bridgingIT - Menschen Methoden Lösungen

craftingIT

Modern Data Warehouse

Für Echtzeit-Datenverarbeitung & Agilität entscheidend

Daten sind das Rückgrat erfolgreicher Unternehmen – doch viele arbeiten noch mit veralteten Data-Warehouse-Systemen, die teuer, ineffizient und schwer skalierbar sind. Langsame Abfragen, isolierte Datensilos und hoher Wartungsaufwand bremsen Innovationen und verhindern eine ganzheitliche Sicht auf wertvolle Unternehmensinformationen.


Echtzeit-Zugriff auf relevante Unternehmensdaten ermöglicht sofortige, fundierte Entscheidungen


  • Mitarbeitende in jeder Abteilung können direkt auf relevante Daten zugreifen und fundierte Entscheidungen treffen.
  • Analysen sind sofort verfügbar, statt Stunden oder Tage zu dauern.
  • Die IT-Abteilung wird entlastet, da Prozesse automatisiert und Wartungsaufwände minimiert werden.
  • Kosten werden sinken, während Effizienz und Skalierbarkeit steigen.

Mit einer modernen Cloud-Data-Warehouse-Architektur profitieren Unternehmen von Echtzeit-Datenverarbeitung, höchster Skalierbarkeit und KI-gestützter Business Intelligence. Cloud-basierte Datenplattformen steigern Agilität und verschaffen Unternehmen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in der datengetriebenen Wirtschaft.

Modern Data Warehouse bedeutet Skalierbarkeit, Echtzeit-Analysen & KI für datengetriebene Unternehmen


  • Daten in Echtzeit vernetzen – Durch die unternehmensweite Integration aller Datenquellen entsteht eine 360°-Sicht auf relevante Informationen, wodurch Datensilos aufgelöst und fundierte Entscheidungen ermöglicht werden.
  • Kosten flexibel optimieren – Cloud-Modelle bieten bedarfsgerechte Ressourcennutzung, sodass nur das bezahlt wird, was tatsächlich benötigt wird.
  • Self-Service-Analytics stärken – Fachabteilungen erhalten direkten Datenzugriff, um Analysen eigenständig durchzuführen – ohne Umwege über die IT-Abteilung.
  • Maximale Skalierbarkeit & Performance – Die Cloud ermöglicht eine dynamische Anpassung der Rechenleistung, sodass Echtzeit-Analysen und Big Data-Verarbeitung effizient und ohne Verzögerung erfolgen.
  • Sicherheit & Compliance gewährleisten – Modernste Cloud-Sicherheitsarchitekturen schützen vor Cyberangriffen und Datenverlust und erfüllen höchste Datenschutzanforderungen.
  • Innovationen beschleunigen – Durch künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Data Lakes lassen sich neue datengetriebene Geschäftsmodelle entwickeln und Wettbewerbsvorteile sichern.

Eine Strategie skalierbar, sicher und für Echtzeit optimiert

Die erfolgreiche Modernisierung eines Data Warehouses erfordert nicht nur neue Technologien, sondern auch eine zukunftssichere Strategie, die Skalierbarkeit, Agilität und Datenqualität sicherstellt.


  • Zentrale Datenplattform: Die Konsolidierung aller relevanten Datenquellen in einer zentralen Plattform ermöglicht eine einheitliche, konsistente und fundierte Entscheidungsfindung, reduziert Datensilos und verbessert die Verfügbarkeit von Informationen.
  • Agile Data-Strategie: Iterative und flexible Entwicklungsprozesse ermöglichen eine schrittweise Modernisierung des Data Warehouses. Dies erleichtert die Anpassung an sich verändernde Geschäftsanforderungen und reduziert das Risiko von Fehlinvestitionen.
  • Data Governance und Qualitätssicherung: Die Einführung klarer Standards für Sicherheit, Zugriffskontrolle und Datenqualität gewährleistet eine konsistente und vertrauenswürdige Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen.
  • Self-Service-Analytics: Fachabteilungen können über intuitive BI-Tools (z. B. Tableau, Power BI, Qlik Sense) eigenständig auf Daten zugreifen und analytische Einblicke ohne IT-Abhängigkeit gewinnen. Dies beschleunigt Entscheidungsprozesse erheblich.
  • Optimierung bestehender Architekturen: Bestehende On-Premises-Lösungen können durch Refactoring oder Replattforming cloudfähig gemacht werden, um Kosten zu reduzieren und die Skalierbarkeit zu erhöhen.
  • Skalierbare Datenmodelle: Hybride Architekturen (z. B. Data Lakehouse-Modelle) ermöglichen die effiziente Verarbeitung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, was Flexibilität und Analysen in Echtzeit verbessert.

Frameworks für effiziente & automatisierte Data Warehouses

Moderne Frameworks steigern die Effizienz und Skalierbarkeit von Data Warehouses. Verteilte Verarbeitung, Automatisierung und Echtzeit-Datenflüsse optimieren den Umgang mit großen Datenmengen. Leistungsstarke Lösungen ermöglichen eine nahtlose Integration, flexible Orchestrierung und ressourcenschonende Datenverarbeitung – entscheidend für eine zukunftsfähige Datenstrategie.

Klassische Systeme werden abgelöst

Modern Data Warehouses ermöglichen flexible Skalierbarkeit, geringere IT-Kosten und eine nahtlose Integration mit BI- und KI-Tools für datengetriebene Entscheidungen.

