DATA WAREHOUSE BERATUNG

Data Warehouse Beratung für moderne, offene Architekturen

Von der Datenstrategie bis zur produktiven Plattform – cloud, on-prem oder hybrid. Technologieoffen, governance-stark und skalierbar. Wir entwickeln mit Ihnen die Architektur, die zu Ihren Daten, Ihrem Budget und Ihrer Compliance passt.

Strategiegespräch vereinbaren

Eine moderne Data Warehouse Beratung beginnt nicht beim Tool, sondern bei Ihren Zielen. Wir verbinden bewährte DWH-Prinzipien mit offenen, cloud-nativen Architekturen – mit Snowflake, Databricks, Qlik Talend und dbt. So entsteht eine Datenplattform, die skaliert, auditierbar bleibt und echten Mehrwert für Fachbereiche liefert. Mehr zum Gesamtbild in unserer Data & Analytics Beratung.

Herausforderung

Die Realität moderner Datenarchitekturen

Drei Hürden bremsen datengetriebene Projekte – unabhängig von Branche und Tooling.

Daten-Silos & fragmentierte Quellen

Verteilte Systeme, uneinheitliche Definitionen, kein Single Point of Truth – Reports widersprechen sich.

Skalierung & Kosten

Wachsende Datenmengen treiben die Kosten, während starre Architekturen die Time-to-Insight ausbremsen.

Governance & Auditierbarkeit

Fehlende Lineage und lückenhafte Nachweise machen Compliance und Audits zum Risiko.

Architektur

Architektur-Ansätze für Ihr Data Warehouse

Je nach Datenstrategie, Toolset und Business-Anforderungen wählen wir gemeinsam das passende Modell – herstellerneutral.

Klassisches Core-DWH

Stabile ETL-Strecken, hohe Datenqualität und bewährte BI-Strukturen für langfristige Reporting-Anforderungen.

Data Vault 2.0

Historisiert, auditierbar und agil erweiterbar – ideal für Compliance und wachsende Quellsysteme.

Cloud-Lakehouse

Offene Formate (Apache Iceberg), SQL und ML in einer Plattform – mit Snowflake oder Databricks.

Hybride Architektur

On-Prem und Cloud kombiniert – für schrittweise Migration und Compliance-konforme Workloads.

Logisches DWH

Datenvirtualisierung in Echtzeit ohne physische Replikation – z. B. mit Denodo.

Streaming / Kappa

Echtzeit-Pipelines statt Batch – ideal mit Kafka und Confluent für IoT, Logistik und Betrugserkennung.

Einsatzfelder

Typische Anwendungsfälle

Vom Konzern-Reporting bis zur KI-Grundlage – das setzen unsere Kunden mit modernen Data-Warehouse-Architekturen um.

Zentrales Konzern-Reporting

Einheitliche KPI-Berichte und Self-Service-Analysen mit Qlik, Power BI oder Tableau auf konsolidierter Datenbasis.

Self-Service BI & Data Products

Fachbereiche greifen governed auf wiederverwendbare Datenprodukte zu – ohne IT-Flaschenhals.

Stammdaten & MDM

Zentral gepflegte Stammdaten für E-Commerce, Produktion und CRM – automatisiert verteilt.

Echtzeit- & IoT-Analytics

Streaming-Pipelines für Logistik, IoT und Kundenservice – Ereignisse in Echtzeit auswerten.

SAP BW Ablösung

BW on HANA durch Snowflake oder Databricks ersetzen – ohne Reportingverlust, mit geringeren Kosten.

ML- & KI-Grundlage

Eine saubere Datenplattform als Basis für Machine Learning, Forecasting und Agentic AI.

Plattform & Tools

Technologie & Stack

Wir sind technologieoffen und wählen die passende Plattform für Ihre Anforderungen. Bei KI-gestützter Analytics setzen wir auf Qlik als führende Plattform – kombiniert mit Qlik Talend für robuste Datenintegration. Ergänzt um moderne Cloud- und Governance-Bausteine.

Schwerpunkte

Schwerpunktthemen im Data-Warehouse-Umfeld

Tiefer einsteigen? Diese Themen vertiefen wir auf eigenen Seiten.

