Wie gelingt ein strukturierter Einstieg in ein Data Lakehouse, auch im Mittelstand?

Der Einstieg beginnt mit priorisierten Use Cases und dem benötigten Datenumfang, nicht mit der vollen Plattform. Typischer Pfad: kostenloser Data Readiness Check , dann Assessment oder Discovery und ein klar abgegrenzter Proof of Value. Erst wenn Nutzen und Architektur belegt sind, folgt die Implementierung, und das interne Team wird für Betrieb und Weiterentwicklung befähigt. So bleibt der Scope planbar, auch wenn interne Data-Engineering-Kapazität begrenzt ist.

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

Ein Data Lake speichert Rohdaten flexibel, ein Data Warehouse strukturierte Analyse-Daten. Das Data Lakehouse verbindet beides: skalierbare Speicherung plus strukturierte Qualität über Medallion Architecture, als Basis für Single Source of Truth, Reporting und KI.

Wie helfen Data Lineage und Data Governance im Data Lakehouse?

Data Lineage macht Herkunft und Verwendung nachvollziehbar. Data Governance sichert Ownership, Policies und Compliance. Beides ist Bestandteil der Solution und geht über reines Plattform-Setup hinaus.

Was ist der Unterschied zwischen Data Lakehouse und Data Intelligence?

Das Data Lakehouse ist die technische und organisatorische Basis: Es verbindet Quellen, sichert Datenqualität und stellt verlässliche Datenprodukte bereit. Data Intelligence setzt darauf auf und nutzt diese Daten für KPI-Dashboards, Analytics und KI. Auf dieser Seite liegt der Schwerpunkt auf Plattform, Pipelines und Governance.

Brauchen wir zwingend Databricks oder Microsoft Fabric?

Nein. Wir sind technologieoffen. Wir verwenden den Technologiestack, der am besten zu Ihren Anforderungen passt.

Ersetzt das Data Lakehouse unser ERP oder unser BI-Tool?

Nein. Die Plattform ergänzt bestehende Produktivsysteme als analytische Schicht und liefert qualitätsgesicherte Daten an Reporting- und Analytics-Werkzeuge.

Wie lange dauert ein Proof of Value, und was kostet der Einstieg?

Bei klarem Scope rechnen wir mit etwa 4 bis 6 Wochen bis zur lauffähigen End-to-End-Pipeline. Viele starten mit dem kostenlosen Data Readiness Check und einem Proof of Value ab 9.900 €. Eine Übersicht der Orientierungspreise finden Sie unter Data Driven Solutions: Ihr Direkteinstieg .

How can a company—even a small-to-medium-sized business—successfully implement a structured approach to a data lakehouse?

The process begins with prioritized use cases and the required data scope, not with the full platform. Typical path: a free Data Readiness Check , followed by an assessment or discovery phase, and a clearly defined proof of value. Only once the benefits and architecture have been demonstrated does implementation follow, and the internal team is empowered to handle operations and further development. This keeps the scope manageable, even if internal data engineering capacity is limited.

What is the difference between a data lake, a data warehouse, and a data lakehouse?

A data lake flexibly stores raw data, while a data warehouse stores structured analytical data. The data lakehouse combines both: scalable storage and structured data quality through Medallion Architecture, serving as the foundation for a single source of truth, reporting, and AI.

How Do Data Lineage and Data Governance Help in the Data Lakehouse?

Data lineage ensures traceability of data origin and usage. Data governance ensures ownership, policies, and compliance. Both are integral parts of the solution and go beyond a simple platform setup.

What is the difference between a data lakehouse and data intelligence?

The Data Lakehouse serves as the technical and organizational foundation: It connects sources, ensures data quality, and provides reliable data products. Data Intelligence builds on this foundation and uses this data for KPI dashboards, analytics, and AI. This page focuses on the platform, pipelines, and governance.

Do we absolutely need Databricks or Microsoft Fabric?

No. We are open to all technologies. We use the technology stack that best fits your needs.

Will the data lakehouse replace our ERP or our BI tool?

No. The platform complements existing production systems by serving as an analytical layer and provides quality-assured data to reporting and analytics tools.

How long does a Proof of Value take, and how much does it cost to get started?

With a clearly defined scope, we estimate it will take about 4 to 6 weeks to have a fully operational end-to-end pipeline. Many start with the free Data Readiness Check and a Proof of Value starting at €9,900. You can find an overview of the estimated prices under Data-Driven Solutions: Your Quick Start .

Data Lakehouse | Data Driven Solutions | Leistungen & Produkte

Datenprodukte und skalierbare Data Pipelines

Mit der Data Lakehouse Solution überwinden Sie Datensilos, widersprüchliche Kennzahlen und fehlendes Datenvertrauen: Wir schaffen eine technologieoffene Datenplattform als Single Source of Truth mit Medallion Architecture, automatisierten Data Pipelines, Data Lineage und Data Governance.

So entstehen fachlich nutzbare Datenprodukte für Reporting, Analytics und KI, effizient umgesetzt mit Blueprints und Infrastructure as Code (IaC).

Datenvertrauen:
eine gemeinsame, nachvollziehbare Basis für Kennzahlen und Ownership
Weniger Handarbeit:
Data Pipelines für Aufbereitung, die mit wachsenden Datenmengen mithalten
KI-fähig:
qualitätsgesicherte Datenprodukte als Fundament für Insights und KI

Finden Sie heraus, ob Ihr Unternehmen bereit für die Data Lakehouse Solution ist:
Kostenlosen Data Readiness Check starten

Herausforderungen

Klare Use Cases
ohne Datenbasis

Viele Unternehmen wollen automatisiertes Reporting, Self-Service Analytics oder KI. In der Praxis liegen Daten jedoch verteilt in CRM, ERP, Shop, IoT und Excel, Kennzahlen sind uneinheitlich und Piloten scheitern an fehlender Qualität, Ownership und Nachvollziehbarkeit.

