Teil 5 der Blog-Reihe "Datenorganisation für den Mittelstand"
So bauen Sie eine skalierbare Dateninfrastruktur für Ihr Unternehmen auf
„Dateninfrastruktur ist das Rückgrat jeder datengetriebenen Organisation.“
Ohne stabiles Fundament bricht selbst die beste Strategie früher oder später in sich zusammen.
Denn egal wie klar Ihre Ziele formuliert sind: Wenn Daten nicht zuverlässig gespeichert, verarbeitet und ausgewertet werden können, bleiben Erkenntnisse aus – und mit ihnen der Nutzen.
Nach der Entwicklung Ihrer Datenstrategie in Teil 3 und der dazugehörigen Rollen und Verantwortlichkeiten in Teil 4 geht es nun um den nächsten logischen Schritt:
Wie bauen Sie eine leistungsfähige, zukunftssichere Dateninfrastruktur auf – und wie setzen Sie das Ganze technisch um?
1. Warum ohne passende Infrastruktur keine Umsetzung gelingt
Hier kommt die Infrastruktur ins Spiel – das Rückgrat jeder datengetriebenen Organisation. Während große Konzerne sich spezialisierte Systeme leisten können, stehen mittelständische Unternehmen vor einer anderen Herausforderung: Sie müssen klug abwägen zwischen Funktionalität, Kosten und Zukunftsfähigkeit.
Die gute Nachricht: Noch nie war es so einfach und erschwinglich, eine professionelle Dateninfrastruktur aufzubauen. Cloud-Technologien, Open-Source-Lösungen und Low-Code-Plattformen senken die Einstiegshürden erheblich. Die eigentliche Herausforderung ist heute nicht mehr das „Ob“, sondern das „Wie“: Welche Architektur passt zu Ihren Anforderungen – und wächst langfristig mit Ihrem Unternehmen mit?
Im Kern besteht jede moderne Dateninfrastruktur aus vier Bereichen:
Datenspeicherung, Datenintegration, Datenverarbeitung und Datenvisualisierung.
Jeder dieser Bereiche bringt eigene Anforderungen und Lösungsansätze mit sich. Die Kunst liegt darin, sie so zu kombinieren, dass sie nahtlos ineinandergreifen – und den Weg für fundierte Entscheidungen ebnen.
2. Die vier Säulen moderner Dateninfrastruktur
2.1 Datenspeicherung – das Fundament
Beginnen wir mit der Datenspeicherung, dem Fundament jeder Datenarchitektur. Hier haben sich in den letzten Jahren grundlegende Paradigmenwechsel vollzogen. Während früher relationale Datenbanken das Maß aller Dinge waren, existiert heute ein ganzes Ökosystem spezialisierter Speicherlösungen.
Data Warehouses eignen sich hervorragend für strukturierte, analysebereite Daten und komplexe Abfragen. Data Lakes können große Mengen unstrukturierter Daten kostengünstig speichern und sind ideal für explorative Analysen. Operative Datenbanken optimieren die Transaktionsgeschwindigkeit für Alltagsgeschäfte, während Streaming-Plattformen Echtzeitdaten verarbeiten können.
Für mittelständische Unternehmen empfiehlt sich oft ein pragmatischer Hybrid-Ansatz: ein Data Warehouse für wichtige Geschäftskennzahlen und Reporting, ergänzt um einen Data Lake für Rohdaten und zukünftige Analyseprojekte.
Cloud-Anbieter wie Microsoft Azure, Amazon AWS und Google Cloud Platform bieten hier vollständig verwaltete Lösungen, die ohne großen IT-Aufwand betrieben werden können.
2.2 Datenintegration – der komplexeste Schritt
Die Datenintegration ist oft der komplexeste und zeitaufwändigste Teil beim Aufbau einer Dateninfrastruktur. Hier geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellsystemen – ERP, CRM, Produktionssystemen, Excel-Dateien, externen APIs – zu extrahieren, zu transformieren und in Ihrer Zielarchitektur zu laden.
Die traditionellen ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) werden zunehmend durch flexiblere ELT-Ansätze (Extract, Load, Transform) ergänzt, bei denen Rohdaten erst geladen und dann bei Bedarf transformiert werden.
Moderne Integrationsplattformen wie Microsoft Power Platform, Zapier oder spezialisierte Tools wie Talend und Informatica bieten auch kleineren Unternehmen Möglichkeiten, komplexe Datenintegrationen ohne tiefe Programmierkenntnisse umzusetzen.
Diese Low-Code- und No-Code-Ansätze haben die Datenintegration demokratisiert und ermöglichen es Fachabteilungen, selbstständig Datenquellen zu erschließen.
