Warum muss ein bestehendes Data Warehouse nicht immer komplett ersetzt werden?

Ein bestehendes Data Warehouse enthält oft wertvolle Datenmodelle, Prozesslogik, Fachwissen und Reporting-Strukturen. Ein kompletter Austausch kann teuer, riskant und organisatorisch belastend sein. Häufig ist ein evolutionärer Ansatz sinnvoller: bestehende Strukturen werden gezielt weiterentwickelt, automatisiert, mit Cloud-Komponenten ergänzt oder für moderne Analytics- und KI-Szenarien vorbereitet. So bleibt Bewährtes erhalten, während neue Anforderungen schrittweise integriert werden.