Case Study - 2019 -2024
Datenmodernisierung eines Handelskonzerns
Vom Papierberg über ein monolithisches Data Warehouse bis hin zum skalierbaren Cloud Data Lakehouse – diese Case Study zeigt, wie ein internationaler Handelskonzern durch Datenmodernisierung den Weg zur datengetriebenen Organisation ging. Ich wurde zu Beginn dieser entscheidenden Phase eingestellt und beauftragt, die Datenlandschaft grundlegend zu modernisieren.
Zum Zeitpunkt meines Einstiegs war das Unternehmen mit typischen Herausforderungen etablierter Organisationen konfrontiert: Eine Vielzahl an isolierten Datensilos mit kaum aktuellen Daten, stark manuelle Reportingprozesse und eine insgesamt fragmentierte Informationsbasis. Entscheidungsgrundlagen lagen häufig in Form von gedruckten Berichten vor, verstreut über Fachbereiche, ohne zentrale Verfügbarkeit oder klare Datenverantwortung.
Das klare Ziel des Managements: Aufbau einer zukunftsfähigen Datenarchitektur, die sowohl strategische als auch operative Entscheidungen datenbasiert unterstützt – flexibel, skalierbar und 24/7 in Echtzeit unternehmensweit verfügbar.
Mit dieser Vision vor Augen begann die gemeinsame Reise hin zu einer modernen, cloudbasierten Datenplattform, die nicht nur technologische, sondern auch organisatorische und kulturelle Veränderungen erforderte.
Um diese digitale Transformation der Datenarchitektur zielgerichtet und nachhaltig zu realisieren, entschieden wir uns für eine Umsetzung in zwei aufeinander aufbauenden Innovationsstufen.
Innovationsstufe 1 - Fundament der digitalen Transformation
Vor etwa sechs Jahren stand der Handelskonzern, bei dem ich zur Entwicklung einer Datenstrategie und zur Modernisierung der Datenlandschaft eingestellt wurde, vor einer typischen Herausforderung etablierter Unternehmen: einem Berg aus gedruckten Berichten und voneinander isolierten Datensilos. In einem entscheidenden Moment rief der Eigentümer und CEO ein kleines, engagiertes Team zusammen, stellte eine große Tasche mit Papier Berichten auf einen Tisch und gab die klare Ansage: „Ich will diese Daten in Echtzeit und ich will jederzeit zugreifen können. Außerdem sollen alle im Unternehmen auf dieselben Daten zugreifen.“ Mit starker Unterstützung des Managements und ausreichenden Ressourcen machte sich das Team daran, klassische Berichte in eine einheitliche, stets aktuelle Datenplattform zu transformieren. Die Vision dabei war, im gesamten Unternehmen, Entscheidungen auf der Basis aktueller und konsistenter Daten zu treffen.
Die erste Phase des Projektes konzentrierte sich darauf, Schlüsseldaten, die den wichtigsten Berichten zugrunde liegen, aus den verschiedenen Geschäftsbereichen in ein standardisiertes, zentrales Data Warehouse zu überführen. Ziel war es, die Informationsflüsse zu bündeln, Formate zu vereinheitlichen und Daten aus unterschiedlichen Altsystemen konsistent zusammenzuführen und Zugriff zu gewähren.
Auf diese Weise entstand das erste digitale Rückgrat des Unternehmens – ein Data Warehouse, das den steigenden Anforderungen eines expandierenden Handelskonzerns gewachsen war. Dieser Ansatz verbesserte nicht nur die Aktualität und Qualität der Informationen, sondern schuf auch eine gemeinsame, verlässliche Datenquelle – die Grundlage für fundierte, faktenbasierte Entscheidungen im Tagesgeschäft und auf strategischer Ebene.
Parallel zur Modernisierung der Datenarchitektur verfolgte der Handelskonzern eine dynamische Expansionsstrategie, die die Wichtigkeit einer konsistenten Datenarchitektur verstärkte und das Projekt zugleich komplexer machte. In den folgenden Jahren wurden mehrere bedeutende Übernahmen realisiert: ein großer Online-Händler, verschiedene Discountketten sowie eine renommierte Handelsgruppe.
Diese Akquisitionen führten nicht nur zu einem massiven Anstieg von Umsatz und Geschäftsvolumen, sondern erweiterten auch die Datenlandschaft in Breite und Tiefe erheblich. Die Nachfrage nach datenbasierten Auswertungen stieg spürbar – sowohl in der Geschäftsleitung als auch in den Fachbereichen. Auf dem soliden Fundament des zentralen Data Warehouses wurde das Berichtsspektrum deutlich erweitert.
