Data Warehouse für BI.
Anbieter, Kosten und Auswahl im Mittelstand.

Was ist ein Data Warehouse für BI?

Ein Data Warehouse für BI ist eine zentrale Datenbank, die Daten aus ERP, CRM und Dateien zusammenführt, bereinigt und für Berichte und Dashboards bereithält. Es trennt Auswertungen von den Quellsystemen, speichert Historie und hält Kennzahlen einheitlich vor. Microsoft beschreibt Fabric Data Warehouse als relationales Enterprise-Warehouse für Stern- und Schneeflockenschemas, kuratierte Data Marts und geregelte Semantikmodelle (Microsoft Learn, Stand Oktober 2026). BI-Werkzeuge wie Power BI, Qlik oder Tableau greifen darauf zu und zeigen die Ergebnisse. Je nach Dienst läuft es als Cloud-Dienst, als Lizenz im eigenen Rechenzentrum oder als Datenebene eines ERP-Herstellers.

Wann braucht BI ein Data Warehouse?

BI braucht ein Data Warehouse, sobald Kennzahlen aus zwei oder mehr Systemen stammen, Historie gebraucht wird oder das ERP durch Abfragen nicht belastet werden soll. Bei einer einzigen Quelle mit wenigen Standardberichten genügt oft der direkte Zugriff. Entscheidend sind die Zahl der Quellen, die Zahl der Lesenden und die Frage, ob Controlling, Vertrieb und Produktion dieselben Definitionen verwenden. Prüfen Sie das in einem kleinen Test, bevor Sie eine Plattform kaufen. Ein kleiner Test mit zwei Quellen zeigt, ob Abweichungen entstehen: Lassen Sie dieselbe Kennzahl aus beiden Systemen berechnen und vergleichen Sie das Ergebnis mit dem Controlling.

Reicht für BI der direkte Zugriff auf ERP und Excel?

Der direkte Zugriff auf ERP und Excel reicht, solange eine Hauptquelle genügt, wenige Personen lesen und der aktuelle Stand ausreicht. Er stößt an Grenzen, wenn Tabellen manuell zusammengeführt werden, Kennzahlen abweichen oder Abfragen das ERP verlangsamen. Dann lohnt ein Warehouse als gemeinsame Basis. Den Weg von Tabellenkalkulationen zu BI beschreibt der Beitrag Excel durch BI ersetzen, die Kosten des Gesamtvorhabens der Beitrag BI-Projekt Kosten. Ein Warehouse ersetzt dabei nicht die Pflege der Quellen, sondern macht Abweichungen sichtbar und nachvollziehbar.

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse?

Ein Data Warehouse speichert strukturierte, aufbereitete Tabellen, ein Data Lake Rohdaten in Dateien, ein Lakehouse beides auf offenen Dateiformaten mit SQL-Zugriff. Fabric speichert Warehouse-Daten in Delta-Tabellen mit Parquet-Dateien und empfiehlt das Warehouse für Stern- und Schneeflockenschemas, das Lakehouse für große, stark unstrukturierte Bestände mit Spark (Microsoft Learn, Stand Oktober 2026). Für Berichte im Mittelstand reicht meist ein Warehouse oder ein Lakehouse mit SQL-Endpunkt. Ein Lakehouse hat Vorteile, wenn neben Berichten auch Data Science mit denselben Daten geplant ist.

Was kostet ein Data Warehouse im Mittelstand?

Im Rechenbeispiel mit 500 GB, 90 Stunden Rechenzeit und 5 TiB gescannten Daten liegen die Dienste zwischen 36,27 USD (BigQuery On-Demand) und 371,50 USD (Snowflake mit Beispielwerten) beziehungsweise 45,40 und 293,21 € (Fabric F2) je Monat, ohne Datenaufnahme, Betrieb und BI-Lizenzen. Die Spanne entsteht durch unterschiedliche Abrechnungseinheiten. Projekt- und Betriebskosten kommen hinzu, siehe BI-Projekt Kosten. Rechnen Sie Ihr eigenes Szenario nach Stand Oktober 2026. Fabric F2 reicht für Lesende ohne Lizenz nicht aus, die zusätzlichen Kosten stehen unter dem Rechenbeispiel. Wie Daten ins Warehouse gelangen und was das Ladewerkzeug kostet, beschreibt Datenintegration für BI.

Was kostet Snowflake?

Snowflake rechnet Rechenleistung in Credits mit Abrechnung je Sekunde und 60 Sekunden Minimum je Start ab, Speicher pauschal je TB und Monat. Den Preis je Credit nennt die Dokumentation nur als Beispiel (2 USD je Credit und 23 USD je TB in der Standard Edition), er hängt von Edition und Region ab (Snowflake Dokumentation, abgerufen 30.10.2026). Datenabfluss in eine andere Region oder Cloud wird je TB berechnet. Fordern Sie ein Angebot für Ihr Szenario an. Die Region Ihres Kontos beeinflusst den Preis, daher gilt der genannte Wert nur als Orientierung für den Vergleich.

