Jedes Unternehmen hat Daten.
Die Frage ist, ob sie für Sie arbeiten.
Sie haben wahrscheinlich gehört, dass Sie ein „Data Warehouse" oder einen „modernen Data Stack" brauchen. Aber was bedeutet das konkret für ein Unternehmen Ihrer Größe? Und was kostet es wirklich? Dieser Guide dient zur Orientierung und ersetzt keine saubere Bewertung Ihrer Datenlandschaft gemeinsam mit dem Kunden.
Wenn man die Buzzwords weglässt, bleibt ein Engineering-Muster übrig, das es seit den frühen 1990er-Jahren gibt. Im Kern geht es darum, Ihre verschiedenen Datenquellen zusammenzuführen, indem Daten aus Ihren wichtigsten Systemen in sogenannte Data Marts gezogen werden, die sich gegenseitig ergänzen und eine einheitliche analytische Sicht auf Ihr Unternehmen liefern: eine Single Source of Truth, auf die Sie sich tatsächlich verlassen können.
Ein Data Mart ist im Grunde einfach eine saubere, detaillierte Sammlung von Tabellen, die einen bestimmten Bereich Ihres Unternehmens beschreiben, ohne auf ein einzelnes Quellsystem begrenzt zu sein. Sie können sich ein Data Warehouse als modulares System vorstellen, das aus solchen Marts besteht. Jeder davon kann sich mit Ihrem Unternehmen weiterentwickeln. In diesen Marts steckt die Geschäftslogik, auf die sich Menschen in Ihrem Unternehmen ohnehin schon beziehen, wenn sie Berichte bauen, Ad-hoc-Analysen durchführen oder eine Fachfrage beantworten wollen. Der Unterschied ist: Hier wird diese Logik nachvollziehbar, steuerbar und sauber abgebildet.
Weil jeder Mart die maßgebliche Quelle für einen Bereich Ihres Unternehmens bildet, wird Reporting innerhalb der Fachbereiche standardisierter und Abweichungen in Zahlen werden erklärbar, sobald sie in einem Meeting auftauchen. Geschäftshypothesen lassen sich gegen reale Daten prüfen. AI- und BI-Strategien werden zu etwas, das man wirklich umsetzen kann, statt nur darüber zu sprechen. Auch für neue Mitarbeitende sinkt die Hürde deutlich. Statt Zugriff auf fünf verschiedene Systeme zu beantragen und drei Kolleginnen oder Kollegen nach Kontext zu fragen, können sie sich an einheitlichen Definitionen für KPIs und Geschäftsvorfälle orientieren und von Anfang an belastbare Antworten auf echte Probleme liefern.
Es gibt auch eine technische Seite. Wenn Sie analytische Lasten, die oft viel Rechenleistung brauchen, von Ihren operativen Datenbanken trennen, stellen Sie sicher, dass Reporting und Exporte nie die Systeme ausbremsen, auf denen Ihr Tagesgeschäft läuft.
Die ersten Data Marts auf einem Warehouse aufzubauen, das auch für wachsende Datenmengen taugt, klingt zunächst nach einem größeren Vorhaben. Das gilt für Aufwand und Kosten. Gleichzeitig haben Entwickler-Communities weltweit in den letzten zehn Jahren Werkzeuge stark verbessert und als Open Source verfügbar gemacht. Dadurch ist der Einstieg für KMU deutlich zugänglicher geworden, wenn aus über Jahre gesammelten Geschäftsdaten ein echtes Data Asset werden soll. Die eigentliche Frage ist also nicht nur, ob die Technologie existiert, sondern ob sich die Investition für Ihr Unternehmen lohnt und was sauber gemeinsam mit Ihnen bewertet werden muss. Dieser Guide soll Ihnen helfen zu verstehen, wo Sie heute stehen, wie typische Architekturpfade aussehen und was die Plattformseite dieser Reise grob kosten kann.
Damit wir Ihnen eine brauchbare erste Einschätzung geben können, beginnen wir mit einer einfachen Frage: Wie arbeiten Sie heute mit Daten? Wenn Sie bei einzelnen Antworten unsicher sind, überspringen Sie sie einfach. Wir arbeiten dann mit Annäherungen und machen transparent, wo unsere Unsicherheit höher ist. Migrationsaufwand, Transformationslogik, Governance, Rollout und Team-Enabling müssen weiterhin direkt mit Ihnen bewertet werden.
Wie arbeiten Sie heute mit Daten?
Bevor wir über Architektur sprechen, müssen wir verstehen, wo Sie starten. Es gibt keine falsche Antwort. Jedes Unternehmen befindet sich irgendwo auf diesem Spektrum.
