Moderne Unternehmen erzeugen täglich riesige Mengen unterschiedlich strukturierter Daten – aus operativen Systemen, Geräten, Webquellen oder IoT-Sensoren. Um diese Daten ganzheitlich und gewinnbringend zu nutzen, braucht es flexible Plattformen, die große Datenmengen kosteneffizient speichern, verwalten und analysieren können.
Ein Data Lake ermöglicht genau das: Die Speicherung strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Daten in ihrer Rohform. Ergänzt um Datenmanagement-, Abfrage- und Governance-Funktionen entsteht daraus das Data Lakehouse – eine hybride Architektur, die die Offenheit des Data Lakes mit der Struktur eines Data Warehouses verbindet.
Damit erhalten Unternehmen eine leistungsfähige und zukunftssichere Plattform für alle Analytics-Anforderungen – von Self-Service BI über Data Science bis hin zu KI-Anwendungen.
noventum entwickelt gemeinsam mit Ihnen eine individuell zugeschnittene Lakehouse-Architektur, die zu Ihren Use Cases, Technologien und Anforderungen passt. Ob cloudbasiert, hybrid oder on-premises – wir begleiten Sie von der Strategie bis zur Umsetzung und sorgen für langfristige Skalierbarkeit, Data Governance und Datenqualität.
Ihre Herausforderungen
Datenberge wachsen – Erkenntnisse bleiben aus?
Datenquellen nehmen rasant zu: ERP, CRM, IoT, Web, Sensoren. Doch viele Unternehmen kämpfen damit, diese vielfältigen und oft unstrukturierten Daten effizient zu speichern und auszuwerten.
Ihr Data Warehouse stößt an Grenzen?
Klassische Strukturen brechen unter großen Datenmengen, neue Anforderungen wie Machine Learning, Echtzeitanalyse oder Self-Service BI sind kaum abbildbar.
Langwierige und starre Budgetierungsprozesse
Fehlende Integration, inkonsistente Daten, mangelnde Governance – das Ergebnis: Unsicherheit bei Analysen
eingeschränkte Entscheidungsfähigkeit.
Wenn Analysen auf inkonsistenten, isolierten oder veralteten Daten basieren, fehlt die nötige Vertrauensbasis für fundierte Entscheidungen.
Unser Vorgehen
Unser Weg zum Data Lakehouse folgt einem klar strukturierten, praxisbewährten Vorgehen: Wir starten mit einer Analyse Ihrer Datenlandschaft und Zielsetzungen, entwickeln gemeinsam ein passgenaues Architekturkonzept und setzen es technisch um – iterativ, skalierbar und eng verzahnt mit Ihren Use Cases. So entsteht Ihre leistungsfähige, zukunftssichere Datenplattform.
Unsere Lösungen im Überblick
Eine moderne, skalierbare Plattform – offen wie ein Data Lake, strukturiert wie ein Warehouse.
Der Data Lake: Flexibilität für große Datenmengen
Ein Data Lake speichert Daten in ihrer Rohform – ob strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert. So entsteht ein zentraler Ort für sämtliche Informationen im Unternehmen, ohne die Notwendigkeit sofortiger Modellierung oder Strukturierung. Das ist ideal für Szenarien mit hohem Datenaufkommen und heterogenen Quellen, z. B. aus IoT-Geräten, Logdaten oder Social Media.
Das Lakehouse-Prinzip: Struktur trifft Offenheit
Ein Data Lakehouse kombiniert die Offenheit eines Data Lakes mit den Steuerungsmechanismen eines klassischen Data Warehouses. Die Vorteile: schnellere Analysen, konsistente Daten, vereinfachte Data Governance und direkte Nutzbarkeit für Reporting, Machine Learning oder Business Intelligence.
Unsere Herangehensweise: Architektur, Use Cases, Technologie
noventum analysiert mit Ihnen gemeinsam den Reifegrad Ihrer Datenlandschaft und entwickelt eine maßgeschneiderte Lakehouse-Architektur – on-premises, cloudbasiert oder hybrid. Unsere Expert:innen berücksichtigen dabei sowohl Ihre fachlichen Ziele als auch technische, rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen.