2.3 Datenverarbeitung – zwischen Batch und Streaming
Bei der Datenverarbeitung unterscheidet man zwischen Batch-Verarbeitung, bei der Daten in regelmäßigen Intervallen verarbeitet werden, und Stream-Verarbeitung für Echtzeitanalysen.
Für die meisten mittelständischen Anwendungsfälle reicht Batch-Verarbeitung vollkommen aus – tägliche oder stündliche Updates der wichtigsten Kennzahlen sind in der Regel völlig ausreichend. Nur in speziellen Szenarien wie Produktionsmonitoring oder Online-Handel sind Echtzeitanalysen wirklich notwendig.
2.4 Datenvisualisierung – aus Rohdaten werden Insights
Visualisierung ist der letzte, aber entscheidende Schritt auf dem Weg von Rohdaten zu Erkenntnissen. Denn Daten entfalten ihren Wert erst dann, wenn sie für Menschen verständlich und handlungsrelevant aufbereitet sind.
Eine gute Datenvisualisierung macht Trends, Zusammenhänge und Abweichungen auf einen Blick erkennbar – ohne dass man Tausende Datenzeilen analysieren muss. Dashboards für Führungskräfte, interaktive Reports für Fachabteilungen oder automatisierte KPI-Übersichten sind typische Formate.
Wichtig ist dabei: Weniger ist oft mehr. Eine überladene Darstellung lenkt vom Wesentlichen ab. Stattdessen sollte jede Visualisierung eine konkrete Frage beantworten – zum Beispiel: Wie entwickeln sich unsere Bestellzahlen pro Region? oder Wo liegen Abweichungen im Produktionsprozess?
Nicht jede Visualisierung muss in Echtzeit erfolgen. Für viele Geschäftsbereiche reichen tägliche oder wöchentliche Aktualisierungen völlig aus. Entscheidend ist, dass die dargestellten Informationen zuverlässig, verständlich und zielgruppengerecht sind.
3. Technologieauswahl, Budget und Sicherheit – was Mittelständler wirklich beachten sollten
Die richtige Technologie für Ihr Unternehmen
Die Realität vieler mittelständischer Unternehmen liegt in einem Hybrid-Ansatz: Kernsysteme wie ERP bleiben on-premises, während Analyse- und Reporting-Systeme in die Cloud wandern. Diese Mischform erfordert zwar mehr Planungsaufwand, bietet aber maximale Flexibilität und kann schrittweise implementiert werden.
Bei der Technologieauswahl sollten Sie sich an folgenden Prinzipien orientieren:
Bevorzugen Sie bewährte, weit verbreitete Technologien statt kurzfristiger Trendlösungen. Achten Sie auf ein stabiles Ökosystem – also auf verfügbare Fachkräfte, Dienstleister und eine aktive Community. Denken Sie dabei immer mit: Ihre Infrastruktur muss mit Ihrem Unternehmen wachsen können. Und: Setzen Sie möglichst auf offene Standards, um sich nicht unnötig an einen Anbieter zu binden (Vendor-Lock-in).
Einige etablierte Optionen für den Mittelstand:
Microsoft Azure & Power Platform: Ideal, wenn Sie bereits mit Office 365 arbeiten. Power BI und Power Automate lassen sich nahtlos integrieren. Azure SQL und Data Factory ermöglichen skalierbare Datenverarbeitung ohne große Einstiegshürden.
Amazon AWS: Bietet die größte Vielfalt an Tools. Amazon Redshift, QuickSight und AWS Glue decken alle Bereiche moderner Dateninfrastruktur ab. Allerdings ist die Lernkurve etwas steiler.
Google Cloud Platform: Besonders stark bei Analytics & KI. BigQuery und Data Studio überzeugen durch Performance, besonders für datengetriebene Unternehmen mit Fokus auf Analyse.
Open-Source-Tools: PostgreSQL, Apache Airflow, Grafana & Co. sind kostengünstig – setzen aber technisches Know-how und Ressourcen für Wartung und Support voraus.
Was kostet eine moderne Dateninfrastruktur wirklich?
Die gute Nachricht vorweg: Der Aufbau einer professionellen Dateninfrastruktur war noch nie so kosteneffizient. Ein mittelständisches Unternehmen mit 100–200 Mitarbeitenden kann heute für rund 500–2.000 € monatlich eine Infrastruktur betreiben, die früher sechsstellige Summen erforderte. Und: Diese Ausgaben zahlen sich oft schnell durch Effizienzgewinne und bessere Entscheidungen aus.
Bei der Budgetplanung sollten Sie neben den laufenden Lizenzkosten auch Folgendes einplanen:
Einmalige Implementierungskosten (ca. 1,5–3-fach der jährlichen Lizenzkosten)
Schulungen und Change Management zur Einbindung der Mitarbeitenden
Regelmäßige Weiterbildung Ihres Teams – Technologien und Tools entwickeln sich ständig weiter.
