Cloud Data Platforms – Datenmanagement neu gedacht

Inhaltsverzeichnis

01 | Executive Summary
Einordnung, Zielsetzung und strategische Relevanz moderner Datenplattformen

02 | Warum klassische Data Warehouses an ihre Grenzen stoßen
Technologische, organisatorische und regulatorische Treiber der Modernisierung

03 | Cloud Data Warehouse, Lakehouse und Datenplattform im Vergleich
Begriffe, Abgrenzungen und Architekturmodelle verständlich erklärt

04 | Zielarchitekturen moderner Cloud Data Platforms
Bausteine, Designprinzipien und Referenzmodelle für skalierbare Datenarchitekturen

05 | Data Mesh und Data Fabric – Datenorganisation neu gedacht
Domänenverantwortung, Plattformansatz und intelligente Datenvernetzung

06 | Data Governance, Sicherheit und Compliance by Design
Datenschutz, Zugriffskonzepte und regulatorische Anforderungen als integraler Bestandteil

07 | Analytics-, Generative-KI- und LLM-Readiness
Warum moderne Datenplattformen die Grundlage für Advanced Analytics und KI bilden

08 | Migration und Modernisierung von Data Warehouses
Evolutionäre Strategien für den Weg zur Cloud Data Platform

09 | Betrieb, Kostensteuerung und Performance-Management
FinOps, Skalierung und nachhaltiger Betrieb moderner Datenplattformen

10 | Fazit: Cloud Data Platforms als strategische Grundlage
Datenplattformen als Enabler für datengetriebene Geschäftsmodelle

01 |

Executive Summary

Daten sind längst zu einem zentralen Produktionsfaktor geworden. Gleichzeitig stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, historisch gewachsene Data-Warehouse-Strukturen, neue Cloud-Technologien, steigende regulatorische Anforderungen und den zunehmenden Einsatz von Advanced Analytics und Künstlicher Intelligenz miteinander in Einklang zu bringen. Klassische On-Premise-Architekturen stoßen dabei ebenso an ihre Grenzen wie rein technikgetriebene Cloud-Migrationen ohne strategischen Rahmen.

Dieses E-Book zeigt, wie sich Cloud Data Warehouses zu integralen Bestandteilen moderner Datenplattformen entwickeln. Es ordnet aktuelle Architekturkonzepte wie Lakehouse, Data Mesh und Data Fabric ein, beleuchtet Governance- und Compliance-Aspekte und erklärt, welche Rolle Generative KI und Large Language Models (LLMs) künftig im Datenmanagement spielen. Ziel ist es, Entscheidern eine fundierte Orientierung für den Aufbau zukunftsfähiger, skalierbarer und vertrauenswürdiger Datenplattformen zu geben.

02 |

Warum klassische Data Warehouses an ihre Grenzen stoßen

Über Jahrzehnte hinweg waren zentrale Data Warehouses das Rückgrat datengetriebener Unternehmen. Sie konsolidierten strukturierte Daten, ermöglichten Reporting und bildeten die Grundlage für Management-Entscheidungen. Doch die Rahmenbedingungen haben sich grundlegend verändert.

Unternehmen verarbeiten heute deutlich größere Datenvolumina aus einer Vielzahl interner und externer Quellen. Neben klassischen ERP- und CRM-Daten spielen Logdaten, Sensordaten, APIs, unstrukturierte Inhalte und Near-Realtime-Streams eine immer größere Rolle. Gleichzeitig erwarten Fachbereiche schnell verfügbare Insights, Self-Service-Analysen und flexible Datenmodelle.

Legacy-Data-Warehouses sind für diese Anforderungen nur bedingt geeignet. Sie sind oft kostenintensiv im Betrieb, schwer skalierbar und eng an starre Datenmodelle gebunden. Hinzu kommt der steigende Druck durch regulatorische Vorgaben, Sicherheitsanforderungen und den Mangel an spezialisierten Fachkräften für veraltete Technologien.

Die Modernisierung des Datenmanagements ist daher weniger eine technologische Option als vielmehr eine strategische Notwendigkeit.

03 |

Cloud Data Warehouse, Lakehouse und Datenplattform – eine Einordnung

Der Begriff „Cloud Data Warehouse“ beschreibt zunächst die Verlagerung analytischer Datenbanken in eine Cloud-Infrastruktur. Im Vergleich zu On-Premise-Lösungen bieten Cloud Data Warehouses eine elastische Skalierung, nutzungsbasierte Abrechnung und einen deutlich reduzierten Betriebsaufwand.

In der Praxis reicht ein isoliertes Cloud Data Warehouse jedoch selten aus. Moderne Datenarchitekturen kombinieren unterschiedliche Speicher- und Verarbeitungskonzepte:

• Data Lake zur kosteneffizienten Speicherung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Rohdaten
• Cloud Data Warehouse für performante analytische Abfragen, Reporting und BI
• Lakehouse-Ansätze, die beide Welten enger miteinander verzahnen

Daraus entsteht die Idee der Datenplattform: ein integriertes Ökosystem aus Technologien, Prozessen und Governance-Strukturen, das den gesamten Lebenszyklus von Daten abdeckt – von der Erfassung über die Aufbereitung bis zur Nutzung in Analytics, operativen Anwendungen und KI-Szenarien.

