Die Implementierung eines Data Warehouses ist für viele Unternehmen ein entscheidender Schritt – gleichzeitig stellt sich aber auch die Preisfrage. Wir zeigen in diesem Artikel, warum sich Anbieter schwer vergleichen lassen und über welche Kosten sonst niemand spricht.
Kostenstrukturen von Data-Warehouse-Lösungen
Die Kosten eines Data Warehouses bemessen sich in erster Linie daran, welche grundlegende Infrastruktur man verwenden möchte: Ein On-Premises System oder eine Cloud Lösung.
1. Einmalige Implementierungskosten
Diese Kosten fallen meist zu Beginn an und umfassen:
- Softwarelizenz: Bei On-Premises-Lösungen oft erforderlich; bei Cloud-Lösungen durch Abonnement ersetzt.
- Hardware: Server und Speicher für On-Premises-Lösungen.
- Einrichtung und Integration: Anpassung an bestehende Systeme, Datenmigration und erste Datenmodelle.
- Schulungen: Training des Teams zur Nutzung und Verwaltung des Systems.
- On-Premises: Hohe initiale Investitionen, typischerweise im Bereich von Zehntausenden Euro.
- Cloud-basiert: Keine Hardwarekosten, aber ggf. Gebühren für die Einrichtung.
2. Laufende Betriebskosten
Diese Kosten entstehen durch die regelmäßige Nutzung und Wartung des Systems:
- Speicherkapazität: Cloud-Lösungen berechnen Kosten je nach genutztem Speicherplatz.
- Rechenleistung: Abrechnung nach genutzter CPU-/GPU-Zeit (z. B. bei Google BigQuery oder Azure Synapse).
- Support und Wartung: Technischer Support und Systemupdates, häufig in Abonnementkosten inkludiert.
- Lizenz- oder Abonnementgebühren: Monatlich oder jährlich, abhängig von der gewählten Lösung.
3. Zusätzliche Kostenfaktoren
- Datenübertragungskosten: Bei Cloud-Lösungen fallen Gebühren für die Übertragung von Daten zwischen Regionen oder Plattformen an.
- Sicherheitsfeatures: Erweiterte Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung oder Zugangskontrollen.
- Skalierbarkeit: Zusatzkosten bei steigendem Speicher- und Rechenbedarf.
- Third-Party-Integrationen: Verbindungen mit anderen Systemen, wie CRM oder ERP, können mit Zusatzkosten verbunden sein.
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Preisunterschiede in der Branche: Warum sich Anbieter schwer vergleichen lassen
Die Kosten für ein Data Warehouse lassen sich oft schwer vergleichen, da die Anbieter unterschiedliche Abrechnungsmodelle nutzen. Während einige auf monatliche Festpreise setzen, wird bei anderen sehr detailreich nach Computing, Speicher, Datenaufnahme und -Extraktion gegliedert:
- Speicherkosten: Wie viel Speicherplatz benötigt wird, hängt von der Größe der Daten und der Häufigkeit ihrer Nutzung ab. Cloud-Lösungen berechnen häufig pro Terabyte, während On-Premise-Lösungen durch Hardware- und Wartungskosten auffallen.
- Abfragekosten und Rechenleistung: Anbieter wie Google BigQuery oder Snowflake rechnen auf Basis der durchgeführten Abfragen oder der genutzten Rechenkapazität ab. Das bedeutet, die tatsächlichen Kosten können von Monat zu Monat schwanken, je nachdem, wie intensiv das Data Warehouse genutzt wird.
- Zusatzfunktionen: Erweiterte Analyse-Tools, Sicherheitsmaßnahmen, ETL-Prozesse und andere Features können zusätzliche Kosten verursachen.
Beispielrechnung anhand von Microsoft Synapse
Synapse ist eine Data Warehouse-Lösung und ein Teil der Microsoft Azure Cloud. Wie beim Beispiel von Google können auch hier die Kosten variieren, je nachdem, wie intensiv die Ressourcen genutzt werden.
Im Folgenden haben wir eine Kostenaufstellung für ein gängiges Azure Data Warehouse-Setup erstellt. Wichtig: Diese Zahlen dienen als Richtwert und können je nach Anforderung und Nutzung variieren bzw. steigen.
Tabelle 1: Azure Data Warehouse Kosten (On-demand) in EUR (Preise Stand 08/2023)
| Kategorie | Produktbeschreibung | Einheit | Berechnung | Monatskosten |
|---|---|---|---|---|
| Azure Synapse | Azure Synapse Analytics (On-Demand) | Stunde | 2h x 30 Tage x 6,869 € | 412,14 € |
| Azure Data Factory (ETL) – Datapipeline | Azure Data Factory zur Datenintegration | Stunde | 2h x 30 Tage x 0,25 € | 15 € |
| Azure Data Lake Storage | Speicherlösung für große Datenmengen | Terabyte | 0,5 TB x 0,02 € | 0,01 € |
| Power BI Pro | Business Analytics-Dienst zur Datenvisualisierung | Benutzer | 15 Benutzer x 16,90 € | 253,50 € |
| Gesamtkosten (On-demand) pro Monat | 680,65 € | |||
Gerade bei der Neueinführung eines Data Warehouses ins Unternehmen sind die Kosten kaum abzuschätzen, solange sie sich so feinteilig anhand der Nutzung oder nach Tickets zusammensetzen. Es fehlen schlicht die Erfahrungswerte im Unternehmen.
