Der Schlüssel zu datengetriebenen Teams und Entscheidungen
Ein Data Warehouse (DWH) ist die technologische und konzeptionelle Basis für modernes, datengestütztes Management. Es ermöglicht Unternehmen, große Datenmengen aus unterschiedlichen operativen Systemen zentral in einer leistungsfähigen Datenbank zu speichern, zu konsolidieren und für Business Intelligence, Analyse, Reporting, Planung sowie Data Mining nutzbar zu machen. Ziel ist eine vertrauenswürdige „Single Source of Truth“, auf deren Basis Entscheidungen schnell, sicher und nachvollziehbar getroffen werden können.
Mit einem modernen Data Warehouse schaffen Sie eine skalierbare Datenbasis, die den gesamten ETL-Prozess – also das Extrahieren, Transformieren und Laden – automatisiert abbildet und dabei höchste Qualitätsstandards erfüllt.
In einer zunehmend dynamischen und datengetriebenen Welt steigen die Anforderungen an Transparenz, Datenqualität, Integration und Governance. Gleichzeitig wächst die Komplexität: Big Data, Cloud-Plattformen, hybride Architekturen, Self-Service BI, Advanced Analytics und regulatorische Rahmenbedingungen stellen hohe Ansprüche an Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen.
Ein professionell entwickeltes Data Warehouse stellt sicher, dass Informationen aus verschiedenen Quellen verlässlich, konsistent und aktuell zur Verfügung stehen – für Controlling, Management, Business Intelligence, Planung oder Data Science. Als Rückgrat einer zukunftsorientierten Datenstrategie stärkt es die Entscheidungsfähigkeit auf allen Ebenen des Unternehmens und ist ein zentraler Baustein für nachhaltige digitale Transformation.
Ihre Herausforderung
Viele Unternehmen kämpfen mit isolierten Datensilos, uneinheitlichen Reports und aufwendigen manuellen Auswertungen. Unterschiedliche Quellen liefern widersprüchliche Informationen – Vertrauen in die Datenbasis fehlt. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Verfügbarkeit, Governance, Geschwindigkeit und Integration. Fachbereiche fordern flexible Self-Service-Lösungen, während IT-Abteilungen mit Komplexität, Ressourcenengpässen und Sicherheitsanforderungen konfrontiert sind.
Die Einführung oder Modernisierung eines Data Warehouse oder Data Marts steht häufig am Anfang der Reise zu einer zentralen, verlässlichen Datenplattform – doch der Weg dahin ist vielschichtig: Technologische, fachliche und organisatorische Fragen greifen ineinander. Ohne klares Zielbild, methodisches Vorgehen und passgenaue Architektur wird das DWH schnell zum Bottleneck statt zum Enabler datengetriebener Unternehmensführung.
»Ein Data Warehouse ist dann erfolgreich, wenn es nicht nur Daten integriert, sondern echte Entscheidungsfähigkeit schafft. Unser methodisches Vorgehen sorgt dafür, dass Technik, Fachlichkeit und Organisation nahtlos zusammenspielen – vom ersten Kennzahlenmodell bis zum produktiven BI-System.«
Felix Möller,
Management Consultant, Service Manager Data Architecture & Engineering
Unser Vorgehen
Wir begleiten Sie von der Anforderungsaufnahme bis zum produktiven Betrieb – methodisch fundiert, skalierbar und anschlussfähig an moderne Analytics-Plattformen.
Unsere Lösungen im Überblick
Datenstrategie mit Weitblick: Ihr Weg zum Data Warehouse
Ein modernes Data Warehouse ist weit mehr als eine technische Plattform – es ist der strategische Dreh- und Angelpunkt für verlässliche Entscheidungsgrundlagen und datenbasierte Wertschöpfung. Unser DWH-Angebot deckt alle Phasen des Aufbaus, der Modernisierung und des Betriebs ab – von der Zielbildentwicklung bis zur produktiven Nutzung.
Zielbild & Strategie
Gemeinsam mit Ihren Stakeholdern entwickeln wir ein tragfähiges Zielbild: Welche Use Cases sollen unterstützt werden? Welche Systeme müssen integriert werden? Welche Rollen und Prozesse braucht es? Dabei achten wir auf Wirtschaftlichkeit, Skalierbarkeit und organisatorische Anschlussfähigkeit.
Architektur & Methodik
Basierend auf Ihren Anforderungen entwerfen wir die passende Architektur – ob klassisch mit Star Schema, flexibel mit Data Vault oder hybrid mit Data Lakehouse-Anbindung. Unsere Berater:innen bringen umfassendes Know-how in ETL/ELT, Datenmodellierung und modernen Cloud-Technologien mit.
Umsetzung & Integration
Wir implementieren das Data Warehouse schrittweise – agil und iterativ. Bestehende Datenquellen werden harmonisiert, Schnittstellen standardisiert, Datenqualität messbar gemacht. Dank erprobter Templates und Automatisierung erzielen wir schnelle Fortschritte – ohne Wildwuchs.
Governance & Enablement
Datenhoheit, Rollen, Prozesse und Dokumentation sind integraler Bestandteil unserer Lösung. Wir stärken Ihre Organisation durch Wissenstransfer, Schulungen und klare Verantwortlichkeiten – damit Ihr DWH nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch erfolgreich betrieben wird.
Zukunftsfähigkeit & Erweiterbarkeit
Ob Planung, KI oder Self-Service BI – Ihr DWH wird so gestaltet, dass es mit Ihren Anforderungen wächst. Unsere Lösungen sind anschlussfähig für Microsoft Power BI, Azure Data Services und viele weitere Analytics-Tools.