4. Sicherheit und Compliance als Basisfaktor
Gerade für kleinere und mittelständische Unternehmen ist der Sicherheitsaspekt bei der Infrastrukturwahl zentral. Moderne Cloud-Plattformen bieten heute Sicherheitsstandards, die intern kaum zu realisieren wären – zum Beispiel:
Ende-zu-Ende-Verschlüsselung
Identity & Access Management
Revisionssichere Audit-Logs
Automatisierte Backup-Strategien
Für Unternehmen mit besonders sensiblen Daten oder hohen Compliance-Anforderungen kann dennoch ein On-Premises-Betrieb notwendig sein – etwa im Gesundheitswesen oder in regulierten Industrien. In vielen Fällen lohnt sich aber ein hybrider Ansatz: Datenspeicherung lokal, Analyse und Visualisierung in der Cloud.
Shared Responsibility verstehen und umsetzen
Die Sicherheit der Infrastruktur liegt beim Cloud-Anbieter – die Verantwortung für Ihre Daten tragen Sie selbst.
Das bedeutet:
Zugriffsrechte regelmäßig prüfen
Starke Authentifizierung implementieren
Datenklassifizierung betreiben
Mitarbeitende sensibilisieren
DSGVO-Konformität sicherstellen
DSGVO-Compliance ist für europäische Unternehmen nicht verhandelbar.
Ihre Infrastruktur sollte:
Rechte wie Datenportabilität, Löschung und Korrektur unterstützen
Datenflüsse und Verarbeitungszwecke dokumentieren
Privacy by Design umsetzen
Datenschutz-Folgenabschätzungen ermöglichen
5. Zukunftsfähigkeit durch skalierbare Architektur
Die Zukunftsfähigkeit Ihrer Dateninfrastruktur hängt maßgeblich von den Entscheidungen ab, die Sie in der Planungsphase treffen. Eine moderne Architektur muss nicht nur den heutigen Anforderungen genügen, sondern auch mit Ihrem Unternehmen wachsen können. Dabei spielt vor allem die Modularität eine entscheidende Rolle.
Setzen Sie auf API-basierte Systeme, die sich flexibel erweitern lassen, anstatt auf monolithische Lösungen, die bei jeder Änderung hohe Aufwände verursachen. Technologien wie Docker und Kubernetes ermöglichen es, Anwendungen plattformunabhängig und in Containern zu betreiben – ideal für eine dynamische Skalierung und effizientes Ressourcenmanagement.
Ein weiterer Hebel für Zukunftsfähigkeit ist Serverless Computing. Es erlaubt die Ausführung von Funktionen, ohne dass Sie sich um die Infrastruktur kümmern müssen. Das reduziert nicht nur Betriebsaufwand und Kosten, sondern macht Ihre Architektur auch robuster gegenüber Lastspitzen oder temporären Workloads.
Bedenken Sie zudem: Nur weil eine Infrastruktur heute funktioniert, heißt das nicht, dass sie auch in drei Jahren noch ausreichend ist. Deshalb sollten Skalierbarkeit und Flexibilität von Anfang an mitgedacht werden – nicht als Luxus, sondern als strategische Notwendigkeit.
6. Datenqualität systematisch sicherstellen
Eine noch so moderne Infrastruktur bringt wenig, wenn die Qualität der Daten nicht stimmt. Unvollständige, veraltete oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Analysen, fehlerhaften Entscheidungen und einem Vertrauensverlust in datenbasierte Prozesse. Die Konsequenz: Ihre gesamte Datenstrategie verliert an Wirksamkeit.
Datenqualität sollte daher von Anfang an mitgedacht und technisch abgesichert werden. Implementieren Sie bereits an den Eingangspunkten Ihrer Architektur automatisierte Validierungen, um fehlerhafte Einträge direkt abzufangen. Ergänzend können regelmäßige Qualitätschecks und sogenanntes Data Profiling dabei helfen, Auffälligkeiten und Lücken in bestehenden Datenbeständen frühzeitig zu identifizieren.
Besonders hilfreich sind Tools wie Great Expectations oder Apache Griffin, die sich auf systematische Qualitätssicherung spezialisiert haben. Damit lassen sich Prüfregeln definieren, automatisch ausführen und bei Bedarf mit anderen Systemen verknüpfen.
Merken Sie sich: Gute Datenqualität ist kein Zufall, sondern das Ergebnis strukturierter Prozesse – und damit ein kritischer Erfolgsfaktor für jedes datengetriebene Unternehmen.