Zahlreiche neue Analyse- und Reporting-Funktionen wurden implementiert – unter anderem in den Bereichen:
- Sortiments- und Einkaufsanalysen
- Lieferantenmanagement
- Vertriebsanalyse
- Lieferkette und Logistik
- Kundenbindung und Loyalty-Programme
Durch die Integration zusätzlicher Datenquellen aus verschiedenen Geschäftsbereichen entwickelte sich das Data Warehouse zu einem zentralen Daten-Hub. Damit wurde aus einem vielversprechenden technischen Projekt ein unternehmensweites Steuerungsinstrument mit direktem Einfluss auf operative und strategische Entscheidungen.
Die Fähigkeit, Daten aus heterogenen Quellen schnell und konsistent zu integrieren, wurde damit zur unternehmenskritischen Anforderung – und bestätigte den eingeschlagenen Weg einer zentralen, skalierbaren Datenarchitektur.
Mit dem erfolgreichen Abschluss der ersten Innovationsstufe war ein entscheidender Meilenstein erreicht: Das Berichtswesen hatte sich von papierbasierten Reports zu einem integrierten, digitalen Steuerungsinstrument gewandelt – mit hoher Reichweite bis in Fachbereiche, Management und Geschäftsleitung.
Erreichte Ergebnisse
- Zentrales Data Warehouse: Integration und Standardisierung heterogener Altsysteme – Etablierung einer verlässlichen „Single Source of Truth“
- Stilllegung von Altsystemen: Migration auf die zentrale Datenplattform ermöglichte nachhaltige Kostensenkung und reduzierte technische Komplexität
- Digitale Transformation im Reporting: Ablösung papierbasierter Berichte durch automatisierte Dashboards – gesteigerte Effizienz und Informationsqualität im Management Reporting
- Erweitertes Berichtsspektrum: Neue Auswertungen zu Sortiment, Lieferanten und Kundenbindung erweiterten den fachlichen Nutzen deutlich
- Stakeholder-Einbindung: Einführung eines Partner-/Patenschaftsmodells für strukturierte Zusammenarbeit mit den Fachbereichen
- Teamaufbau: Etablierung eines cross-funktionalen Expertenteams mit agiler, lösungsorientierter Arbeitsweise.
- Optimierte Entscheidungsfindung: Verbesserte Datenverfügbarkeit ermöglichte schnellere und fundiertere Entscheidungen
Entwickelte Team-Kompetenzen
- Altsystemanalyse und Datenstandardisierung: Untersuchung vorhandener Berichtssysteme, Vereinheitlichung von Datenformaten und Aufbau konsistenter Datenmodelle
- Change Management und Führungskommunikation: Steuerung der digitalen Transformation unter Zeitdruck – inklusive wirksamer Kommunikation mit der Geschäftsleitung
- Skalierbares Architekturdesign: Konzeption einer Data-Warehouse-Architektur, die steigende Datenmengen und unterschiedliche Quellformate integriert
- Stakeholder-Engagement: Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen
- Data Governance und Qualitätssicherung: Einführung von Standards und Kontrollmechanismen zur Sicherung der Datenqualität über alle Systeme hinweg
- Analytisches Denken und Insight-Generierung: Fähigkeit, komplexe Daten systematisch zu analysieren und in fundierte, entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu überführen
Mein Beitrag als Führungskraft
- Teamaufbau und Personalentwicklung: Rekrutierung und Coaching eines interdisziplinären Teams aus Data Engineers, Java Entwicklern und Fachexperten
- Technische Integration und Infrastrukturplanung: Anbindung der Datenplattform an das bestehende Rechenzentrum unter Berücksichtigung von Architektur- und Sicherheitsvorgaben
- Betriebsaufbau und Supportstrukturen: Etablierung eines stabilen Betriebsmodells mit Monitoring, Incident Management und Wissensmanagement
- Einführung agiler Methoden: Implementierung agiler Vorgehensmodelle (u.a. Scrum, Kanban) zur iterativen Umsetzung
- Technische Verantwortung für die initiale Lösung: End-to-End-Verantwortung für Konzeption, Entwicklung und Betrieb der ersten produktiven Version der Datenplattform
- Standortentwicklung: Aufbau eines digitalen Unternehmensstandorts inklusive Strategie, Infrastruktur und Integration ins Gesamtunternehmen
Innovationsstufe 2 - Skalierung zu einem konsequent datengetriebenen Unternehmen
Mit dem kontinuierlichen Wachstum des Unternehmens stiegen auch die Datenmengen und die Anforderungen an das Reporting erheblich. Der zunehmende Informationsbedarf aus den Fachbereichen – etwa durch Omnichannel-Auswertungen (übergreifende Auswertung diverser Vertriebskanäle wie Mitnahme, Vollsortiment und Discount), ESG-Berichte (zur transparenten Darstellung der Nachhaltigkeits- und Verantwortungsstrategie) sowie Clickstream-Analysen (zur Optimierung des Nutzerverhaltens im Onlineshop) – machten die Grenzen der bestehenden, primär On-Premise (auf Servern, die sich physisch im Unternehmen befinden) betriebenen Data Warehouse-Infrastruktur deutlich sichtbar.
