Cloud- vs. On-Premises-Data-Warehouse: Ihr umfassender Leitfaden für 2025

Ein Data Warehouse ist für moderne Unternehmen eine Notwendigkeit. Dies zeigt sich auch in der Marktgröße von 30 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, und bis 85.7 soll dieser Wert auf 2032 Milliarden US-Dollar steigen. Die Debatte hat sich von „Sollten wir ein Data Warehouse haben?“ zu „Sollten wir es vor Ort oder in der Cloud bereitstellen?“ verlagert, und genau diese Debatte möchten wir in diesem Blog klären.

In der Debatte Cloud- vs. On-Premise-Data-Warehouse bleiben beide Optionen für Unternehmen beliebt, jede mit ihren einzigartigen Stärken und idealen Anwendungsfällen. Aber ist eine definitiv besser als die andere oder kommt es nur auf die Bedürfnisse des Unternehmens an? In diesem Blog werden Cloud-Data-Warehouse- und On-Premise-Lösungen verglichen, was ihre Unterschiede sind und wann Sie sich für welche Lösung für Ihr Data Warehousing entscheiden sollten.

Cloud- vs. On-Premise-Data-Warehouse: Worum es geht

Data Warehouse sind darauf ausgelegt, Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie internen Datenbanken und Anwendungen zu konsolidieren, SaaS Plattformen und öffentliche Datenbanken. Sie dienen als einheitliches Repository oder einzige Quelle der Wahrheit für die Analyse- und Business Intelligence (BI)-Tools eines Unternehmens.

Data Warehouses können verschiedene Typen haben, abhängig von ihrer Architektur, Modell, Schema, Anwendungsfälle und schließlich Bereitstellung. Unternehmen haben drei Optionen bei der Auswahl des Bereitstellungsorts für ihr Data Warehouse: vor Ort, in der Cloud oder hybrid.

Das traditionelle Data Warehouse wurde früher vor Ort bereitgestellt, aber mit dem Aufkommen des Cloud-Computing begannen Unternehmen Aufbau von Data Warehouses in der Cloud, und viele Unternehmen haben auch einen Hybrid-Cloud-Data-Warehouse-Ansatz übernommen.

Der grundlegende Unterschied

Bei einem lokalen Data Warehouse ist die Organisation auch für den Kauf, die Bereitstellung und die Wartung der gesamten erforderlichen Hardware und Software verantwortlich. Ein Cloud Data Warehouse funktioniert als SaaS, mittlerweile auch Data Warehouse as Service genannt (DWaaS). Das bedeutet, dass keine physische Hardware vorhanden ist und das Unternehmen nur für die Speicher- und Cloud-Computing-Ressourcen zahlt, die es nutzt.

Was ist nicht anders

Unabhängig von ihrer Bereitstellung haben Data Warehouses bestimmte gemeinsame Merkmale. Sie verwenden beispielsweise spaltenorientierte Datenbanken, was bedeutet, dass Daten in Spalten statt in Zeilen gespeichert und abgerufen werden. Darüber hinaus speichern Data Warehouses sowohl aktuelle als auch historische Daten und dienen als Speicher- und Verarbeitungsplattform für Analysen, Berichte, Dashboards und Business-Intelligence-Lösungen.

Erstellen Sie ein Data Warehouse, das Ihren individuellen Anforderungen entspricht, mit Astera!

Sie glauben, allgemeine Data Warehousing-Beratung ist nichts für Sie? Astera kann Ihnen beim Aufbau eines maßgeschneiderten Data Warehouse entsprechend Ihren Anforderungen helfen.

Buchen Sie eine personalisierte Demo, um zu sehen, wie wir helfen können.

On-Premise- vs. Cloud-Data-Warehouse: Wichtige Unterschiede

Cloud- und On-Premise-Data Warehouses unterscheiden sich in mehreren wichtigen Merkmalen wie Infrastruktur, Skalierbarkeit und Leistung. Hier ist ein kurzer Überblick über die Unterschiede, bevor wir zu einem detaillierteren Vergleich übergehen.

