoft Fabric oder in eine andere Cloud-Plattform überführt, ohne den laufenden Berichtsbetrieb zu unterbrechen.

Vorgehen

So gehen wir vor

Klare Phasen, feste Ansprechpartner und ein verbindlicher Festpreis nach der Konzeptphase.

Unsere Arbeitsweise

01 / 05 · 1–2 Wochen
Analyse & Anforderungen
Workshops mit Fachbereichen und IT, Sichtung der Quellsysteme und Datenqualität, Definition der wichtigsten Kennzahlen und Auswertungsfälle.
02 / 05 · 1–2 Wochen
Architektur & Konzept
Zielarchitektur, Plattformentscheidung, Datenmodell, Berechtigungs- und Betriebskonzept werden dokumentiert. Danach erhalten Sie ein Festpreisangebot.
03 / 05 · 4–12 Wochen
Aufbau in Sprints
Schrittweiser Aufbau in 2-Wochen-Sprints: Plattform, erste Quellen, Datenmodell und Berichte. Jeder Sprint liefert nutzbare Ergebnisse.
04 / 05 · 1–2 Wochen
Test & Übergabe
Abgleich der Kennzahlen mit den Quellsystemen, Performance- und Berechtigungstests, Dokumentation und Schulung der Key User.
05 / 05 · laufend
Betrieb & Ausbau
Monitoring der Ladeläufe, Kostenkontrolle, Anbindung weiterer Datenquellen und Weiterentwicklung durch Ihren persönlichen Ansprechpartner.

Vergleich

Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse?

Wir beraten herstellerunabhängig – und sagen Ihnen offen, wenn eine andere Lösung besser passt.

Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse im Vergleich (vereinfachte Übersicht)
Kriterium	Data Warehouse	Data Lake	Data Lakehouse
Datenarten	Strukturierte Daten	Alle Formate, auch unstrukturiert	Alle Formate mit Tabellenstruktur
Schema	Schema-on-Write	Schema-on-Read	Schichtweise, von roh bis modelliert
Stärke	Verlässliches Reporting, SQL	Günstige Speicherung großer Mengen	Reporting, Data Science und KI auf einer Basis
Transaktionen & Versionierung	Ja	Nein bzw. eingeschränkt	Ja, über Delta Lake oder Iceberg
Typische Plattformen	SQL Server, Azure SQL, PostgreSQL, Snowflake	Azure Data Lake Storage, Amazon S3	Microsoft Fabric, Databricks
Geeignet für	Klassische BI im Mittelstand	Rohdatenablage, Archiv	Wachsende Daten, BI plus KI

Ökosystem

Plattformen, Werkzeuge & Formate

Plattformen

Microsoft Fabric
Databricks
Snowflake
Google BigQuery
PostgreSQL

Transformation & Orchestrierung

dbt
Data Factory
Apache Airflow
Python

Formate & Speicher

Delta Lake
Apache Iceberg
Parquet
OneLake
Azure Data Lake Storage

Auswertung

Power BI
Jupyter
Excel
Grafana

FAQ

Häufige Fragen zu Data Warehouse & Lakehouse

Ihre Frage ist nicht dabei? Wir beraten Sie gern persönlich und kostenlos.

Frage stellen

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lakehouse?

Ein Data Warehouse speichert strukturierte, modellierte Daten für Reporting und ist auf SQL-Abfragen optimiert. Ein Lakehouse speichert Daten in offenen Dateiformaten auf günstigem Objektspeicher und ergänzt sie um Tabellenfunktionen wie Transaktionen und Versionierung. Damit eignet es sich zusätzlich für unstrukturierte Daten, Data Science und KI. Für reines Reporting im Mittelstand ist ein klassisches Warehouse oft ausreichend.

Brauchen wir als Mittelständler überhaupt ein Data Warehouse?

Wenn Sie Kennzahlen aus mehreren Systemen kombinieren, Historie benötigen oder Berichte heute manuell in Excel zusammenbauen, profitieren Sie in der Regel davon. Die Lösung muss nicht groß sein: Ein schlankes Warehouse mit wenigen Quellen und einem sauberen Datenmodell ist schnell umgesetzt und lässt sich später erweitern. Im Konzept prüfen wir, welcher Umfang für Sie sinnvoll ist.

Welche Plattform empfehlen Sie: Fabric, Databricks oder Snowflake?

Das hängt von Ihrer Ausgangslage ab. Microsoft Fabric passt gut, wenn Sie stark auf Microsoft 365, Azure und Power BI setzen. Databricks spielt seine Stärken bei Data Science, Machine Learning und großen Datenmengen aus. Snowflake ist eine flexible Option über mehrere Clouds hinweg. Für kleinere Szenarien genügt oft PostgreSQL oder Azure SQL. Wir beraten herstellerunabhängig.

Wie lange dauert der Aufbau eines Data Warehouses?

Ein erstes produktives Warehouse mit zwei bis drei Quellsystemen und den wichtigsten Kennzahlen ist häufig in zwei bis drei Monaten umsetzbar. Danach wird die Plattform schrittweise um weitere Quellen und Fachbereiche erweitert. Entscheidend für die Dauer sind Zahl und Zustand der Quellsysteme sowie die Komplexität der Geschäftslogik.

Können wir unser bestehendes Warehouse in die Cloud migrieren?

Ja. Bestehende SQL-Server-Warehouses, SSIS-Pakete oder Ladeprozesse lassen sich schrittweise nach Microsoft Fabric, Azure SQL, Databricks oder Snowflake überführen. Wir analysieren vorher Abhängigkeiten, Berichte und Ladezeiten und planen die Migration so, dass der laufende Berichtsbetrieb weiterläuft und alte und neue Kennzahlen parallel abgeglichen werden können.

Wie werden personenbezogene Daten geschützt?

Wir verarbeiten nur die Daten, die für die Auswertung erforderlich sind, pseudonymisieren wo möglich und setzen Berechtigungen bis auf Zeilen- und Spaltenebene um. Speicherorte in Deutschland oder der EU, Verschlüsselung, Protokollierung und Löschkonzepte werden im Betriebskonzept festgelegt und mit Ihrem Datenschutzbeauftragten abgestimmt.

Was kostet ein Data Warehouse im Betrieb?

Die laufenden Kosten setzen sich aus Speicher, Rechenleistung bzw. Kapazitäten der Plattform, Lizenzen für Auswertungswerkzeuge sowie Wartung und Weiterentwicklung zusammen. Sie hängen stark von Datenvolumen, Aktualisierungsfrequenz und Nutzerzahl ab. Wir schätzen sie im Konzept ab und optimieren sie im Betrieb, etwa durch inkrementelle Ladeprozesse und passende Kapazitätsgrößen.

Wie hängen Data Warehouse und KI zusammen?

KI-Anwendungen wie Prognosemodelle oder Assistenten mit Zugriff auf Unternehmenskennzahlen brauchen konsistente, dokumentierte Daten. Ein Warehouse oder Lakehouse liefert genau das und stellt sicher, dass Modelle mit denselben Zahlen arbeiten wie Ihr Reporting. Deshalb planen wir die Plattform so, dass spätere <a href="/ki-hub/predictive-analytics/">KI-Anwendungsfälle</a> ohne Umbau darauf aufsetzen können.

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