Viele arbeiten immer noch hauptsächlich mit Tabellen und manuellen Exporten. Die meisten anderen liegen irgendwo dazwischen: Eine zentrale Datenbank existiert zwar, aber Finance definiert Umsatz anders als Sales und niemand weiß am Montagmorgen so genau, welchem Dashboard man trauen soll, oder warum die Zahlen aus vielleicht sogar fachlich nachvollziehbaren Gründen voneinander abweichen.
Sauber einzuordnen, wo Sie heute stehen, ist der erste Schritt, um herauszufinden, was sich tatsächlich zu bauen lohnt und was Sie schon heute nutzen können, um schnell Wert freizusetzen.
Welche Systeme treiben Ihr Geschäft an?
Wählen Sie alles Zutreffende aus. Das hilft uns, die Komplexität Ihrer Datenlandschaft zu verstehen und einzuschätzen, welche Integrationsarbeit auf Sie zukäme.
Wichtig: Sie müssen nicht alles auflisten. Konzentrieren Sie sich auf die Quellen, die in einem ersten Schritt am sinnvollsten wären. Das reicht für eine erste Kostenschätzung. Zusätzliche Quellen lassen sich oft gut ergänzen, aber der reale Aufwand hängt stark von der Qualität der Quellsysteme, den fachlichen Regeln und der erwarteten Datenbewegung ab. Wenn Sie dieses Feld leer lassen, schätzen wir auf Basis der verfügbaren Informationen und erweitern die Unsicherheitsmarge im finalen Ergebnis entsprechend.
Hier beginnen viele Beratungsprojekte teuer zu wirken, weil allein die Aussicht auf die Integration vieler Quellsysteme Scoping-Gespräche schnell unangenehm machen kann. Moderne Werkzeuge verbessern den Ausgangspunkt deutlich, vor allem bei Konnektoren. Aber Konnektoren allein sind selten die ganze Geschichte. In der Praxis beginnt die eigentliche Arbeit oft erst bei Quellsemantik, Änderungsverfolgung, Validierung und Geschäftslogik. Genau dort kommen wir normalerweise ins Spiel und unterstützen.
Wer braucht Zugang, und wo läuft alles?
Die Anzahl der Nutzer, wie aktuell Ihre Daten sein müssen und wo Ihre Systeme laufen. Diese drei Faktoren prägen Ihre Architektur stärker als alles andere.
Drei typische Architekturpfade für Ihre Situation
Die obigen Schätzungen decken Plattformkosten ab: Rechenleistung, Speicher, Ingestion und betrieblicher Overhead. Was bewusst außen vor bleibt, ist die Transformationsarbeit, also das Design und die Umsetzung von Data Marts entlang Ihrer konkreten Geschäftslogik. Das ist Absicht, weil dieser Teil sich von Unternehmen zu Unternehmen stark unterscheidet und sich nicht aus ein paar Eingaben seriös annähern lässt.
Genau dort kommen wir ins Spiel.
Unser Ziel ist es, europäischen KMU dabei zu helfen, über Jahre gesammelte Daten in echte Datenwerte zu verwandeln, auf denen sich AI- und BI-Strategien tatsächlich aufbauen und umsetzen lassen. Wir glauben, dass alles bei den Daten beginnt und dass saubere, wartbare Dateninfrastruktur weder Trend noch Luxus ist. Sie ist ein Differenzierungsfaktor.
Wenn Sie sich darin wiederfinden, wenn Sie eine detailliertere Bewertung Ihrer tatsächlichen Datenlandschaft möchten oder wenn Sie das Gefühl haben, dass unsere Näherung bei Ihnen nicht passt, freuen wir uns auf Ihre Nachricht. Melden Sie sich und lassen Sie uns über Daten sprechen.
Detaillierte Kostenaufschlüsselung
Zum Schluss noch ein Hinweis zu den Schätzungen: Die hier gezeigten Näherungen können je nach Vollständigkeit Ihrer Eingaben von der Realität abweichen. Im Abschnitt „So berechnen wir das“ finden Sie unsere Methodik im Detail. Wir schärfen unseren Ansatz laufend anhand des Feedbacks, das wir erhalten. Wenn also etwas für Sie nicht aufgeht oder Sie das Modell genauer verstehen möchten, melden Sie sich gern.
Laden Sie Ihre vollständige Analyse herunter
Sie können ein PDF mit Ihrer Datenlandschaft, den drei Architekturpfaden und der Kostenaufstellung herunterladen, plus einigen Punkten, die wir in einem Folgegespräch sauber mit Ihnen bewerten würden.
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