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
Ein professionell entwickeltes Data Warehouse schafft eine vertrauenswürdige, zentrale Datenbasis für Reporting, Planung und Analyse. Es verbessert die Datenqualität, reduziert manuelle Aufwände und erhöht die Entscheidungssicherheit – für mehr Transparenz, Effizienz und Zukunftsfähigkeit in Ihrem Unternehmen.
Warum noventum consulting? Weil Veränderung ein klares Ziel braucht – und einen starken Partner
Ob digitale Transformation, kultureller Wandel oder technologische Innovation: noventum consulting begleitet Unternehmen auf ihrem Weg in die Zukunft – strukturiert, partnerschaftlich und mit messbarem Erfolg. Unsere langjährige Erfahrung aus über 30 Jahren Beratung, unsere Branchenkenntnis und unser ganzheitlicher Ansatz machen uns zu einem verlässlichen Sparringspartner für komplexe Herausforderungen.
FAQ
Häufige Fragen zu Data Warehouse
1. Was unterscheidet ein Data Warehouse von einem Data Lake?
Ein Data Warehouse verarbeitet vorwiegend strukturierte Daten, ist hochstandardisiert und optimiert für Analyse, Reporting und Planung. Ein Data Lake hingegen speichert auch unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten in roher Form und eignet sich besonders für explorative Szenarien wie Data Science oder maschinelles Lernen. In modernen Datenarchitekturen ergänzen sich beide Ansätze häufig und bilden gemeinsam eine skalierbare Datenplattform.
2. Wie lange dauert ein typisches Data-Warehouse-Projekt?
Die Dauer hängt stark von Ihren individuellen Anforderungen ab – insbesondere von der Anzahl der Datenquellen, der Komplexität der Geschäftslogik sowie der gewünschten Zielarchitektur. Erste Ergebnisse erzielen wir häufig bereits nach 8–12 Wochen im Rahmen eines MVPs (Minimum Viable Product). Umfassende Projekte inklusive Governance-Strukturen und Migrationen können mehrere Monate bis über ein Jahr beanspruchen. Wir arbeiten agil, transparent und in klar definierten Etappen.
3. Muss unser Data Warehouse zwingend in die Cloud?
Nein, nicht zwingend. Wir unterstützen Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Modelle. Viele Unternehmen entscheiden sich jedoch zunehmend für Cloud-Plattformen – etwa Microsoft Azure –, da diese eine höhere Skalierbarkeit, bessere Wartbarkeit und eine schnellere Integration mit modernen Analyse-Tools bieten. Ihre IT-Strategie und Anforderungen geben die Richtung vor.
4. Welche Technologien setzen Sie ein?
Unsere Technologieauswahl richtet sich nach Ihren Anforderungen, wobei wir langjährige Erfahrung im Microsoft-Umfeld mitbringen. Häufig eingesetzte Tools sind SQL Server, Azure Synapse Analytics, Power BI, Azure Data Factory, SSIS sowie Frameworks wie Data Vault. Architektur, Integration und Toolchain stimmen wir passgenau auf Ihre Use Cases und Zielsetzungen ab.
5. Wie stellen Sie die Datenqualität sicher?
Datenqualität ist für uns kein nachgelagerter Schritt, sondern fester Bestandteil jeder DWH-Lösung. Wir integrieren automatisierte Datenqualitätsprüfungen, führen umfassende Data Profilings durch und etablieren regelbasierte Validierungen entlang der Ladeprozesse. Zusätzlich unterstützen wir Sie beim Aufbau von Data Governance – für nachvollziehbare, vertrauenswürdige und dauerhaft hochwertige Daten.
6. Was kostet ein Data-Warehouse-Projekt?
Die Projektkosten hängen von vielen Faktoren ab: Anzahl der Datenquellen, gewünschte Funktionalitäten, bestehende Infrastruktur, Komplexitätsgrad und Zielarchitektur. Nach einem gemeinsamen Zielbild-Workshop erhalten Sie eine transparente Aufwandsschätzung. Durch modulare Umsetzung und Quick Wins erzielen wir frühe Erfolge und ermöglichen gleichzeitig eine kontrollierte Budgetplanung.
7. Brauchen wir eigene IT-Ressourcen für das Projekt?
Optimalerweise ja – insbesondere für die Integration ins bestehende Systemumfeld, für den Know-how-Transfer sowie den späteren Betrieb. Wir binden Ihre IT gezielt ein und stärken Ihre Organisation nachhaltig. Gleichzeitig übernehmen wir auf Wunsch auch zentrale Aufgaben in der Umsetzung oder Betriebsphase – temporär oder dauerhaft.
8. Unterstützen Sie auch nach Projektende?
Ja, selbstverständlich. Unser Engagement endet nicht mit dem Projektabschluss. Wir bieten flexible Modelle zur Weiterentwicklung, Betriebsunterstützung oder Qualitätssicherung – von punktueller Unterstützung bis hin zum Managed Service. Unser Ziel ist Ihr nachhaltiger Erfolg – auch über das Projekt hinaus.
Unsere Lösungen aus dem Bereich
Data Architecture & Engineering
Data Lake / Data Lakehouse
Ob strukturierte oder unstrukturierte Daten – wir helfen Ihnen, Ihr Datenvolumen effizient zu speichern und zugänglich zu machen. Entdecken Sie, wie Lakehouse-Architekturen Analyse und Flexibilität vereinen.
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nDPA – noventum Data Platform Architecture
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.