7. Monitoring, Backup und Dokumentation im Alltag
Damit Ihre Dateninfrastruktur auch im täglichen Betrieb zuverlässig funktioniert, braucht es systematisches Monitoring, robuste Backup-Strategien und eine gute Dokumentation.
Beim Monitoring sollten Sie nicht nur technische Kennzahlen wie Verfügbarkeit, Performance oder Speichernutzung im Blick behalten, sondern auch fachliche Kriterien wie Datenaktualität und Vollständigkeit. Definieren Sie Service Level Agreements (SLAs) für kritische Prozesse und richten Sie automatische Benachrichtigungen bei Abweichungen ein.
Ein verlässliches Backup- und Disaster-Recovery-Konzept ist unverzichtbar. Moderne Cloud-Plattformen bieten automatische Backups, geografische Redundanz und flexible Wiederherstellungsoptionen. Wichtig: Testen Sie Ihre Backups regelmäßig – ein Backup, das sich nicht wiederherstellen lässt, ist im Ernstfall wertlos.
Die Dokumentation wird oft unterschätzt, ist aber ein entscheidender Erfolgsfaktor. Halten Sie Architekturpläne, ETL-Prozesse, Geschäftsregeln und Datenflüsse nachvollziehbar fest. Tools wie Apache Atlas oder der AWS Glue Data Catalog helfen, einen zentralen Datenkatalog aufzubauen – als Single Source of Truth für alle Beteiligten.
8. Personalplanung und Implementierung realistisch angehen
Auch wenn moderne Cloud-Lösungen den administrativen Aufwand deutlich senken, braucht es in jedem Unternehmen mindestens eine qualifizierte Ansprechperson, die grundlegende Kenntnisse in Cloud-Technologien und Datenarchitektur mitbringt. Diese Rolle kann entweder intern aufgebaut oder extern eingekauft werden – viele Anbieter bieten heute umfangreiche Trainings- und Zertifizierungsprogramme, die den Einstieg erleichtern.
Die Implementierung sollte iterativ und risikoarm erfolgen. Beginnen Sie mit einem Proof of Concept für einen konkreten Anwendungsfall, sammeln Sie Erfahrungen und entwickeln Sie Ihre Plattform dann schrittweise weiter. Dieser Ansatz ermöglicht schnelle Erfolge und reduziert das Risiko teurer Fehlentscheidungen. Ein erster Use Case kann in 3–6 Monaten umgesetzt werden, der vollständige Aufbau einer skalierbaren Datenplattform dauert in der Regel 12–24 Monate.
9. Anbieterauswahl und Total Cost of Ownership realistisch bewerten
Die Auswahl der richtigen Anbieter sollte nicht nur auf Basis technischer Merkmale getroffen werden. Berücksichtigen Sie auch Faktoren wie Support-Qualität, Transparenz in der Produkt-Roadmap und die langfristige Stabilität des Anbieters. Führen Sie im Zweifel Proof of Concepts mit mehreren Lösungen durch und binden Sie Ihr Team in die Entscheidungsfindung ein – denn selbst die beste Plattform bringt wenig, wenn sie nicht praktikabel genutzt werden kann.
Denken Sie bei der Planung auch an den Total Cost of Ownership (TCO): Neben den Lizenz- und Hardwarekosten zählen dazu auch Implementierungsaufwände, Wartung, Support, potenzielle Ausfallzeiten und Opportunitätskosten bei verzögerten Projekten. Was auf den ersten Blick teuer erscheint – etwa ein professioneller Cloud-Service – kann sich langfristig durch geringere Betriebskosten und schnelleren Nutzen auszahlen.
Merken Sie sich: Die passende Infrastruktur ist kein Luxus, sondern Voraussetzung.
Nur mit einer durchdachten, skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur können Sie das Potenzial Ihrer Datenstrategie wirklich entfalten. Ob Cloud, On-Premises oder hybrid – entscheidend ist, dass Ihre Lösung zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt und mit Ihren Zielen mitwachsen kann.
Und denken Sie daran: Sie müssen nicht alles sofort perfekt machen. Wichtiger ist, strukturiert zu starten, erste Use Cases umzusetzen und dabei Schritt für Schritt die technologische Basis zu stärken.
Im nächsten Teil unserer Blog-Reihe richten wir den Blick auf das Herzstück aller datengetriebenen Prozesse:
die Datenqualität.
Was macht gute Daten aus? Welche Fehlerquellen sind typisch – und wie können Sie von Anfang an die richtigen Maßnahmen ergreifen, um belastbare Analysen zu ermöglichen?
Sie möchten Ihre Infrastruktur evaluieren oder gezielt einzelne Bereiche verbessern?
Dann melden Sie sich gern für ein unverbindliches Gespräch – ich unterstütze Sie dabei, den nächsten sinnvollen Schritt zu gehen.