Zwischen Stabilität und Innovation

Viele Unternehmen befinden sich in einer Übergangsphase: Während On-Premises-Data-Warehouse-Landschaften weiterhin zuverlässig liefern, steigen die Anforderungen an Self-Service, KI-Funktionalitäten sowie die Integration un- und semistrukturierter Daten. In der Microsoft-Welt überlagern sich dabei SQL Server (On-Premises), Azure Data Platform und Microsoft Fabric – mit Folgen wie Entscheidungsstaus, fragmentierten Proof-of-Concepts und uneinheitlichen Skill-Profilen.

Eine Modern Data Platform schafft in dieser fragmentierten Datenlandschaft Orientierung und macht Investitionsentscheidungen steuerbar. Sie beschreibt ein strategisches Zielbild, das Technologie, Organisation und Betrieb zusammenführt und bestehende Data-Warehouse-Investitionen bewusst integriert. Data-Warehouse-Modernisierung ist dabei kein Selbstzweck, sondern ein integrierter Teilpfad innerhalb einer übergeordneten Plattformstrategie. Modernisierung bedeutet nicht zwangsläufig Neubau: On-Premises-Strukturen können weiterhin Bestandteil der Zielarchitektur bleiben und gezielt durch Cloud-Funktionalitäten ergänzt werden – mit dem Ziel, Stabilität und Innovationsfähigkeit sinnvoll zu verbinden. Damit zählen die On-Premises-Strukturen nicht als Übergang, sondern als bewusster Teil eines hybriden Zielbilds.

Microsoft Fabric entwickelt sich in diesem Kontext zur zentralen Daten- und Analytics-Plattform von Microsoft. Relationale Data Warehouses, OneLake, Lakehouses sowie Data-Science- und KI-Funktionen lassen sich hier in einem gemeinsamen Rahmen sowie einem Abonnement zusammenführen und schritt-weise nutzen, ohne bewährte Strukturen aufzugeben.

Drei Microsoft-Welten, viele offene Entscheidungen

Microsoft hat seine Data-&-Analytics-Landschaft in den vergangenen Jahren stark ausgebaut. Heute treffen SQL Server On-Premises, Azure-Dienste und Microsoft Fabric in unterschiedlichen Reifegraden aufeinander und erzeugen Unsicherheit. Das führt in vielen Unternehmen zu grundlegenden Fragen: Wo soll investiert werden? Welche Kompetenzen werden benötigt? Wie fügt sich alles zu einer konsistenten Architektur?

In vielen Organisationen bestehen stabile On-Premises-Data-Warehouse-Landschaften parallel zu isolierten Cloud-Piloten und ersten Fabric-Erkundungen. Was häufig fehlt, ist ein übergreifendes Zielbild, das diese Entwicklungen fachlich, technologisch und wirtschaftlich einordnet. Ohne diese Orientierung entstehen fragmentierte Entscheidungen, technische Insellösungen und Investitionszurückhaltung. Gleichzeitig bleiben On-Premises-Architekturen wirtschaftlich, zuverlässig und organisatorisch etabliert – Modernisierung erfolgt daher meist schrittweise und hybrid.

Begriffsklärung: Data Warehouse vs. Modern Data Platform

Das Data Warehouse (DWH) bildet die strukturierte, qualitätsgesicherte und über verschiedene Quellsysteme hinweg integrierte Datenbasis eines Unternehmens. Es liefert verlässliche KPIs und bleibt auch in modernen Architekturen ein zentraler Bestandteil – unabhängig davon, ob es On-Premises, in Azure SQL oder als Fabric Warehouse betrieben wird. Hier ergibt sich eine klare Abgrenzung: 

Data-Warehouse-Modernisierung beschreibt die gezielte Weiterentwicklung bestehender DWH-Strukturen – investitionsschonend, architekturnah und häufig als hybride Architektur aus On-Premises und Cloud. Die Modern Data Platform fungiert dabei als strategischer Ordnungsrahmen und übergeordnetes Zielbild, innerhalb dessen bestehende Data-Warehouse-Landschaften schrittweise modernisiert und – wo sinnvoll – hybrid in die Cloud überführt werden.