Tipp: Kosten, die gern verschwiegen werden
Die genannten und gezeigten Kosten laufen für Infrastruktur, Speicher und Computing auf. Damit steht dem Unternehmen das Data Warehouse bereit.
Jetzt braucht es jedoch Personal, das das Data Warehouse auch betreibt.
Für den Betrieb des Data Warehouse braucht es ein Team von Dateningenieuren, Datenanalysten und Datenbankadministratoren. Laut Gehaltsberichten nähern sich die durchschnittlichen Jahresgehälter für diese Rollen in Deutschland an diese Werte an:
Dateningenieur: 70.000 € – 80.000 €
Datenanalyst: 60.000 € – 70.000 €
Datenbankadministrator: 50.000 € – 60.000 €
Die Personalkosten für ein Team von 3 bis 5 Personen bewegen sich somit im Bereich zwischen 180.000 € und 400.000 € pro Jahr.
(Bitte beachten: Diese Zahlen geben einen groben Rahmen. Es könnten auch zusätzliche Kosten für Schulungen, Tools, Lizenzen und weitere Aspekte der Arbeit anfallen.)
→ Das Personal für klassische Data Warehouses ist also in die Kalkulation der Gesamtkosten einzubeziehen. Ohne Personal gleicht das Investment sonst einem Sportwagen, den niemand im Team wirklich ausreizend fahren kann.
Möglichkeiten, um die Data Warehouse Kosten zu senken
Um die Kosten für ein Data Warehouse zu optimieren, bieten sich folgende Ansätze an:
- Cloud-basierte Lösungen nutzen: Diese erfordern zumindest keine hohen Anfangsinvestitionen in Hardware.
- Low-Code-Plattformen einsetzen: Tools wie die bimanu Cloud ermöglichen es, ohne tiefgehende Programmierkenntnisse Datenprozesse zu automatisieren und zu verwalten, was Implementierungszeiten und -kosten reduziert.
bimanu ist ein automatisiertes Data Warehouse, das die beschriebenen Vorteile einer Cloudlösung mitbringt, gleichzeitig aber kein neues Team von Datenspezialisten erfordert.
Die bimanu Cloud als kosteneffiziente Low-Code-Lösung
Die bimanu Cloud bietet eine Plattform, die speziell für Unternehmen entwickelt wurde, die schnell und kosteneffizient ein Data Warehouse implementieren möchten.
Durch den Einsatz von Low-Code-Technologien können Datenprozesse ohne umfangreiche Programmierkenntnisse automatisiert werden, was die Implementierungszeit verkürzt und die Kosten extrem senkt – insbesondere auf das Personal bezogen.
Zudem ermöglicht die bimanu Cloud eine flexible Skalierung und Integration in bestehende Systeme, sodass Du nur für die Ressourcen zahlst, die Du tatsächlich benötigst.
Schlüsselfertiges Data Warehouse
Dein Data Warehouse ohne weitere Personalkosten
Ausblick: Data Warehouse und zukünftige Trends
Die Einführung eines Data Warehouses kann anfangs hohe Kosten verursachen. Dennoch ermöglichen die daraus resultierenden Erkenntnisgewinne und die optimierte Entscheidungsfindung erhebliche Einsparungen.
Data-Warehouse-Systeme müssen heute weit mehr leisten als klassische Datenanalysen. Themen wie IoT, Industrie 4.0, Energiemanagement und ESG-Anforderungen erfordern integrierte und skalierbare Ansätze, die alle Datenquellen vereinen.
Bei bimanu bieten wir eine flexible Data-Warehouse-Plattform, die genau diese Herausforderungen adressiert – von der Industrie über Handel bis hin zu spezialisierten Sektoren wie Maschinenbau und Großbäckereien.
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Data Warehouse Kosten – Häufige Fragen und Antworten
Wie viel kostet der Aufbau eines Data Warehouse?
Der Aufbau eines Data Warehouse hängt von Faktoren wie der Datenmenge, Integrationsanforderungen und den gewählten Technologien ab. Bei Cloud-Lösungen starten die Kosten oft niedrig, können aber durch intensive Nutzung steigen. Bei On-Premise-Systemen sind Einmalkosten für Hardware und Implementierung zu berücksichtigen, die mehrere tausend Euro betragen können. Insbesondere sind auch die Personalkosten zu beachten.
Ist SAP ein Data Warehouse?
Nein, SAP ist kein reines Data Warehouse, sondern ein Anbieter von ERP-Software und Datenmanagementlösungen. SAP bietet jedoch Data-Warehouse-Produkte wie SAP BW/4HANA an, die speziell für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen entwickelt wurden.
Welche Funktionen bietet ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse bietet Datenintegration, ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), Datenmodellierung, Abfrage- und Reporting-Tools sowie Sicherheitsmechanismen. Diese Funktionen erleichtern die zentrale Speicherung und Analyse großer Datenmengen.
Wie lange dauert der Aufbau eines Data Warehouse?
Der Aufbau eines Data Warehouse hängt von der Komplexität und den Anforderungen ab. Cloud-basierte Lösungen können in wenigen Wochen einsatzbereit sein, während On-Premise-Lösungen aufgrund der Infrastruktur und Implementierung mehrere Monate dauern können. Mit bimanu hingegen setzt du innerhalb der ersten 14 Tagen bereits erfolgreich deinen ersten Anwendungsfall um.
