Business-Anforderungen fürs Data Warehouse: Schlüsselfragen, Skills & Self-Service-BI

Der Aufbau eines effizienten Data Warehouses erfordert ein tiefes Verständnis der Geschäftsanforderungen Ihrer Organisation. Um diese Anforderungen zu ermitteln, ist es essenziell, die richtigen Fragen zu stellen. In diesem Beitrag betrachten wir zentrale Leitfragen, mit denen Sie sicherstellen, dass Ihr Data Warehouse fachlich passt und langfristig echten Mehrwert liefert.

1. Welche geschäftlichen Herausforderungen sollen gelöst werden?

   Am Anfang steht immer die Frage nach den Business-Problemen, die das Data Warehouse adressieren soll. Das Spektrum reicht von der Optimierung der Verkaufs- und Margensteuerung über die Verbesserung der Kundenzufriedenheit bis hin zu Risikomanagement, Compliance oder operativer Effizienz. Ohne klare Zielbilder besteht die Gefahr, ein technisch elegantes, aber fachlich irrelevantes System zu bauen.

2. Welche Daten werden zur Lösung dieser Probleme benötigt?

   Auf Basis der definierten Herausforderungen muss präzisiert werden, welche Daten wirklich erforderlich sind. Dazu gehören typischerweise Kunden-, Verkaufs-, Finanz-, Produktions- oder Logistikdaten – ergänzt um externe Datenquellen (z. B. Markt-, Web- oder Prognosedaten). Wichtig ist eine Priorisierung: Welche Daten sind für die ersten Use Cases zwingend, welche können später folgen?

3. Wie werden die Daten aktuell gespeichert und verwaltet?

   Um ein tragfähiges Zielbild zu entwerfen, müssen die heutigen Datenlandschaften bekannt sein: operative Systeme, Fachapplikationen, Fileshares, Excel-Landschaften, Cloud-SaaS-Lösungen etc. Dabei ist zu klären, ob es sich überwiegend um strukturierte, teilstrukturierte oder unstrukturierte Daten handelt – und welche Redundanzen, Inkonsistenzen oder Brüche heute bereits bestehen.

4. Wie werden die Daten derzeit genutzt?

   Ein effizientes Data Warehouse orientiert sich am realen Nutzungsverhalten. Relevante Fragen sind: Wer nutzt heute welche Daten? In welcher Frequenz? Für welche Entscheidungen oder Prozesse? Wie werden Analysen erstellt – manuell in Excel, über Fachreports, Self-Service-BI oder individuelle Skripte? Diese Analyse zeigt Schwachstellen und Optimierungspotenziale im aktuellen Reporting- und Analyseprozess.

5. Welche Anforderungen bestehen an Reporting und Analyse?

   Definieren Sie konkret, welche Berichte, Dashboards und Analysen benötigt werden – operativ (täglich/stündlich), taktisch (wöchentlich/monatlich) und strategisch (quartalsweise/jährlich). Wichtig sind zudem: Granularität der Daten, Historisierungsanforderungen, Drill-down-Tiefen, Self-Service-BI-Level sowie Performance- und Verfügbarkeitsanforderungen für unterschiedliche Nutzergruppen.

6. Welche Anforderungen bestehen an Datenmanagement und Governance?

   Ein modernes Data Warehouse braucht klare Regeln zur Datenqualität, zum Datenschutz (z. B. DSGVO), zur Datensicherheit und zur Verantwortlichkeit (Data Ownership). Zu klären sind u. a.: Wer darf welche Daten sehen oder verändern? Welche Qualitätsregeln gelten? Wie werden Stammdaten verwaltet? Welche Kontroll- und Audit-Anforderungen müssen erfüllt werden?

Die Beantwortung dieser Schlüsselfragen schafft eine belastbare Grundlage für die Auswahl geeigneter Datenmodellierungstechniken und den sinnvollen Einsatz von Automatisierungstools. So stellen Sie sicher, dass Ihr Data Warehouse konsequent an den Geschäftsanforderungen ausgerichtet ist und als strategische Ressource genutzt werden kann.

Kompetenzen und abteilungsübergreifende Aspekte für Self-Service-BI und DWH-Projekte

Neben den inhaltlichen Anforderungen ist entscheidend, ob Ihre Organisation über die nötigen Fähigkeiten verfügt, um einen Self-Service-BI-Ansatz sowie ein modernes DWH-Projekt erfolgreich zu treiben. Dazu zählen analytische, technische und fachliche Kompetenzen – verteilt über verschiedene Abteilungen.