Architektur: Cloud vs. On-Premises

Die architektonischen Unterschiede zwischen Cloud- und lokalen Data Warehouses tragen erheblich zur Skalierbarkeit, den Kosten und der Leistung jedes Typs bei.

Architektur vor Ort

Herkömmliche lokale Data Warehouses verwenden eine dreischichtige Architektur, die die unterste, mittlere und oberste Schicht bzw. Ebene umfasst.

• Untere Stufe: Dies ist die Speicherschicht, auch Staging-Schicht genannt, die als Grundlage für das Warehouse dient. Sie enthält normalerweise einen Datenbankserver, Data Marts, Speichergeräte und ein Meta-Repository.
• Mittlere Stufe: Dies ist die Compute- oder Online Analytical Processing-Methode (OLAP)-Schicht, die für die Verarbeitung von Abfragen zuständig ist.
• Oberste Stufe: Dies ist die Serviceebene, die als Benutzer-Frontend oder -Schnittstelle und Tools für Reporting, Analysen und BI dient.

Cloud-Architektur

Cloud-Data-Warehouses folgen nicht der konventionellen Architektur, aber der Haken ist, dass jedes System je nach Funktionalitäten und Merkmalen eine einzigartige Architektur aufweist. Elemente wie Fiber Node (Rechnerressourcen), Clustern (Gruppen von Knoten) und Partituren (Knotenscheiben) sind in den meisten Cloud-Data-Warehouses gleich.

Leistung: Cloud vs. On-Premises

Leistung vor Ort

On-Premises erstellte Data Warehouses bieten die Möglichkeit, Hardwarespezifikationen an Leistungsanforderungen anzupassen und geringe Netzwerklatenz zu liefern, da die gesamte Verarbeitung intern erfolgt. Ihre Abhängigkeit vom physischen Standort der Daten und Rechenressourcen kann jedoch ihre Leistung einschränken.

Cloud-Leistung

Cloud-Data Warehouses nutzen verteilte Rechenressourcen, was eine parallele Verarbeitung von Daten über Cloud-Cluster hinweg ermöglicht. Die verteilte Architektur gewährleistet außerdem eine gleichbleibende Leistung aufgrund der erhöhten Benutzerparallelität.

Trotz gleichbleibender Leistung kann die Abhängigkeit von der Netzwerkkonnektivität zwischen der Organisation und den Cloud-Rechenzentren zu Netzwerklatenzproblemen führen.

Cloud- vs. On-Premises-Data-Warehouse: Welche Option soll man wählen?

Die Entscheidung zwischen Cloud- und On-Premise-Data-Warehouse hängt von mehreren Faktoren ab, darunter der Infrastruktur Ihres Unternehmens, dem Budget, den Skalierbarkeitsanforderungen und den Compliance-Anforderungen. Jede Option hat ihre eigenen Stärken und die richtige Wahl wird oft durch spezifische Anwendungsfälle bestimmt.

Wählen Sie ein Cloud Data Warehouse, wenn …

1. Skalierbarkeit hat Priorität: Wenn der Bedarf Ihres Unternehmens an Datenspeicherung und -verarbeitung schwankt oder voraussichtlich schnell wächst, ist ein Cloud-Data-Warehouse ideal. Die Möglichkeit, Ressourcen nach Bedarf hoch- oder herunterskalieren zu können, stellt sicher, dass Sie nicht zu viele Ressourcen bereitstellen oder sie nicht ausreichend nutzen.
2. Es gibt Budgetbeschränkungen: Das Pay-as-you-go-Preismodell der Cloud bietet eine kostengünstige Lösung für Unternehmen, die die anfänglichen Kapitalkosten für den Kauf und die Wartung physischer Hardware vermeiden möchten. Dies ist insbesondere für Startups oder Unternehmen mit begrenztem IT-Budget von Vorteil.
3. Sie möchten eine einfache Wartung: Cloud-Service-Provider kümmern sich um die Wartung, Aktualisierung und Sicherheit der Infrastruktur, sodass Ihr IT-Team sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren kann. Wenn Ihr Unternehmen keine eigene IT-Abteilung hat, kann dies ein erheblicher Vorteil sein.
4. Es gibt geografische Verteilung und Remote-Teams: Für Organisationen mit weltweit verteilten Teams oder mehreren Niederlassungen gewährleistet ein Cloud-Data Warehouse den nahtlosen Zugriff auf Daten von jedem Ort mit Internetverbindung. Dies unterstützt die Zusammenarbeit und sorgt für eine konsistente Datenverfügbarkeit.
5. Sie möchten erweiterte Funktionen und Analysen: Viele Cloud-Plattformen bieten integrierte Tools für KI, maschinelles Lernen und erweiterte Analysen. Wenn die Nutzung modernster Technologie Priorität hat, bietet die Cloud leichter zugängliche Optionen.

