Data Warehouse, Analytics-Fundament

    Ihr Cloud Data Warehouse als Fundament für Analytics und KI

    Wir konzipieren, bauen und migrieren moderne Cloud Data Warehouses auf Snowflake, BigQuery oder Databricks, als verlässliche, konsolidierte Datenbasis für Reporting und KI. Herstellerneutral, in der EU-Region und mit Kostenkontrolle.

    EU-Region & DSGVO Snowflake, BigQuery, Databricks Made in Austria
    dwh-pipeline.sql live
    Quellen
    CRM, ERP, Shop, Dateien
    Laden (ELT)
    Daten konsolidieren
    Modellieren
    Single Source of Truth
    Analytics & KI
    Reporting und Modelle
    1
    Single Source of Truth
    EU
    Region & DSGVO
    100 %
    herstellerneutral
    4-8 Wo.
    bis zum ersten DWH

    Moderne Data-Warehouse-Plattformen

    Snowflake
    Databricks
    BigQuery
    PostgreSQL
    Redshift
    Kurz erklärt

    Was ist ein Data Warehouse und wann lohnt es sich?

    Ein Data Warehouse (kurz DWH, auf Deutsch Datenlager) ist eine zentrale Datenbank, die Daten aus all Ihren Systemen zusammenführt, historisiert und für Auswertungen aufbereitet. Statt verstreuter Insellösungen entsteht eine einzige, abgestimmte Datenbasis, eine Single Source of Truth.

    Ein Cloud Data Warehouse wie Snowflake, BigQuery oder Databricks bringt das in die Cloud: elastisch skalierbar, ohne eigene Server und mit getrennter Abrechnung von Speicher und Rechenleistung. Genau dieses Fundament brauchen verlässliche Dashboards und ernstzunehmende KI-Projekte.

    Wir konzipieren, bauen und migrieren Ihr Data Warehouse herstellerneutral und mit EU-Region. Sie bekommen ein Analytics-Fundament, das zu Ihren Daten, Ihrem Budget und Ihrer DSGVO-Verpflichtung passt, nicht das, was ein einzelner Anbieter am liebsten verkauft.

    Cloud Data Warehouse
    DWH Beratung
    Single Source of Truth
    Analytics-Fundament

    Data Warehouse auf einen Blick

    Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.

    TypCloud Data Warehouse
    PlattformenSnowflake, BigQuery, Databricks
    ArchitekturELT, Layer-Modell
    HostingEU-Region wählbar
    ZweckReporting, Analytics, KI
    DSGVOEU-Region, herstellerneutral
    Warum ein Data Warehouse?

    Wo heute Datenchaos herrscht, steht morgen ein Fundament

    Überall, wo Zahlen sich widersprechen oder Reports von Hand entstehen, schafft ein Data Warehouse eine verlässliche, gemeinsame Datenbasis.

    Was heute passiert
    Zahlen aus CRM, ERP und Shop widersprechen sich, jedes Team rechnet mit eigenen Listen.
    Reports werden in Excel von Hand zusammenkopiert und sind oft schon veraltet.
    KI- und Analytics-Projekte scheitern, weil saubere, historisierte Daten fehlen.
    Datensilos und Altsysteme blockieren jede neue Auswertung.
    Was das Data Warehouse leistet
    Ein zentrales Data Warehouse liefert eine konsolidierte, abgestimmte Datenbasis für alle.
    Daten fließen automatisch ins DWH, Dashboards aktualisieren sich von selbst.
    Das Data Warehouse liefert das verlässliche Fundament für Modelle und Auswertungen.
    Wir binden alle Quellen an und vereinen sie in einem klaren Datenmodell.
    Was wir liefern

    Mehr als eine Datenbank in der Cloud

    Wir bauen ein Data Warehouse, das verlässlich liefert, und denken Datenschutz und Kosten von Anfang an mit.

    Architektur & Datenmodell

    Wir entwerfen Ihr Data Warehouse vom Datenmodell bis zur Plattform: skalierbar, sauber in Layern strukturiert und auf Reporting wie KI ausgerichtet. Kein Datenlager, das nach einem Jahr unübersichtlich wird, sondern ein Fundament, das mit Ihren Anforderungen mitwächst.