  • Amazon Redshift – Skalierbares Cloud Data Warehouse mit hoher Performance für analytische Workloads.
  • Google BigQuery – Serverloses Data Warehouse mit integrierter maschineller Lernfunktionalität und hoher Abfragegeschwindigkeit.
  • Microsoft Azure Synapse Analytics – Kombination aus Data Warehousing und Big-Data-Analysen mit Echtzeit-Verarbeitung.

Moderne Streaming-Technologien

Leistungsstarke ETL-Tools (Extract, Transform, Load) sind entscheidend, um Daten aus verschiedenen Quellen effizient zu extrahieren, zu transformieren und für Analysen bereitzustellen.

  • AWS Glue & dbt (Data Build Tool) – Automatisierte ETL-Pipelines für Modern Data Warehouses mit Fokus auf Daten-Transformation.
  • Microsoft Azure Data Factory – Visuelle Datenintegrationslösung für skalierbare ETL-Prozesse in der Cloud.
  • Google Cloud Dataflow – Echtzeit-ETL mit serverloser Architektur für hohe Flexibilität und Skalierbarkeit.

Datenverarbeitung und Streaming

Sowohl das Datenvolumen als auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit nehmen kontinuierlich zu. Moderne Technologien optimieren sowohl die Batch- als auch Echtzeit-Datenverarbeitung, um Daten schneller, effizienter und skalierbarer zu analysieren.

  • Apache Hadoop & Apache Spark – Parallele Verarbeitung großer Datenmengen über verteilte Systeme mit hoher Geschwindigkeit.
  • Apache Kafka – Echtzeit-Datenstreaming zur Verarbeitung und Integration von Ereignisdaten in Data Lakes und Data Warehouses.

Technologien, die Daten zum echten Wettbewerbsvorteil machen

Moderne Technologien ermöglichen eine effiziente Datenspeicherung, Verarbeitung und Analyse, wodurch Unternehmen fundierte Entscheidungen schneller und präziser treffen können.

Große Datenmengen speichern und verwalten

Neben klassischen Data Warehouses sind moderne Data Lakes und hybride Data Lakehouse-Ansätze entscheidend, um strukturierte und unstrukturierte Daten flexibel zu speichern und zu analysieren.

  • Data Lakes – Speicherung großer Mengen an Rohdaten, um flexibel auf verschiedene Analyseanforderungen zu reagieren.
  • Hybrid-Ansätze (Data Lakehouse) – Kombination aus strukturierten Abfragen eines Data Warehouses mit der Flexibilität eines Data Lakes.

Daten modellieren und Abfragen optimieren

SQL-basierte Technologien bieten eine leistungsstarke Abfragegeschwindigkeit und ermöglichen flexible Datenanalysen.

  • Snowflake – Cloud-native, skalierbare Lösung für datenintensive Workloads mit automatischem Speicher- und Rechtemanagement.
  • Google BigQuery – Serverlose Abfragen mit nativer Unterstützung für maschinelles Lernen.
  • Amazon Redshift Spectrum – Direkte Abfragen in Data Lakes zur Kosten- und Latenzreduzierung.

Daten durch Container flexibel bereitstellen

Container-gestützte Architekturen erleichtern die Bereitstellung und Skalierung datenverarbeitender Anwendungen.

  • Docker – Standardisierte Container-Technologie für portierbare und isolierte Data-Warehouse-Workloads.
  • Kubernetes – Orchestrierung und Skalierung containerisierter Anwendungen für optimierte Ressourcenverwaltung.

Datenkataloge und Metadaten managen

Effizientes Metadaten-Management und Data Catalogs verbessern Datenqualität, Auffindbarkeit und Governance.

  • Data Catalogs – Strukturierte Verwaltung und Auffindbarkeit von Unternehmensdaten für bessere Nutzung in Analytics-Prozessen.
  • Data Architecture Frameworks (z. B. Hub & Spoke, Data Mesh) – Optimierung der unternehmensweiten Datenorganisation und -nutzung.

Business Intelligence (BI) und Visualisierung

Analysedaten müssen verständlich visualisiert und für verschiedene Teams zugänglich gemacht werden, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen.

  • Tableau – Interaktive Dashboards und intuitive Visualisierungen für explorative Analysen.
  • Microsoft Power BI – Integrierte BI-Lösung für Echtzeit-Datenanalysen und einfache Self-Service-Nutzung.
  • Qlik Sense – KI-gestützte Analysen für tiefere Insights und fundierte Entscheidungen.

Unser Fazit

Ein Modern Data Warehouse bildet die Grundlage für eine skalierbare, sichere und KI-gestützte Datenarchitektur – der Schlüssel zu höherer Effizienz, Agilität und nachhaltigem Wachstum.

Mit einer zukunftssicheren Infrastruktur kann Ihr Unternehmen dynamisch auf Marktveränderungen reagieren, datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit treffen und neue Geschäftspotenziale gezielt erschließen.

Erhöhen Sie Ihre Datenwertschöpfung: Schnellere Analysen, automatisierte Prozesse und flexible Skalierung für nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

Ihre Ansprechpartner für Modern Data Warehouse

Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten und lassen Sie sich jetzt beraten, um gemeinsam mit bridgingIT die Zukunft Ihres Data Warehouses zu gestalten.