Vom Warehouse zum Lakehouse

01 Potenziale erkennen: Ist Ihr Warehouse noch fit für die Zukunft?

Die Ausgangsfrage lautet: Reicht das aktuelle Warehouse-System noch aus, um mit der Unternehmensrealität Schritt zu halten? Wenn Beladungen zu langsam sind, die Architektur für KI und Machine Learning ungeeignet erscheint oder moderne Self-Service-Analysen nur schwer umsetzbar sind, dann ist der Handlungsbedarf meist eindeutig.

Ein Lakehouse bietet hier viele Vorteile: Es ist modular aufgebaut, in der Regel Cloud-basiert, kann große Datenmengen effizient verarbeiten und ermöglicht durch seine technische Offenheit eine echte Demokratisierung der Daten. Fachbereiche erhalten direkten Zugriff auf verlässliche Datenprodukte, ohne ständig auf die IT angewiesen zu sein. Gleichzeitig sinken Betriebskosten und Entwicklungsaufwand – ein Gewinn auf ganzer Linie.

Zu beachten: Die Entscheidung für ein Lakehouse ist kein Selbstzweck, sondern muss auf konkreten Schwachstellen und Zukunftszielen des Unternehmens basieren. Eine ehrliche Bestandsaufnahme ist der erste Schritt.

02 Zielarchitektur definieren: Wohin soll die Reise gehen?

Ist das Ziel einmal klar, geht es darum, die passende Lakehouse-Plattform auszuwählen – beispielsweise Databricks, Snowflake oder eine andere Lösung. Dabei spielen technische Anforderungen ebenso eine Rolle wie Governance-Konzepte, Integration in bestehende Prozesse oder künftige Skalierungsmöglichkeiten.

QUNIS bringt hier tiefgreifende Erfahrung aus zahlreichen Transformationsprojekten ein und hilft, zentrale Fragen frühzeitig zu klären:

• Wie viel Offenheit braucht Ihre Organisation wirklich?
• Welche Tools und Frameworks passen zur Zielarchitektur?
• Wie wird sichergestellt, dass die spätere Plattform auch wartbar und erweiterbar bleibt?

Empfehlung: Eine fundierte technische Konzeptionsphase, idealerweise unter Einbindung der wichtigs- ten Stakeholder, legt den Grundstein für langfristige Stabilität und Erfolg.

03 Infrastruktur aufbauen: Technologisch sauber starten

Ein Lakehouse kann sowohl als SaaS-, PaaS- oder On-Prem-Modell betrieben werden – je nach Anforderungen an Sicherheit, Kontrolle und Betriebskosten. Doch unabhängig vom Bereitstellungsmodell gilt: Der Aufbau der Plattform sollte von Anfang an auf technischer Exzellenz beruhen.

Ein zentrales Prinzip dabei ist Infrastructure as Code (IaC). Mit IaC lassen sich Plattformen automatisiert und versionierbar aufsetzen. Das schafft nicht nur Wiederherstellbarkeit und Transparenz, sondern auch die Grundlage für ein sauberes DevOps-Modell. Architekturentscheidungen lassen sich nachvollziehen, replizieren und anpassen – ein Vorteil, der sich gerade in komplexeren Datenlandschaften schnell auszahlt.

Praxis-Tipp: Vermeiden Sie manuelle Konfigurationen, die später schwer wartbar sind. Investieren Sie stattdessen in ein sauberes, dokumentiertes Setup per Code.

04 Use-Cases migrieren: Vom Altlastenabbau zur echten Erneuerung

Im nächsten Schritt steht die Migration der bestehenden Use-Cases im Fokus. Ziel ist es, die funktionale Logik des alten DWH zu überführen – aber nicht 1:1 zu replizieren. Vielmehr geht es darum, Altlasten zu bereinigen, bestehende Ansätze kritisch zu hinterfragen und neue Möglichkeiten gezielt zu nutzen.
Typische Fragen in dieser Phase:

• Ist das bisherige Datenmodell noch sinnvoll im Kontext eines Lakehouse?
• Welche Performance-Anforderungen gelten für die neuen Prozesse – und wie lassen sich diese kostenoptimiert umsetzen?
• Wie gelingt der saubere Übergang ohne doppelte Datenhaltung und Inkonsistenzen?

QUNIS begleitet diesen Schritt eng – mit bewährten Migrationsmethodiken, technischer Beratung und Architektur-Know-how. Denn gerade hier entscheidet sich, ob das Lakehouse wirklich ein Erfolg wird.

05 Neue Potenziale erschließen: Wenn aus IT-Vorhaben echte Wertschöpfung wird

Ist die Basis gelegt, kann das volle Potenzial des Lakehouse-Modells ausgeschöpft werden. Die Architektur erlaubt nun weit mehr als nur klassisches Reporting: Fachbereiche erhalten über definierte Datenprodukte Zugriff auf hochwertige, aktuelle Informationen und können eigene Analysen durchführen – schnell, flexibel und unabhängig.

Zudem eröffnen sich neue datengetriebene Szenarien: KI-Modelle, automatisierte Entscheidungsunterstützung, Streaming-Datenanalysen oder die interne Weitergabe von Datenprodukten über Team- und Abteilungsgrenzen hinweg. Große Datenmengen lassen sich in kürzester Zeit verarbeiten – ohne Engpässe, ohne Reibungsverluste.

Die Digitalisierung der Organisation wird damit nicht länger von veralteter Infrastruktur ausgebremst – sondern endlich beschleunigt.

Die Transformation vom klassischen Data Warehouse zur modernen Lakehouse-Architektur ist kein Selbstläufer – aber eine große Chance. Sie erfordert strategische Klarheit, technisches Know-how und saubere Planung. Wenn alle fünf Schritte konsequent durchdacht und umgesetzt werden, entsteht eine Datenplattform, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch zukunftsfähig ist.

Sie möchten Ihre eigene Roadmap entwickeln? Oder prüfen, wo Sie aktuell stehen? Dann sprechen Sie mit den Experten von QUNIS. Wir unterstützen Sie bei der Bewertung, Planung und Umsetzung Ihres Lakehouse-Vorhabens – technologieoffen, methodisch fundiert und mit langjähriger Praxiserfahrung.

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