Wählen Sie ein lokales Data Warehouse, wenn …

1. Sie wollen Compliance und Datensouveränität: Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Behörden haben oft strenge Anforderungen an Datensicherheit und Compliance. Mit einem lokalen Data Warehouse behalten Sie die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und können so Vorschriften wie DSGVO, HIPAA oder lokale Gesetze zur Datenhoheit einhalten.
2. Sie haben gleichbleibende Leistungsanforderungen: Wenn Ihr Unternehmen Analysen mit geringer Latenz und hoher Leistung benötigt und über die entsprechende Infrastruktur verfügt, können lokale Lösungen ein Maß an Zuverlässigkeit bieten, das unabhängig von der Internetverbindung ist.
3. Sie benötigen maßgeschneiderte Lösungen: Vor-Ort-Bereitstellungen ermöglichen maßgeschneiderte Hardwarekonfigurationen und spezielle Optimierungen. Dieser Grad an Anpassung kann für Unternehmen mit einzigartigen oder hochspezifischen Datenverarbeitungsanforderungen von entscheidender Bedeutung sein.
4. Sie machen sich Sorgen über die Sensibilität Ihrer Daten: On-Premises-Data-Warehousing ist eine gute Option für Organisationen, die hochsensible oder proprietäre Daten verarbeiten.

Hybrider Ansatz: Das Beste aus beiden Welten

Ein hybrides Data Warehouse kann eine attraktive Option für Unternehmen sein, die die Flexibilität der Cloud mit der Kontrolle von On-Premise-Lösungen kombinieren möchten. Hybride Warehouses ermöglichen es Unternehmen, sensible oder unternehmenskritische Daten On-Premise zu speichern und gleichzeitig die Cloud für Skalierbarkeit, Rechenleistung und erweiterte Analysen zu nutzen.

Data Warehouse Automatisierung mit Astera

Um unsere Diskussion bis hierhin zusammenzufassen: Bei der Wahl zwischen einem Cloud- und einem lokalen Data Warehouse geht es nicht darum, welches eindeutig besser ist, sondern welches am besten zu den Zielen, Ressourcen und Betriebsanforderungen Ihres Unternehmens passt. Sie können eine fundierte Entscheidung treffen, die die Datenstrategie und Wachstumsziele Ihres Unternehmens unterstützt, indem Sie Ihre Prioritäten wie Skalierbarkeit, Kosten, Compliance und Leistung bewerten.

Ob vor Ort oder in der Cloud, Astera Data Warehouse Builder kann Ihnen dabei helfen, Ihr Data Warehouse mithilfe der Automatisierung der nächsten Generation mühelos aufzubauen, bereitzustellen und zu verwalten.

AsteraDie KI-gestützte Automatisierung, der End-to-End-Support, die mühelose Datenmodellierung und die umfassende Datenkonsolidierung von bieten Ihnen eine robuste, unternehmenstaugliche Lösung, mit der Sie den gesamten Lagerprozess in Tagen statt in Monaten abschließen können.

AsteraDank der Unterstützung von MySQL, Amazon Aurora MySQL, MariaDB, Azure Synapse und Google BigQuery können Sie problemlos ein Data Warehouse vor Ort oder in der Cloud erstellen.

Vernetzen Sie sich mit uns für eine Demo, um zu sehen, wie Astera kann helfen.