Fachbereiche warten dann auf belastbare Zahlen, und neue Initiativen riskieren zusätzliche Dateninseln. Regulatorik wie DSGVO, EU AI Act oder CSRD/ESG erhöht den Druck, sobald auditierbare Datenflüsse fehlen.

Typische Signale:

Datensilos zwischen CRM, ERP, Shop, IoT und Excel ohne gemeinsame Sicht
Widersprüchliche Kennzahlen ohne Single Source of Truth und klare Ownership
Transformationslogik in Excel oder im BI-Tool außerhalb stabiler Data Pipelines

Manuelle Bereinigung und Aktualisierung, die Kapazität bindet
Steckengebliebene Daten- und KI-Initiativen trotz lokal funktionierender Piloten

Die belastbare Datenbasis für Reporting, Analytics und KI

Die Data Lakehouse Solution ist der erste Baustein. Sie liefert das Fundament, auf dem Data Intelligence aufsetzt. Wir integrieren heterogene Datenquellen und führen sie zu qualitätsgesicherten Datenprodukten zusammen.

Eine analytische Schicht ergänzt Ihre bestehenden Produktivsysteme.
CRM, ERP und Shop bleiben im Einsatz; daneben schaffen wir die Single Source of Truth für Kennzahlen, Datenprodukte und KI-Anwendungsfälle. Blueprints, eine IaC-Toolbox und Acceleratoren verkürzen den Aufbau und senken das Umsetzungsrisiko. Ihr Team wird befähigt, Plattform und Datenprodukte weiterzuführen.

Was Sie konkret gewinnen:

Single Source of Truth und Datenvertrauen:
gemeinsame Definitionen, Ownership und Data Lineage
Datenprodukte:
fachlich nutzbare Assets für Reporting, Analytics und KI

Automatisierung und Skalierung:
Data Pipelines und IaC für Dateninfrastruktur
Governance mit Lineage:
Policies und Herkunftsnachweise für Compliance

An welchem Punkt Ihrer Journey stehen Sie?

Für Data Explorer & Data Champion

Data Explorer

Erste Use Cases sind klar, die zentrale Plattform fehlt noch. Im Vordergrund stehen Integration verteilter Quellen, Harmonisierung und belastbare Datenqualität, oft mit Festpreis-Einstiegen und einem Proof of Value.

Mehr zum Data Explorer

Data Champion

Analytics stößt an Skalierungsgrenzen, wenn Logik in BI-Tools oder Excel hängt. Dann braucht es skalierbare Pipelines, klare Datenstrukturen und robuste Plattformlösungen, bis hin zu Multi-Cloud.

Mehr zum Data Champion

Data Lakehouse Solution

Building Blocks

IaC-Toolbox für die Datenplattform

Vorgefertigte Infrastructure-as-Code-Bausteine beschleunigen den wiederholbaren Aufbau einer skalierbaren Plattform nach Medallion Architecture.

Multi-Source Integration

Wir binden heterogene Quellen an, von CRM und ERP über Shop und IoT bis Excel, und schaffen einen einheitlichen Zugriff, ohne dass Fachbereiche technische Hürden selbst lösen müssen.

Intelligente Data Pipelines

Validierung, Cleansing, Profiling und regelbasierte KPI-Berechnung laufen in integrierten Pipelines. So entstehen aktuelle, vertrauenswürdige Datenprodukte mit weniger manuellem Pflegeaufwand.

Data Asset Management

Datenkatalog, Metadaten und Data Discovery machen Bestände auffindbar und steuerbar. So lassen sich Daten als Assets führen und gezielt weiterentwickeln.

Data Lineage & Data Governance

Herkunft, Policies und Compliance-Prüfungen gehören zur Solution. Das schafft Transparenz für Fachbereich, IT und Audit.

Grafik zeigt ein Lakehouse als zentrale Plattform für Datenintegration, Analyse und Bereitstellung.

Unser Vorgehen

So bauen wir Ihr Data Lakehouse

Wir starten mit Data Assessment und Data Discovery: Gemeinsam erfassen und priorisieren wir Ihre Use Cases, leiten den Datenbedarf ab und entwickeln daraus das passende Plattformkonzept. Im Proof of Value entsteht bei klarem Scope in etwa 4 bis 6 Wochen ein lauffähiger End-to-End-Use Case mit messbarem Nutzen.

In der Implementierung folgen IaC-Setup, produktionsreife Data Pipelines, Data Contracts und Datenkatalog. Parallel befähigen wir Ihr Team, die Plattform und Datenprodukte weiterzuentwickeln.

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Typische Anwendungsfälle

Zentrale Datenplattform:
Stamm- und Livedaten aus CRM, ERP, Shop und IoT fließen in eine gemeinsame Datenbasis für Steuerung und KI.
Ablösung manueller Excel- und BI-Aufbereitung:
Transformationen wandern aus Tabellen und Visualisierungs-Tools in automatisierte Data Pipelines.

Multi-Cloud Data Lakehouse:
Medallion Architecture mit Anbindung an bestehende BI-Landschaften, auch über Cloud-Grenzen hinweg.
Regulatorik und Fachdomänen:
Belastbare Datenbasis für CSRD/ESG, Customer Journey, After Sales sowie Aktivierung in Marketing und Vertrieb.

Data Lakehouse

Datenprodukte und skalierbare Data Pipelines

Klare Use Cases
ohne Datenbasis

Die belastbare Datenbasis für Reporting, Analytics und KI