Was kostet Databricks?

Databricks rechnet nach Verbrauch ohne Vorauszahlung und je Sekunde ab, Rabatte gibt es bei Verbrauchszusagen (Databricks, Stand Oktober 2026). Bei Azure Databricks in Deutschland West Central kostet SQL Serverless 0,8008 € und SQL Compute Pro 0,6336 € je DBU-Stunde (Azure-Preisliste, abgerufen 30.10.2026). Wie viele DBU eine Abfrage verbraucht, hängt von der Größe des SQL-Warehouses ab. Speicher und Netzwerk kommen je nach Cloud-Anbieter hinzu. Eine Testphase bietet Databricks laut Herstellerseite mit Guthaben an, Umfang und Dauer legt der Hersteller fest. Den direkten Zweiervergleich mit Snowflake bietet Databricks oder Snowflake.

Was kostet BigQuery?

BigQuery kostet bei On-Demand-Abrechnung 6,25 USD je gescanntem TiB, die erste TiB je Monat ist frei. Aktiver logischer Speicher kostet rund 0,023 USD je GiB und Monat, die ersten 10 GiB sind frei (Google, abgerufen 30.10.2026, Seite ohne Regionsauswahl, EU-Preise können abweichen). Alternativ gibt es Kapazitätspreise je Slot-Stunde. Bei vielen Dashboard-Aktualisierungen steigt der Scan-Umfang, deshalb helfen aggregierte Tabellen. Das Beispiel gilt für die Standardanzeige der Google-Seite, die Region Frankfurt oder die EU-Multiregion kann einen anderen Preis haben.

Welches Data Warehouse passt zu Power BI?

Zu Power BI passt im Microsoft-Umfeld meist Microsoft Fabric mit Warehouse oder Lakehouse, weil beides auf derselben Plattform läuft. Fabric F2 kostet 282,66 € je Monat pay-as-you-go oder 168,07 € mit Reservierung, Lesen mit Free-Lizenz gibt es erst ab F64 (Find-Your-BI Power BI Kosten, Region Deutschland West Central, Stand Oktober 2026). Andere Warehouses wie BigQuery, Redshift oder Snowflake lassen sich ebenfalls anbinden, Konnektoren prüfen Sie in der Demo. Wer bereits Microsoft 365 und Power BI nutzt, spart oft Abstimmungsaufwand bei Anmeldung und Rechten, ein Preisvorteil lässt sich daraus ohne Rechnung nicht ableiten.

Wie geht es mit Azure Synapse weiter?

Microsoft führt die Dokumentation zu Azure Synapse Analytics weiter (aktualisiert am 29.09.2026) und bietet für den Umzug nach Fabric den Migration Assistant für Data Warehouse an. Ein Abkündigungsdatum nennt die geprüfte Übersichtsseite nicht (Microsoft Learn, Stand Oktober 2026). Für neue Vorhaben im Microsoft-Umfeld lohnt der Vergleich mit Fabric, für bestehende Installationen die schriftliche Frage an Microsoft oder den Partner nach Support und Laufzeit. Als Alternative im SQL-Bereich kostet Azure Synapse Serverless SQL 4,3999 € je TB verarbeiteter Daten (Azure-Preisliste, Deutschland West Central, abgerufen 30.10.2026).

Ist ein Cloud Data Warehouse DSGVO-konform nutzbar?

Ein Cloud Data Warehouse lässt sich DSGVO-konform nutzen, wenn Sie eine EU-Region wählen, einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO abschließen und Nachweise wie den BSI-Katalog C5 prüfen. EU-Regionen nennen laut Herstellerseiten AWS in Frankfurt, Google in Frankfurt und der EU-Multiregion sowie Microsoft in Deutschland West Central (Stand Oktober 2026). Für US-Anbieter gilt seit dem 10.07.2023 der Angemessenheitsbeschluss zum Data Privacy Framework. Keine Rechtsberatung. Fragen Sie außerdem nach der Verarbeitung von KI-Funktionen, Protokollen und Support-Zugriffen.

Welche Alternative gibt es für SAP-Daten im Data Warehouse?

Für SAP-Daten ist SAP Datasphere die Datenebene des Herstellers, als Cloud-Dienst auf SAP HANA Cloud, abgerechnet in Capacity Units und ohne veröffentlichten Listenpreis (Find-Your-BI, Profil SAP Datasphere, geprüft 19.10.2026). Alternativen sind neutrale Warehouses wie Databricks SQL, BigQuery oder Snowflake mit SAP-Konnektoren oder Microsoft Fabric. Welche Anbindung für Ihre Quellsysteme fertig vorliegt, klären Sie in der Demo mit den Prüffragen. Der Hersteller SAP veröffentlicht keinen Preis, vergleichbar werden Angebote, wenn Sie dieselbe Datenmenge und dieselbe Nutzerzahl anfragen.