Data Warehouses und Data Lakes 2025

Data Warehouse & Data Lakes – Daten intelligent nutzen

Unternehmen sammeln heute mehr Daten denn je: Kundendaten, Transaktionen, IoT-Sensoren, Logfiles oder Marketinginformationen. Doch häufig liegen diese Daten verteilt in Silos, was effiziente Nutzung, zentrale Auswertung und strategische Entscheidungen erschwert.

Die Lösung sind moderne Data Warehouses und Data Lakes. Sie bündeln Informationen aus unterschiedlichsten Quellen, ermöglichen Echtzeit-Analysen und bilden die Grundlage für Business Intelligence, Machine Learning und datengetriebene Geschäftsentscheidungen. Plattformen wie Snowflake oder Google BigQuery liefern die nötige Skalierbarkeit, Performance und Sicherheit, um selbst Petabytes an Daten effizient zu verarbeiten.

Warum lohnt sich ein Data Warehouse oder Data Lake?

Zentrale Datenbasis
Alle relevanten Informationen stehen an einem Ort gebündelt zur Verfügung. Das erleichtert Zugriffe und vermeidet redundante Datenhaltung.

Bessere Entscheidungen
Dank Echtzeit-Analysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen – von kurzfristigen Marketingmaßnahmen bis hin zu langfristigen Investitionsstrategien.

Skalierbarkeit
Ob Gigabyte oder Petabyte – moderne Cloud-Plattformen passen sich dynamisch an und verhindern Engpässe in der Infrastruktur.

Kosteneffizienz
Pay-as-you-go-Modelle sorgen dafür, dass nur für tatsächlich genutzte Ressourcen gezahlt wird. Teure On-Premise-Hardware wird überflüssig.

Flexibilität
Sowohl strukturierte Daten (z. B. Kundendatenbanken) als auch unstrukturierte Daten (z. B. Logfiles, Bilder, IoT-Daten) können verarbeitet und kombiniert werden.

Innovation
Data Lakes sind die Basis für KI, Machine Learning und Predictive Analytics. Unternehmen schaffen damit die Grundlage für datengetriebene Produkte und Services.

Beispiel: Ein Retail-Unternehmen konsolidiert seine Kundendaten in Snowflake. Das ermöglicht es, in Echtzeit zu erkennen, welche Produkte in welchen Regionen am besten laufen – und Marketingkampagnen sofort anzupassen.

Wofür werden Data Warehouses & Data Lakes eingesetzt?

Business Intelligence & Reporting
Zentrale Datenquellen ermöglichen Dashboards und Reports für alle Unternehmensbereiche – vom Management bis zur Fachabteilung.

Advanced Analytics & Machine Learning
Data Lakes speichern Rohdaten in großen Mengen, die Data Scientists für Modelle, Prognosen und KI-Anwendungen nutzen.

360°-Kundensicht
Durch die Verknüpfung von CRM-, E-Commerce-, Marketing- und Support-Daten entsteht ein vollständiges Bild vom Kundenverhalten.

Compliance & Governance
Zentrale Plattformen vereinfachen die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Vorgaben (z. B. DSGVO, HIPAA, ISO 27001).

IoT & Echtzeit-Daten
Data Lakes sammeln riesige Mengen an Sensordaten und ermöglichen deren Auswertung für Monitoring, Predictive Maintenance und Prozessoptimierung.

Kosten & Umsetzung: Eigenleistung, Agentur oder Partner?

Eigenes Data-Team

• Vorteil: volle Kontrolle über Architektur und Datenprozesse.
• Nachteil: hoher Aufwand für Know-how-Aufbau, Data Engineers sind teuer und schwer zu finden.
• Gehälter: Data Engineers / Architects verdienen 70.000–120.000 € pro Jahr.

Zusammenarbeit mit einer Agentur / Partner

• Vorteil: Erfahrung mit Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Redshift oder Synapse.
• Tagessätze: 900–1.200 €, abhängig von Komplexität und Umfang.
• Ideal für Migrationen, komplexe Integrationen und den Aufbau unternehmensweiter Datenstrategien.

Freelancer

• Vorteil: flexibel und effizient für kleine Projekte oder punktuelle Aufgaben.
• Stundensätze: 60–120 €.
• Nachteil: weniger nachhaltig für große, langfristige Plattform-Setups.

Faktoren für die Kosten

• Plattform – Snowflake vs. BigQuery mit unterschiedlichen Preismodellen.
• Datenvolumen – Speicherbedarf und Abfragehäufigkeit beeinflussen die Kosten erheblich.
• Integrationen – Anzahl und Komplexität der anzubindenden Datenquellen.
• Sicherheits- & Compliance-Anforderungen – je nach Branche und Regularien.
• Performance – Echtzeit-Abfragen sind teurer als Batch-Verarbeitungen.
• Nutzeranzahl – je mehr Analysten & Data Scientists, desto höher die Lizenzkosten.

Richtwerte:

• Einstieg: ab wenigen Hundert € monatlich
• Mittelgroße Projekte: 20.000–70.000 €
• Enterprise Data Plattformen: 100.000 €+

Technologien & Tools

• Data Warehouses: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse
• Data Lakes: Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Data Lake
• ETL/ELT-Tools: Fivetran, dbt, Talend
• Orchestrierung: Apache Airflow, Prefect
• Analytics & BI: Looker, Tableau, Power BI

Beispiele für Tools, Lösungen & Technologien

Snowflake
Snowflake ist eine vollständig cloudbasierte Data-Warehouse-Plattform, die durch ihre hohe Flexibilität und Skalierbarkeit überzeugt.

• Speicherung und Rechenleistung sind getrennt, sodass Unternehmen je nach Bedarf unabhängig skalieren können.
• Multi-Cloud-fähig: läuft auf AWS, Azure und GCP – ideal für hybride oder internationale Umgebungen.
• Pay-per-Use: Kosten entstehen nur für tatsächlich genutzte Ressourcen.
• Typische Anwendungsfälle: Konsolidierung von Datenquellen, Aufbau von BI-Umgebungen, ML-Workloads, länderübergreifende Data-Strategien.
• Vorteile: hohe Performance bei Abfragen, einfache Integration von Drittanbieter-Tools, eingebaute Sicherheitsfunktionen (Verschlüsselung, Zugriffskontrollen).

Google BigQuery
BigQuery ist ein serverloses, hochskalierbares Data Warehouse innerhalb der Google Cloud Platform.

• Verarbeitung von Milliarden Datensätzen in Sekunden – ideal für Big-Data-Szenarien.
• Tiefe Integration in das Google-Ökosystem (Analytics, Ads, Firebase, YouTube).
• Mit BigQuery ML können Machine-Learning-Modelle direkt in der Plattform trainiert werden, ohne Daten verschieben zu müssen.
• Anwendungsfälle: Echtzeit-Marketing-Analysen, Verarbeitung globaler Datenvolumen, Predictive Analytics.
• Pay-as-you-go-Modell: transparente Kosten pro gespeicherten Datensatz und Abfrage.
• Besonders stark für Unternehmen mit internationalen Datenmengen und datengetriebenen Geschäftsmodellen.

Fazit: Daten als Wettbewerbsvorteil

Mit einem modernen Data Warehouse oder Data Lake verwandeln Unternehmen Daten in Wissen – und Wissen in Wettbewerbsvorteile.

Ob Snowflake oder BigQuery – die Wahl der richtigen Plattform entscheidet über Performance, Kosten und Flexibilität.

Wir unterstützen Sie von der Datenstrategie über die Architektur bis zum Betrieb – und machen Ihr Unternehmen fit für datengetriebene Entscheidungen.