Was ist ein Data Warehouse und wie baue ich es auf?

Data Warehouses ermöglichen datengetriebene Entscheidungen in Unternehmen. Sie bündeln relevante Informationen an einer zentralen Stelle und machen sie für alle Mitarbeitenden zugänglich. Das führt zu effizienteren Prozessen, besserer Ressourcennutzung und fundierteren strategischen Entscheidungen. In der zunehmend digitalisierten Geschäftswelt ist dies ein entscheidender Wettbewerbsvorteil und oft unerlässlich für nachhaltigen Erfolg.

1. Ein Data Warehouse ist eine zentrale Sammelstelle für entscheidungsrelevante Unternehmensdaten. Es dient als "Single Point of Truth" und soll möglichst alle Mitarbeiterinnen bei datengestützten Entscheidungen unterstützen.

2. Der Aufbau eines Data Warehouses ist ein komplexer und schmerzhafter Prozess, der sich aber langfristig lohnt. Es braucht dafür Top-Management-Support und Durchhaltevermögen.

3. Ein Minimum-Team für ein Data Warehouse besteht aus 2-3 Personen: 1-2 Entwicklerinnen und eine BI-Analystin/Produktmanagerin. Die Kosten dafür liegen bei ca. 150.000-200.000 Euro pro Jahr.

4. Es ist wichtig, Rohdaten auf Einzelnutzerebene zu sammeln, um später Personalisierung und detaillierte Analysen zu ermöglichen. Aggregierte Daten reichen dafür nicht aus.

5. Der Erfolg eines Data Warehouses hängt stark davon ab, ob es von den Fachabteilungen tatsächlich genutzt wird. Dafür braucht es "Evangelistinnen", die den Mehrwert aufzeigen und die Nutzung vorantreiben.

Data Warehouses werden zunehmend Cloud-basiert und KI-gestützt sein. Die Integration von Machine Learning und automatisierter Datenanalyse wird voranschreiten. Datenschutz und ethische Fragen gewinnen an Bedeutung. Echtzeit-Analysen und prädiktive Modelle werden Standard. Die Demokratisierung von Daten in Unternehmen schreitet voran, sodass mehr Mitarbeitende datengetriebene Entscheidungen treffen. Branchenspezifische Data Warehouse-Lösungen entstehen. Die Verbindung zu IoT und Edge Computing wird wichtiger.