Für gewöhnlich sprechen wir heute aber nicht mehr von Data Warehouse, sondern von Datenplattformen. Der Trend zum Single Point of Truth hat sich überlebt, genauso wie das Konzept, den Anforderungen an High Performance und immer größere Rechenleistung durch Hardware zu begegnen.
Datendemokratisierung und Self-Service-DWH werden heute durch agile und cloudbasierte Lösungen unterstützt. Offene Datenplattformen, die Data-Mesh-Konzepte ermöglichen und mit wenig Aufwand neue Datenquellen anbinden lassen, werden mehr und mehr zum Standard.
Datenintegration und gleichzeitig hohes Tempo in der Umsetzung sind inzwischen die Herausforderungen, denen sich IT und BI-Competence-Center in den Anwenderunternehmen stellen müssen. Dabei ist es für Data Engineers und Data Scientists in den angeschlossenen Fachbereichen nachrangig, ob parallel ein Corporate Memory aufgebaut wird oder nicht. Der Anwendungsfall steht im Mittelpunkt. Technologien können und dürfen dabei nicht mehr zum limitierenden Faktor werden.
Gleichzeitig wird immer deutlicher, dass Business Intelligence keine separate Disziplin mehr ist oder als Teilbereich der IT verstanden werden kann. Jüngste Investments von Snowflake, einem der Platzhirsche in puncto Cloud Data Warehouse, unterstreichen diese Entwicklung. Deren Beteiligungen in Salesforce und Segment heben die Bedeutung von Datenplattformen im CRM-Kontext hervor. Business Intelligence und Datenplattformen im Besonderen werden zur Schlüsseltechnologie in zahlreichen Anwendungsgebieten.
Nichtsdestoweniger stellen Datenplattformen die Anwenderunternehmen vor neue, aber auch zum Teil altbekannte Aufgaben. Sie begünstigen eine unternehmensweite Dezentralisierung von Business Intelligence, setzen aber eine funktionierende Data Governance voraus. Zudem müssen Betriebsmodelle definieren, wann welche Cloud-Services benötigt werden, um die Vorteile von Pay-as-yougo sauber auszuspielen.
Auch bei Verwendung von Datenplattformen und agilen Cloud-Technologien ist eine redundante Datenhaltung zu vermeiden. Gleichzeitig sollen Datenprodukte weiten Teilen des Unternehmens zur Verfügung gestellt werden. Hier können Konzepte der Datenvirtualisierung helfen. Darüber hinaus haben Modellierungsansätze wie Data Vault auch in Cloud Data Warehouses ihre Daseinsberechtigung, um BI-weite Standards aufrechtzuerhalten und eine hohe Flexibilität bei Erweiterungen zu gewährleisten.
Das bedeutet: Datenplattformen werden der neue Standard. Setzen wir also Data Warehouse wieder auf die Tagesordnung und reden darüber.