Planung & Konzeption von Lakehouse-Architekturen
Auswahl und Integration passender Technologien (z. B. Delta Lake, Databricks, Azure Synapse, Apache Iceberg)
Aufbau performanter ETL-/ELT-Strecken und automatisierter Datenpipelines
Data Governance und Qualitätssicherung
Operationalisierung von Use Cases in BI, Data Science, ML & KI
Unser Anspruch: Datenplattform mit Zukunft
Ein Data Lakehouse ist kein kurzfristiges IT-Projekt, sondern eine strategische Investition in Ihre digitale Entscheidungsfähigkeit. Wir begleiten Sie vom ersten Architekturentwurf bis zur operativen Nutzung – fundiert, technologieerfahren und immer mit Blick auf Ihre Ziele.
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
Mit einem Data Lakehouse schaffen Sie eine zukunftssichere Plattform, die strukturiertes und unstrukturiertes Datenwachstum beherrschbar macht. Sie gewinnen zentrale Datenzugänge, steigern die Datenqualität und schaffen die technologische Grundlage für Business Intelligence, Advanced Analytics und KI. So machen Sie Ihre Daten zum strategischen Erfolgsfaktor.
FAQ
Häufige Fragen zu Data Lake / Data Lakehouse
Was ist der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Lakehouse?
Ein Data Lake speichert große Mengen an Rohdaten in ihrem Ursprungsformat – strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert. Ein Data Lakehouse kombiniert diese Flexibilität mit den Vorteilen klassischer Data Warehouses, z. B. durch ACID-Transaktionen, einheitliches Metadatenmanagement und leistungsfähige SQL-Abfragen. Es ermöglicht eine einheitliche Plattform für Analyse, Reporting, Machine Learning und Governance.
Wann lohnt sich der Aufbau eines Data Lake oder Lakehouse für mein Unternehmen?
Wenn Sie große, heterogene Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten, unstrukturierte Daten analysieren oder Advanced Analytics / Machine Learning einsetzen möchten, ist ein Data Lakehouse ideal. Auch wenn Sie Governance und Self-Service BI effizient verbinden möchten, ist diese Architekturform zukunftssicher und skalierbar.
Welche Use Cases lassen sich mit einem Lakehouse realisieren?
Ein Lakehouse eignet sich u. a. für Predictive Analytics, IoT-Datenanalysen, Konsolidierung von ERP-/CRM-Daten, Customer 360°-Analysen, sowie für die Integration von Echtzeit-Streams und historischem Datenbestand. Es verbindet operative Datenhaltung mit analytischer Verarbeitung und ermöglicht es, schnell auf neue Business-Anforderungen zu reagieren.
Welche Technologien setzen Sie beim Aufbau eines Lakehouses ein?
Wir arbeiten je nach Kundenanforderung mit marktführenden Plattformen und Open-Source-Technologien wie Apache Spark, Delta Lake, Databricks, Microsoft Azure Synapse, Snowflake oder Google BigQuery. Dabei berücksichtigen wir bestehende IT-Strukturen, Compliance-Vorgaben und Skalierungsstrategien.
Wie läuft ein typisches Projekt zur Einführung eines Data Lakehouse ab?
Zunächst analysieren wir gemeinsam Ihre Anforderungen, Ziele und vorhandene Infrastruktur. Daraus leiten wir eine maßgeschneiderte Architektur ab. Anschließend folgen Implementierung, Anbindung der Datenquellen, Governance-Konzept, Datenmodellierung sowie Tests und produktiver Betrieb. Parallel begleiten wir Sie beim Know-how-Aufbau im Team.
Wie stellen Sie sicher, dass die Datenqualität in einem Lakehouse hoch bleibt?