Data Lakehouse Strategie

Lakehouse-Architektur bewerten und eine zukunftsfähige Datenstrategie entwickeln – mit unserem Workbook.

Data Vault Modellierung

Historisierte, revisionssichere DWH-Modelle mit Data Vault 2.0.

Datenintegration mit Qlik Talend

Robuste ETL/ELT-Integration mit Qlik Talend – über 110 zertifizierte Berater.

Data Governance & Data Catalog

Transparente Datenflüsse und einheitliche Begriffe mit Collibra, Alation oder One Data.

Snowflake

Cloud-DWH-Aufbau und Architekturberatung rund um Snowflake.

Databricks

Lakehouse, Data Engineering und KI auf der Databricks-Plattform.

Referenzen

Data-Warehouse-Projekte im Einsatz

Vom Reporting bis zur KI-Prognose – das setzen unsere Kunden mit modernen Data-Warehouse-Architekturen um.

Phoenix Contact

Cloudbasiertes Data Warehouse mit Azure & Snowflake zur einheitlichen Steuerung von Kennzahlen weltweit.

Myneva Group

Zentralisiertes Reporting für Sozialeinrichtungen mit Talend & Data Vault zur Revisionssicherheit.

Porta

Echtzeitdaten aus dem E-Commerce-Kanal fließen in eine zentrale Snowflake-Lösung mit Data Vault.

Veolia Umweltservice

Cloud-DWH für Logistik & Entsorgung mit Qlik Talend und Azure – inkl. Automatisierung & Governance.

Cosnova

Data Integration für Reporting & Trendanalysen im Kosmetikhandel mit Snowflake und BI-Anbindung.

Generali

Data Vault 2.0 zur regelbasierten Harmonisierung komplexer Datenstrukturen für versicherungstechnische Auswertungen.

Alle Referenzen ansehen

25+

Jahre Projekterfahrung

300+

Consultants

Qlik Elite

Partner seit 2009

ISO 27001

zertifiziert für Informationssicherheit

Häufig gefragt

Was fragen IT-Verantwortliche zur Data-Warehouse-Beratung?

Das hängt von Datenstrategie, Compliance-Anforderungen und vorhandenem Toolset ab. Wir bewerten neutral und empfehlen – vom klassischen Core über Data Vault bis zum Cloud-Lakehouse – die Architektur, die zu Ihren Zielen passt: Cloud, On-Premise oder hybrid.
Oft ja – besonders bei großen, vielfältigen Datenmengen, ML-Workloads und Kostenoptimierung über offene Formate wie Apache Iceberg. Wir vergleichen beide Ansätze für Ihren Fall und rechnen das Einsparpotenzial konkret durch.
Ja. Unsere Leistungen – Architektur, Integration, Governance und Datenqualität – sind technologieneutral. cimt ist Qlik Talend Elite Partner sowie Partner von Snowflake und Databricks, arbeitet aber problemlos mit dem Toolset zusammen, das Sie bereits einsetzen.
Unter anderem Databricks, Snowflake und Qlik Talend für Plattform und Integration, dbt für Transformation sowie Collibra, Alation und Open Data Hub für Governance und Katalog. Für Analytics und KI-gestützte Auswertung setzen wir auf Qlik – aus unserer Sicht führend bei der KI-Unterstützung in Data Analytics.
Meist mit einem unverbindlichen Strategiegespräch, gefolgt von einem kompakten Architektur-Assessment. Daraus entsteht eine priorisierte Roadmap – und wir begleiten von der ersten Entscheidung bis zum produktiven, auditierbaren Betrieb.
Über revisionssichere Modelle wie Data Vault, durchgängige Lineage und einen Datenkatalog (z. B. Collibra oder Alation) sowie klare Ownership-Strukturen – damit Ihre Daten nachvollziehbar, geprüft und compliant bleiben.
Kontakt

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Lassen Sie uns in einem unverbindlichen Erstgespräch die passende Data-Warehouse-Architektur für Ihr Unternehmen skizzieren – technologieoffen und auf Ihre Ausgangslage abgestimmt.

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