Herausforderungen zeigten sich insbesondere in Form von Kapazitäts- und Skalierungsproblemen, hohen Investitionskosten, eingeschränkter Flexibilität bei neuen Anforderungen, zunehmendem Druck auf das IT-Personal, wachsenden Sicherheits- und Compliance-Risiken, erschwerter Anbindung externer Systeme und einer deutlich zu langen Time-to-Market.
In dieser Phase rückte die Skalierung der Datenplattform in den Mittelpunkt. Ziel war es, datengetriebene Entscheidungsprozesse unternehmensweit zu verankern und die Infrastruktur sowohl technologisch als auch organisatorisch auf ein neues Level zu heben.
Daten sollten nicht länger nur verfügbar sein, sondern aktiv wertschöpfend genutzt werden – als strategische Wertschöpfung für nachhaltiges Wachstum, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit im gesamten Unternehmen.
Die genannten Herausforderungen machten eine strategische Neuausrichtung der Dateninfrastruktur unumgänglich.
Unser Lösungsansatz: Der Aufbau eines skalierbaren, cloudbasierten Data Lakehouses. So übernahm mein Bereich – in enger Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und externen Technologiepartnern – die Hauptverantwortung für die Migration und Neugestaltung der bestehenden Datenplattform. Das klassische, primär On-Premise betriebene Data Warehouse wurde schrittweise in ein modernes, cloudbasiertes Data Lakehouse überführt.
Das neue Architekturmodell kombiniert die Vorteile eines klassischen Data Warehouses (strukturierte, performante Analyse- und Reportingmöglichkeiten) mit den Stärken eines Data Lakes (hohe Flexibilität bei der Speicherung großer, strukturierter und unstrukturierter Datenmengen). Dadurch entstand eine skalierbare, zukunftsfähige Plattform, die die wachsenden Anforderungen effizient unterstützt.
Organisatorisch wurde die Einführung des Data Lakehouse eng mit einer Förderung agiler Arbeitsweisen verknüpft: Die Architektur wurde so konzipiert, dass neue Anforderungen modular und iterativ umgesetzt werden können.
Die verbesserte Datenverfügbarkeit, klare Verantwortlichkeiten über Datenprodukte und ein strukturiertes Governance-Modell ermöglichten eine engere und flexiblere Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT. Dadurch konnten agile Methoden wie Scrum und Kanban optimal unterstützt und die Time-to-Market für neue Daten- und Reportinglösungen erheblich reduziert werden.
Ein weiteres zentrales Element der neuen Plattform war der Aufbau einer leistungsfähigen Self-Service-BI-Umgebung. Durch die Einführung eines Datenproduktmodells wurden Fachbereiche befähigt, eigenständig auf geprüfte, gut dokumentierte Daten zuzugreifen und eigene Analysen sowie Berichte schnell und unabhängig zu erstellen. Dies führte zu einer deutlichen Entlastung der IT-Abteilung, einer höheren Datenkompetenz in den Fachabteilungen und einer insgesamt agileren, datengetriebenen Unternehmenskultur.
Mit diesem zweiten Innovationssprung gelang weit mehr als nur ein technologisches Upgrade – es wurde ein neues Kapitel in der Unternehmensentwicklung aufgeschlagen. Daten wurden endgültig zum Herzstück der Wertschöpfung: transparent, vertrauenswürdig und unternehmensweit in Prozesse und Entscheidungen integriert.
Eine datengetriebene Unternehmenskultur entstand, die heute schnellere, fundiertere Entscheidungen ermöglicht und Innovation nicht nur zulässt, sondern aktiv antreibt.