04 |

Zielarchitekturen moderner Datenplattformen

Moderne Datenplattformen folgen keinem starren Referenzmodell. Sie sind vielmehr modular aufgebaut und lassen sich an unterschiedliche organisatorische und regulatorische Rahmenbedingungen anpassen. Typische Bausteine sind:

• Zentrale und dezentrale Datenquellen (On-Premise und Cloud)
• Integrations- und Streaming-Schichten für Batch- und Echtzeitdaten
• Data Lake und Cloud Data Warehouse als komplementäre Speicher
• Semantische Schichten für konsistente Kennzahlen und Begriffe
• Zugriffs- und Sicherheitslayer für unterschiedliche Nutzergruppen

Ein zentrales Designprinzip ist die Entkopplung von Speicherung, Verarbeitung und Nutzung. Dadurch lassen sich einzelne Komponenten flexibel austauschen oder skalieren, ohne die gesamte Architektur neu aufzubauen.

05 |

Data Mesh und Data Fabric – Organisation trifft Architektur

Mit der wachsenden Komplexität von Datenlandschaften rücken organisatorische Fragen stärker in den Fokus. Zwei Konzepte werden in diesem Zusammenhang immer in Betracht gezogen: Data Mesh und Data Fabric.

Data Mesh verfolgt einen domänenorientierten Ansatz. Verantwortung für Daten wird stärker in die Fachbereiche verlagert, die ihre Daten als eigenständige Produkte bereitstellen. Zentrale Plattform-Teams stellen dabei Standards, Infrastruktur und Governance-Rahmen bereit.

Data Fabric hingegen fokussiert sich auf eine übergreifende, technisch unterstützte Vernetzung von Daten. Metadaten, Kataloge, Integrationsmechanismen und Automatisierung sorgen dafür, dass Daten unabhängig von ihrem Speicherort konsistent auffindbar und nutzbar sind.

In der Praxis schließen sich beide Ansätze nicht aus. Viele Unternehmen kombinieren domänenspezifische Verantwortlichkeiten mit einer technologischen Plattform, die Integration, Governance und Wiederverwendbarkeit sicherstellt.

06 |

Governance, Sicherheit und Compliance als Designprinzip

Mit steigender Datenverfügbarkeit wachsen auch die Anforderungen an Governance und Sicherheit. Moderne Datenplattformen müssen Datenschutz, Zugriffskontrolle, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Vorgaben von Anfang an berücksichtigen.

Zentrale Elemente sind:

• Klare Datenverantwortlichkeiten und Ownership-Modelle
• Einheitliche Definitionen von Daten, KPIs und Qualitätskriterien
• Rollenbasierte Zugriffs- und Berechtigungskonzepte
• Dokumentation und Lineage über den gesamten Datenlebenszyklus

Gerade in regulierten Branchen ist es entscheidend, dass Governance nicht als Bremse, sondern als Enabler verstanden wird. Gut implementierte Governance-Strukturen erhöhen das Vertrauen in Daten und beschleunigen deren Nutzung.

07 |

Analytics-, AI- und LLM-Readiness

Advanced Analytics, Machine Learning und Generative KI verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten arbeiten. Large Language Models ermöglichen neue Zugangsformen zu Informationen, etwa über natürliche Sprache oder automatisierte Analysen.

Die Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz solcher Technologien ist jedoch eine belastbare Datenbasis. Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie aufsetzen. Inkonsistente Datenmodelle, fehlende Metadaten oder unklare Datenherkunft wirken sich direkt auf die Qualität von Ergebnissen aus.

Moderne Datenplattformen schaffen hier die Grundlage, indem sie strukturierte, gut dokumentierte und vertrauenswürdige Daten bereitstellen. Generative KI wird damit nicht zum Ersatz für Datenmanagement, sondern zu dessen natürlicher Erweiterung.

08 |

Migration und Modernisierung – evolutionär statt disruptiv

Die Ablösung bestehender Data-Warehouse-Systeme ist selten ein reines Technologieprojekt. Abhängigkeiten zu Prozessen, Berichten und Anwendungen machen einen schrittweisen Ansatz notwendig.

Bewährt haben sich evolutionäre Modernisierungsstrategien:

• Koexistenz von Legacy-Systemen und Cloud-Plattformen
• Migration einzelner Datenbereiche oder Use Cases
• Paralleler Aufbau neuer Datenmodelle und Services
• Klare Meilensteine für Validierung und Abschaltung alter Systeme

Ein iteratives Vorgehen reduziert Risiken und schafft frühzeitig Mehrwert für Fachbereiche.

09 |

Betrieb, Kosten und Performance steuern

Cloud-Technologien ermöglichen eine hohe Flexibilität, erfordern aber neue Steuerungsmechanismen. Ohne Transparenz können Kosten und Komplexität schnell steigen.

Wichtige Erfolgsfaktoren sind:

• Klare Trennung von Workloads
• Monitoring von Nutzung und Performance
• Etablierung von FinOps-Prinzipien
• Automatisierung von Skalierung und Betrieb

Ziel ist ein ausgewogenes Verhältnis aus Performance, Kostenkontrolle und Betriebssicherheit.

10 |

Fazit: Datenplattformen als strategische Grundlage

Cloud Data Warehouses sind heute weit mehr als eine moderne Infrastruktur für Reporting. Eingebettet in ganzheitliche Datenplattformen bilden sie die Grundlage für datengetriebene Geschäftsmodelle, effiziente Prozesse und den verantwortungsvollen Einsatz von KI.

Unternehmen, die Architektur, Organisation und Governance gemeinsam denken, schaffen die Voraussetzungen, um Daten nachhaltig als strategische Ressource zu nutzen – heute und in Zukunft.

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