Eine Modern Data Platform (häufig Microsoft Fabric) hingegen ist kein Ersatz für das DWH, sondern das übergeordnete Zielbild. Sie definiert den Rahmen, in dem bestehende Data-Warehouse-Landschaften weiterentwickelt und – wo sinnvoll – in die Cloud integriert werden. In diesem Zielbild können ein relationales SQL-DWH, OneLake, Lakehouse-Ansätze sowie Data-Science- und KI-Funktionalitäten gleichberechtigt nebeneinander bestehen.

Damit wird deutlich: Die Modern Data Platform entsteht in der Praxis häufig durch ein schrittweises, hybrides Vorgehen, bei dem bestehende und neue Datenarchitekturen koordiniert zusammengeführt werden. Der noventum Data Platform Accelerator (nDPA) fungiert dabei als verbindende Technologie, die On-Premises-, Azure- und Fabric-Welten technologieübergreifend integriert und Modernisierung sowie Innovation kontrolliert und reibungslos in den laufenden Betrieb überführt. 

Warum Modernisierung jetzt? Drei Treiber aus der Praxis:

1. Steigende Datenvielfalt und Geschwindigkeitsanforderung

Moderne Datenquellen wie SaaS-Applikationen, APIs sowie Sensor- und Logdaten treffen in vielen Organisationen noch auf historisch gewachsene ETL-Prozesse. Diese wurden für überwiegend strukturierte, relationale Datenmodelle entwickelt und sind für heutige verteilte und auf SaaS-Datenquellen basierende Datenlandschaften nur noch eingeschränkt geeignet.

2. Cloud- und Hybrid-Realität

Während immer mehr Quell- und Fachsysteme in die Cloud verlagert werden, verbleiben klassische Data-Warehouse-Architekturen häufig On-Premises. Ohne ein klares übergreifendes Zielbild entstehen fragmentierte Architekturen mit isolierten Dateninseln. Diese müssen aufwendig über Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen integriert werden, was mit steigender Komplexität, Kosten und Abhängigkeiten bei gleichzeitig sinkender Skalierbarkeit und Steuerbarkeit einhergeht.

3. Self-Service- und KI-Erwartungen der Fachbereiche

Fachbereiche haben steigende Erwartungen an flexible Ad-hoc-Analysen, einheitliche KPI-Definitionen, konsistente semantische Modelle sowie den Einstieg in moderne KI- und Copilot-Szenarien. Ohne klar definierte und tragfähige Governance-Strukturen sowie eine stabile und skalierbare Plattform drohen Schatten-IT, inkonsistente Datenmodelle und eingeschränkte Wiederverwendbarkeit. 

Erst eine belastbare Plattform schafft die Voraussetzung, KI-Funktionalitäten kontrolliert und nachhaltig zu nutzen, wie bspw. zur beschleunigten Analyse, zur Unterstützung von Fachanwendern oder zur teilautomatisierten Anreicherung von Datenpipelines.

Zielbild vor Tool: Architektur & Organisation als Leitplanken

Modernisierung beginnt nicht mit der Auswahl einzelner Tools, sondern mit der Frage, wie Architektur, Organisation und Betriebsmodell künftig zusammenwirken sollen. Bewusste Entscheidungen über Cloud-Anteile, die Rolle von Self-Service, notwendige Governance-Strukturen und das Betriebsmodell bilden die Grundlage für jede technische Umsetzung. Moderne Ansätze sprechen von Bronze-, Silver- und Gold-Layern, klassische Modelle von Acquisition-, Integration- und Propagation-Schichten. Die Begrifflichkeiten unterscheiden sich, die Grundidee bleibt gleich. Entscheidend ist, dass die Architektur zur Organisation und den Skills passt und nicht umgekehrt.