Data Warehouse Beratung für moderne, offene Architekturen
Hybride Data-Warehouse-Lösungen mit Snowflake, Apache Iceberg, Qlik Talend & mehr
In einer zunehmend komplexen IT-Landschaft benötigen Unternehmen skalierbare und offene Datenarchitekturen. Unser Fokus liegt auf maßgeschneiderter Data Warehouse Beratung für moderne, hybride Szenarien – von der ersten Architekturentscheidung bis zur operativen Umsetzung.
Wir kombinieren bewährte Methoden wie Data Vault und Unified Star Schema mit Plattform-Know-how in Snowflake, Apache Iceberg, Databricks, Exasol, Qlik Talend Cloud oder Azure Fabric. Ob Cloud Data Warehouse, On-Premise oder hybride Lösung – unser Team realisiert stabile, auditierbare und performante Architekturen.
Als Qlik Talend Elite Partner und mehrfach ausgezeichneter Regional Data Integration Partner of the Year bringen wir zudem tiefes Know-how in der Datenintegration und -transformation mit – auch für hochregulierte Branchen.
Moderne DWH-Architekturen im Überblick
Je nach Datenstrategie, Toolset und Business-Anforderungen eignen sich unterschiedliche Architekturmodelle für Ihr Data Warehouse – vom klassischen Core über Data Vault und Lakehouse bis hin zu Streaming und logischer Virtualisierung.
🏛️ Klassisches Data Warehouse
Bewährte, zentrale DWH-Architektur mit stabilen ETL-Prozessen, hoher Datenqualität und guter Governance – ideal für langfristige BI-Strukturen.
🚀 Agiles Warehouse (Data Vault)
Flexibel erweiterbares Data Warehouse auf Basis von Data Vault – inkrementell, revisionssicher und ideal für agile Teams.
☁️ Cloud-native Lakehouse
SQL-Analyse, offene Formate & kosteneffizientes Storage in einem – z. B. mit Snowflake oder Databricks. ➤ Vergleich Lakehouse vs. DWH
🔀 Hybride Architekturen
On-Premise und Cloud kombinieren – für schrittweise Migration oder Compliance-konforme Workloads mit hohem Integrationsgrad.
🔍 Logisches Data Warehouse
Datenzugriff ohne physische Speicherung durch Data Virtualization – z. B. mit Denodo oder Data Virtuality.
📡 Streaming-Architektur (Kappa)
Datenströme direkt analysieren statt speichern – ideal mit Kafka & Confluent. ➤ Zur Kappa-Architektur
Typische Anwendungsfälle in der Data-Warehouse-Praxis
Vom Reporting bis zu KI-Prognosen: Diese Anwendungsfelder setzen unsere Kunden mit modernen Data-Warehouse-Architekturen um.
📊 Konzernweites Reporting & BI
Einheitliche KPI-Berichte und Self-Service-Analysen mit Power BI, Tableau oder Qlik – auf Basis konsolidierter Datenmodelle.
⚙️ Automatisierte Datenintegration
Konsistente ETL/ELT-Prozesse mit Qlik Talend Cloud und dbt – für zuverlässige Daten aus SAP, CRM, Web & mehr.
📁 Historisierung & Audit-Trails
Mit Data Vault lassen sich Veränderungen revisionssicher nachvollziehen – z. B. für regulatorische Anforderungen.
💡 KI-Prognosen & Lakehouse-Training
Moderne Lakehouse-Architekturen ermöglichen Machine Learning Workflows – etwa mit Databricks oder Snowflake ML.
📦 Stammdatenpflege & Produktdaten
Master-Data-Management für E-Commerce, Produktion und CRM – zentral verwaltet & automatisiert verteilt.
📡 Realtime-Analytics mit Kafka & Confluent
Mit Streaming Data Pipelines in Echtzeit auf Ereignisse reagieren – z. B. in der Logistik, IoT oder im Kundenservice.
Data-Warehouse-Projekte im Einsatz
🌐 Phoenix Contact
Cloudbasiertes Data Warehouse mit Azure & Snowflake zur einheitlichen Steuerung von Kennzahlen weltweit.
Mehr erfahren →🏥 Myneva Group
Zentralisiertes Reporting für Sozialeinrichtungen mit Talend & Data Vault zur Revisionssicherheit.
Mehr erfahren →🛒 Porta
Echtzeitdaten aus dem E-Commerce-Kanal fließen in eine zentrale Snowflake-Lösung mit Data Vault.
Mehr erfahren →🔋 Veolia Umweltservice
Cloud DWH für Logistik & Entsorgung mit Qlik Talend und Azure – inkl. Automatisierung & Governance.
Mehr erfahren →💄 Cosnova
Data Integration für Reporting & Trendanalysen im Kosmetikhandel mit Snowflake und BI-Anbindung.
Mehr erfahren →🧠 Generali
Data Vault 2.0 zur regelbasierten Harmonisierung komplexer Datenstrukturen für versicherungstechnische Auswertungen.
Mehr erfahren →💰 Data Lakehouse: Lohnt sich das für Ihr Unternehmen?
Berechnen Sie in wenigen Schritten das mögliche Einsparpotenzial und die Effizienzgewinne durch moderne Data-Lakehouse-Architekturen.
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