Erreichte Ergebnisse
- Erkennen der Grenzen klassischer Systeme: Die eingeschränkte Skalierbarkeit monolithischer Data-Warehouse-Systeme wurde als kritischer Wachstumsfaktor identifiziert
- BI-Nachfrage als Treiber für Veränderung: Der steigende Bedarf an datengestützten Entscheidungen beschleunigte die strategische Neuausrichtung der Dateninfrastruktur
- Risiken durch Schatten-IT und fragmentierte Berichterstattung: Dezentrale Ad-hoc-Lösungen und inkonsistente Datenquellen unterstrichen die Notwendigkeit eines kohärenten Ansatzes
- Einführung einer cloudbasierten Data-Lakehouse-Architektur: Modernisierung der Datenplattform zur flexiblen Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten
- Etablierung einer hybriden Architektur: Verknüpfung zentraler Datenprodukte mit dezentralem Self-Service – optimale Balance zwischen Governance und Agilität
- Förderung der Datenkompetenz in den Fachbereichen: Stärkung der Selbstständigkeit durch einfachere Integration eigener Datenquellen und Self-Service-Analysen
- Entlastung des zentralen DWH-Teams: Reduktion von Routineaufgaben durch modulare Plattformstrukturen und Self-Service BI
- Erfolgreiches Change Management und Teamführung: Koordination und Motivation interdisziplinärer Teams in einer technologisch und organisatorisch tiefgreifenden Transformation
Entwickelte Team-Kompetenzen
- Change Facilitation und Konfliktlösung: Erfahrung im Ausgleich zwischen zentralen IT-Initiativen und dezentralen Anforderungen sowie in der Ausrichtung unterschiedlicher Stakeholder auf eine gemeinsame Datenstrategie
- Agile Prozessverbesserung: Implementierung iterativer Verbesserungen auf Basis von Nutzungsdaten und Feedback; Optimierung der Systemleistung bei wachsendem Arbeitsvolumen
- Cloud- und modernes Data Engineering: Fundierte Kenntnisse in der Nutzung von Cloud-Plattformen (Azure), moderner ETL-Frameworks und Data Lakehouse-Architekturen (Databricks)
- Erweiterte Data Governance und Sicherheit: Etablierung robuster Sicherheits- und Governance-Strukturen für Cloud-Umgebungen sowie Sicherstellung von Compliance und Datenlebenszyklus-Management
- Self-Service BI Enablement: Befähigung der Fachbereiche zur eigenständigen Datennutzung durch Aufbau von Self-Service-Analysen und dezentralen Datenprodukten
- Strategisches Stakeholder-Management: Aufbau starker Beziehungen zu Business-Stakeholdern zur Sicherstellung einer datengetriebenen, unternehmensweiten Akzeptanz neuer Systeme und Prozesse
Mein Beitrag als Führungskraft:
- Architektur und Strategie: Verantwortung für die Konzeption und Umsetzung der skalierbaren Data-Lakehouse-Architektur (Databricks) in der Cloud (Azure)
- Teamführung und Expertenkoordination: Steuerung und Weiterentwicklung der interdisziplinären Teams aus Fachexperten, Architekten und Data Engineers
- Datenprodukte und Governance: Einführung fachlich orientierter Datenprodukte mit klaren Verantwortlichkeiten und verbindlichen Qualitätsstandards
- Self-Service Enablement: Befähigung der Fachbereiche zur eigenständigen Nutzung und Analyse von Daten – durch intuitive Tools und Plattformen sowie gezielter Schulungen
- Automatisierung und Effizienzsteigerung: Etablierung von CI/CD-Prozessen, Monitoring-Frameworks und automatisierten Datenpipelines zur nachhaltigen Optimierung des Betriebs
- Change Management und Kulturentwicklung: Begleitung der Organisation im kulturellen Wandel hin zu einer datengetriebenen Arbeitsweise – durch Kommunikation, Change-Facilitation und aktive Förderung der Datenkompetenz in allen Bereichen
Die neue, skalierbare Datenplattform dient inzwischen als solides Fundament für faktenbasierte Steuerung in Vertrieb, Einkauf, Logistik, Customer Analytics und Business Development. Darüber hinaus öffnet sie die Tür zur nächsten Evolutionsstufe: die intelligente Nutzung von Künstlicher Intelligenz.
Durch die Verbindung von Unternehmensdaten mit Large Language Models (LLMs) entstehen neue Potenziale – von intelligenten Assistenten im Alltag bis hin zu automatisierten, datenbasierten Entscheidungen auf operativer und strategischer Ebene.