    Plattform herstellerneutral

    Snowflake, BigQuery oder Databricks, wir wählen die Plattform nach Ihrem Anwendungsfall, nicht nach Anbieter.

    Migration & Anbindung

    Wir binden CRM, ERP, Shop und Altsysteme an und führen bestehende Datenlager verlustfrei in die Cloud über.

    ELT-Pipelines & Modellierung

    Automatisierte Ladestrecken und ein klares Layer-Modell machen aus Rohdaten verlässliche, dokumentierte Kennzahlen.

    EU-Region & DSGVO

    Ihre Daten liegen in einer EU-Region, mit sauberer Governance, Rollen und Zugriffsrechten von Anfang an.

    Kostenkontrolle

    Wir trennen Speicher und Rechenleistung, dimensionieren richtig und überwachen den Verbrauch, damit die Cloud-Rechnung planbar bleibt.

    Anwendungsfälle

    Wofür Ihr Data Warehouse arbeitet

    Wählen Sie einen Bereich, wir zeigen konkrete Auswertungen aus der Praxis.

    Reporting & Business Intelligence

    Alle Kennzahlen aus einer abgestimmten Quelle, in Echtzeit statt aus alten Excel-Dateien.

    Dashboards in Power BI, Tableau oder Looker direkt auf dem Data Warehouse.
    Ein konsolidiertes Datenmodell, das alle Abteilungen gleich interpretieren.
    Historisierte Daten für Trends, Vergleiche und Forecasts.
    Self-Service-Auswertungen, ohne dass die IT jeden Report bauen muss.
    Plattform-Vergleich

    Snowflake vs. BigQuery vs. Databricks

    Welche Plattform passt? Das hängt von Ihrem Anwendungsfall, Ihrem Ökosystem und Ihrem Anspruch an KI ab. Wir beraten herstellerneutral.

    MerkmalSnowflakeBigQueryDatabricks
    TypCloud Data WarehouseServerless WarehouseLakehouse
    Stärkeeinfacher Betrieb, Sharingserverlos, Google-StackData Science, ML, Spark
    SkalierungCompute getrennt, elastischautomatisch, serverlosCluster, elastisch
    EU-Regionverfügbarverfügbarverfügbar
    KI & MLCortex, AnbindungBigQuery MLnativ, inkl. MLflow
    AbrechnungCompute pro Sekundepro Abfrage oder SlotsDBU pro Nutzung
    Ideal fürklassisches DWH & BIAnalytics im Google-StackDaten und KI vereint

    Wir wählen die Plattform herstellerneutral nach Ihrem Anwendungsfall, Ihrem Budget und Ihrer bestehenden IT-Landschaft, nicht nach Anbieter-Provision.

    Unser Prozess

    Ihr Data Warehouse in 4 Schritten

    Transparent, ohne Überraschungen und mit ehrlicher Plattform-Empfehlung.

    01
    30 Minuten

    Kostenlose Erstanalyse

    Wir schauen, welche Datenquellen Sie haben, wo Reporting heute schmerzt und welche Ziele Sie verfolgen. Sie wissen danach, wo der größte Hebel für ein Data Warehouse liegt.

    02
    Woche 1 bis 2

    Architektur & Plattform-Wahl

    Wir entwerfen das Datenmodell, empfehlen herstellerneutral Snowflake, BigQuery oder Databricks und kalkulieren Aufwand, Kosten und ROI transparent.

    03
    Woche 2 bis 6

    Aufbau & Migration

    Wir bauen das Data Warehouse, binden Ihre Quellen an, richten ELT-Pipelines ein und modellieren Ihre Kennzahlen in sauberen Layern.

    04
    ab Woche 6

    Go-Live & Betrieb

    Die Dashboards laufen auf einer Single Source of Truth. Wir überwachen Betrieb und Kosten, optimieren und erweitern das DWH Schritt für Schritt.

    FAQ

    Häufige Fragen zum Data Warehouse

    Bereit für Ihr kostenloses Erstgespräch?

    In einem kostenlosen, unverbindlichen Erstgespräch klären wir Ihre Ausgangslage und zeigen, wo KI bei Ihnen am schnellsten wirkt. Für die volle Analyse gibt es das KI Assessment Center, voll auf die Umsetzung anrechenbar.