Daten & InfrastrukturDWH

Data Warehouse

DWH

Ein Data Warehouse (DWH) ist ein zentrales, schemabasiertes Speichersystem für aufbereitete und strukturierte Geschäftsdaten. Es konsolidiert Daten aus ERP, CRM und weiteren Systemen in einem einheitlichen Modell, das für schnelle Abfragen, Reporting und analytische Auswertungen optimiert ist — die Single Source of Truth für datengetriebene Entscheidungen.

Warum ist das relevant?

Ein Data Warehouse liefert die verlässliche Datenbasis, auf der Geschäftsführung und Controlling aufbauen: Umsatzanalysen, Deckungsbeitragsrechnungen, Vertriebspipeline-Reports. Für KI-Projekte dient es als strukturierte Grundlage, die ML-Modelle mit konsistenten, historischen Geschäftsdaten versorgt.

So setzt IJONIS das ein

Wir bauen Data Warehouses mit BigQuery, Snowflake oder PostgreSQL — je nach Budget und Cloud-Strategie. Die Modellierung erfolgt nach dem Dimensional-Modeling-Ansatz mit dbt als Transformationsschicht. Für den Mittelstand achten wir besonders auf niedrige Betriebskosten und Skalierbarkeit ohne Vendor-Lock-in.

Häufige Fragen

Lohnt sich ein Data Warehouse auch für kleinere Unternehmen?

Ja, besonders mit Cloud-Lösungen wie BigQuery, die nutzungsbasiert abrechnen. Schon ab drei bis vier Datenquellen und dem Wunsch nach konsolidierten Reports lohnt sich ein DWH. Die Investition zahlt sich durch bessere Entscheidungsgrundlagen und weniger manuelles Daten-Zusammenführen aus.

Kann ich mein Data Warehouse auch für KI nutzen?

Absolut. Strukturierte DWH-Daten eignen sich hervorragend für ML-Modelle — Prognosen, Klassifikationen und Anomalieerkennung. Für generative KI (RAG) kombinieren wir das DWH mit einer Vektordatenbank, damit sowohl strukturierte als auch semantische Abfragen möglich sind.

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