Welche Fähigkeiten sind in Ihrer Organisation vorhanden?

• Datenanalyse & Visualisierung: Teams oder Personen mit Erfahrung in Analyse, Dashboarding und Berichtsdesign (z. B. mit Power BI, Tableau oder Qlik). Sie übersetzen Daten in verständliche, handlungsorientierte Informationen.
• Datenmanagement & Governance: Experten für Datenintegration, Transformation, Stammdatenmanagement und Datenqualität, die gleichzeitig Richtlinien zu Datenschutz und -sicherheit umsetzen und überwachen.
• Technische Expertise: Know-how in Datenbankadministration, Datenmodellierung, ETL-/ELT-Prozessen und modernen Plattformen (Cloud DWH, Data Lake, Lakehouse, Virtualisierung etc.).
• Geschäfts- und Domänenwissen: Fachliche Schlüsselpersonen, die Prozesse, KPIs und Branchenspezifika verstehen und Geschäftsanforderungen exakt in Datenmodelle, KPIs und Reports übersetzen können.

Können Sie einen Self-Service-BI-Ansatz etablieren? Und aus welcher Abteilung heraus?

Self-Service-BI gelingt nur im Zusammenspiel von IT und Fachbereichen:

• IT-Abteilung: Stellt Infrastruktur, Datenplattform, Security, Schnittstellen und Support bereit. Zudem verantwortet sie Themen wie Zugriffsrechte, Performance, Stabilität und Schulung im Umgang mit den BI-Werkzeugen.
• Geschäftsanwender & Analysten: Fachbereiche wie Vertrieb, Marketing, Finanzen oder Operations treiben Inhalte, Use Cases und Kennzahlen. Mit geeigneten Self-Service-Tools können sie selbstständig Analysen durchführen, Berichte erstellen und Hypothesen testen – ohne bei jeder Anpassung auf IT-Ressourcen angewiesen zu sein.

Verfügt Ihre Organisation über die Skills für DWH-Projekte und Modernisierung?

Für Aufbau und Modernisierung einer Data-Warehouse-Architektur sind spezialisierte Rollen und eine enge Zusammenarbeit wichtig:

• Data-Warehouse-Experten: Verantwortlich für Architektur, Modellierungstechniken (z. B. Kimball, Data Vault, Mixed Models) und das Zusammenspiel von DWH, Data Lake und Analyseebenen.
• Datenbankadministratoren (DBAs): Optimierung von Performance, Kapazitätsplanung, Backup/Recovery, Sicherheit und stabilem Betrieb – insbesondere bei großen Datenmengen.
• Dateningenieure: Design und Implementierung robuster Datenpipelines (ETL/ELT), Automatisierung von Ladeprozessen und Integration neuer Quellen.
• Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: IT, Fachbereiche, Controlling und ggf. Compliance müssen gemeinsam Architektur, Anwendungsfälle und Governance definieren. Nur so entsteht eine moderne Plattform, die sowohl fachliche Anforderungen als auch technische und regulatorische Rahmenbedingungen erfüllt.

Durch die systematische Bewertung der vorhandenen Kompetenzen und die Einbindung relevanter Abteilungen erkennen Sie, ob Ihre Organisation bereit ist, einen Self-Service-BI-Ansatz zu etablieren und ein DWH-Projekt mit modernen Modellierungsansätzen erfolgreich umzusetzen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Das präzise Erfassen der geschäftlichen Anforderungen ist ein kritischer Erfolgsfaktor beim Aufbau eines Data Warehouses. Wer die richtigen Fragen stellt, kann Prioritäten sauber setzen, technische Entscheidungen fundiert treffen und sicherstellen, dass das DWH einen echten Beitrag zur Wertschöpfung leistet.

Gleichzeitig ist die Bewertung der organisatorischen Fähigkeiten entscheidend: Datenanalyse, Datenmanagement, technische Expertise und tiefes Geschäftsverständnis müssen in einer tragfähigen Rollen- und Zusammenarbeitsstruktur verankert werden. Self-Service-BI funktioniert nur, wenn IT und Fachbereiche partnerschaftlich agieren.

Für Planung, Umsetzung und Modernisierung von DWH-Architekturen empfehlen wir den Einsatz von Datenautomatisierungstools wie AnalyticsCreator. Sie reduzieren manuellen Aufwand, beschleunigen die Umsetzung, verbessern Transparenz und Datenqualität und ermöglichen es Fach- und IT-Teams, sich stärker auf Inhalte, Governance und Wertschöpfung zu konzentrieren.