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Data Warehouse (DWH)

Zentrale, strukturierte Datenbasis für Reporting und Analysen.

Ein Data Warehouse (DWH) ist eine zentrale, strukturierte Datenbasis, in der Unternehmensdaten aus verschiedenen Systemen (z. B. ERP, CRM, Shop, Buchhaltung) zusammengeführt, bereinigt und historisiert werden, damit Reporting und Analysen verlässlich funktionieren. Im Gegensatz zu operativen Systemen ist ein DWH darauf optimiert, Fragen schnell und konsistent zu beantworten – etwa zu Umsatz, Deckungsbeitrag, Kundenentwicklung oder Lieferperformance.

Was bedeutet „Data Warehouse (DWH)“?

„Warehouse“ heißt Lager: Ein DWH ist ein „Datenlager“, das Daten aus vielen Quellen in ein einheitliches Modell bringt. Wichtig sind dabei klare Definitionen (z. B. was genau als „Umsatz“ zählt), eine nachvollziehbare Historie (Zeitverlauf) und eine hohe Datenqualität. So entsteht eine „Single Source of Truth“ für Management-Entscheidungen.

Wie funktioniert ein Data Warehouse (vereinfacht in 5 Schritten)?

  • 1) Daten anbinden: Quellsysteme wie CRM, ERP, Webtracking oder Excel werden über Schnittstellen/Connectoren angebunden (siehe Connectors (Daten-Connectoren))
  • 2) Extrahieren & laden: Daten werden regelmäßig ins DWH übertragen (klassisch ETL/modern ELT; siehe ETL/ELT für KI (Data Pipelines))
  • 3) Bereinigen & vereinheitlichen: Dubletten, falsche Formate, unterschiedliche Kundennummern oder Produktnamen werden harmonisiert.
  • 4) Modellieren & historisieren: Daten werden in Analyse-Strukturen überführt (z. B. „Faktentabellen“ für Verkäufe + „Dimensionen“ für Kunde/Produkt/Zeit), inklusive Zeitbezug.
  • 5) Auswerten: BI-Tools und Dashboards greifen auf das DWH zu; optional sorgt eine Semantic Layer (Semantische Schicht) dafür, dass Kennzahlen überall gleich berechnet werden.

Warum ist ein DWH für KMU-Geschäftsführer wichtig?

Viele KMU berichten aus mehreren Quellen: Excel-Listen, ERP-Auswertungen, Shop-Backend, Marketing-Tools. Das führt schnell zu widersprüchlichen Zahlen („Warum zeigt Vertrieb 1,2 Mio. Umsatz, Finance aber 1,0 Mio.?”). Ein DWH reduziert diese Reibung, weil es Daten konsolidiert und Definitionen standardisiert. Das spart Zeit im Controlling, erhöht Vertrauen in Kennzahlen und beschleunigt Entscheidungen – z. B. welche Produkte wirklich profitabel sind, welche Kundensegmente wachsen oder wo Lieferkettenprobleme entstehen.

Wofür wird ein Data Warehouse typischerweise genutzt? (Beispiele)

  • Finanz- und Vertriebsreporting: Monatsabschluss, Forecast, Pipeline vs. Ist-Umsatz, Deckungsbeiträge.
  • Marketing & E-Commerce: ROAS/CPA über Kanäle, Warenkorbanalysen, Wiederkäuferquoten, Kohorten.
  • Operations: Lieferzeiten, Reklamationsquoten, Bestandsentwicklung, Auslastung.
  • Management-Cockpit: Einheitliche KPIs für Geschäftsführung und Bereichsleiter.

Was kostet ein Data Warehouse?

Die Kosten hängen weniger vom Begriff „DWH“ ab als von Umfang und Reifegrad: Anzahl der Datenquellen, Datenvolumen, Aktualität (täglich vs. stündlich), Datenqualität und Governance. Für KMU starten schlanke Setups oft im Bereich „einige Tausend Euro“ für den initialen Aufbau plus laufende Plattform- und Betriebsaufwände; komplexere DWH-Programme können deutlich höher liegen. Ein pragmatischer Start ist meist: 2–3 Kernquellen anbinden (ERP/CRM/Shop), 10–20 KPIs definieren und iterativ erweitern.

DWH und KI: Wie passt das zusammen?

Ein DWH ist ein stabiler Daten-Unterbau für KI-Use-Cases, z. B. für automatisierte Auswertungen oder natürlichsprachliche Abfragen via Text-to-SQL. Ohne saubere Datenbasis steigt das Risiko von Fehlinterpretationen. Für unstrukturierte Inhalte (Dokumente, E-Mails) ergänzt man häufig eine Vektordatenbank (Vector Database) und Verfahren wie RAG (Retrieval-Augmented Generation); das DWH bleibt dabei die verlässliche Quelle für strukturierte Kennzahlen.