Wir integrieren bereits in der Architektur Maßnahmen zur Data Quality – z. B. Validierung bei der Datenaufnahme, Monitoring der Pipelines, Data Lineage, semantische Kataloge und regelbasierte Anomalieerkennung. Außerdem definieren wir mit Ihnen klare Verantwortlichkeiten im Data Ownership.
Wie wirkt sich ein Data Lakehouse auf unsere bestehende BI-Landschaft aus?
Ein Lakehouse ergänzt und modernisiert Ihre bestehende BI-Landschaft. Klassische Tools (z. B. Power BI, Tableau, Qlik) können weiterhin genutzt werden. Gleichzeitig schaffen Sie eine solide Grundlage für zukünftige Analytics-Anforderungen und ermöglichen ein schrittweises Ablösen monolithischer Altsysteme.
Was unterscheidet noventum von anderen Anbietern?
Wir bieten nicht nur technologische Expertise, sondern denken Plattformen immer als Teil einer ganzheitlichen Datenstrategie. Mit einem interdisziplinären Team aus Architekt\:innen, Analyst\:innen und Governance-Expert\:innen stellen wir sicher, dass Ihr Data Lakehouse nicht nur funktioniert – sondern echten Mehrwert liefert. Unser Vorgehen ist methodisch fundiert, transparent und partnerschaftlich.
Unsere integrierten Lösungen
für Ihre moderne Datenplattform
DWH – Data Warehouse
Zentrale, qualitätsgesicherte Daten für Reporting, Planung und Analyse: Wir entwickeln individuelle DWH-Lösungen, die genau zu Ihren Anforderungen passen – skalierbar, performant und nachhaltig anschlussfähig.
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nDPA – noventum Data Platform Accelerator
Von der Anforderungsanalyse bis zur skalierbaren Zielarchitektur: Mit der nDPA-Methode gestalten wir ganzheitliche, anschlussfähige Datenplattformen – fundiert, wiederverwendbar, zukunftssicher.
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Data Science
Aus Daten wird Wissen: Wir schaffen die Grundlage für fortschrittliche Analysen, Machine Learning und KI – datenbasiert, verantwortungsvoll und integriert in Ihre Architektur.
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Lösungsszenarien zum Thema Data & Analytics Success Stories // Fachartikel // News
Integrierte Datenanalysen sind für Unternehmen heute unverzichtbar. Die Kombination aus Microsoft Business Central und Power BI bietet eine flexible, leistungsstarke Lösung zur Analyse zentraler ERP-Daten. Business Central deckt Kernprozesse wie Finanzen, Einkauf oder Lager ab und ist tief in Microsoft 365 integriert. Der Artikel beleuchtet, wie eine direkte Anbindung gelingt, welche Vorteile sie bringt – und wo Herausforderungen liegen.
Was wäre, wenn man sein Datenmodell einfach fragen könnte: „Warum ist der Deckungsbeitrag von Produktgruppe XYZ so niedrig?“ – und eine fundierte Antwort bekäme? GenAI und Tools wie Claude, Copilot & Co. versprechen genau das. Doch wie gut klappt das wirklich? Und was bedeutet das für Data Experts, Power User und Governance? Ein Erfahrungsbericht zwischen Faszination und Verantwortung von Data & Analytics Experte Marco Nielinger.
Der nwb Verlag ist seit vielen Jahren ein geschätzter Kunde von noventum. In der BI-Landschaft des Verlags wurde klassisch mit SQL Server, SSIS und SSAS gearbeitet – in unserem etablierten DWH-Schichtenmodell, allerdings noch nicht mit dem noventum Data Platform Accelerator (nDPA) und daher mit einer inflexiblen, schichtenbasierten Beladung über geschachtelte SSIS-Pakete. Ziel eines aktuellen Projektes war es, den nDPA Orchestrator einzuführen, um bestehende ETL-Prozesse zu modernisieren und flexibler zu gestalten. Doch bevor der Orchestrator seine Arbeit aufnehmen konnte, stand eine mühsame Fleißarbeit an: die Abhängigkeitsanalyse von rund 500 SSIS-Paketen.
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
