Migration Ihres On-Premise Data Warehouse zu AWS Analytics - Erfolgsstrategie für moderne Unternehmen

Ausgangslage: Warum jetzt migrieren?

Deutschland erlebt aktuell einen fundamentalen Wandel in der Datenlandschaft. Traditionelle On-Premise Data Warehouses und BI-Lösungen stoßen zunehmend an ihre Grenzen: hohe Betriebskosten, begrenzte Skalierbarkeit, Wartungsaufwände und fehlende Agilität hemmen die Wettbewerbsfähigkeit. Eine Migration auf die AWS Analytics Plattform schafft neue Freiräume und bringt Unternehmen auf Erfolgskurs.

Typische Herausforderungen vor der Migration:

• Veraltete Hardware und steigende Wartungskosten
• Schwierigkeiten bei der Einbindung neuer Datenquellen
• Performanceengpässe bei wachsendem Datenvolumen
• Langsame oder umständliche Reporting-Prozesse
• Hohe Anforderungen an Datensicherheit und Compliance

Zielgruppe & Nutzen

Dieser Leitfaden richtet sich an IT-Leiter, Data Engineers und BI-Analysten in mittelständischen und großen Unternehmen, die vor der Modernisierung ihrer Datenplattform stehen. Sie erfahren, wie eine ganzheitliche Migration zu AWS gelingt - pragmatisch, skalierbar und sicher.

AWS Analytics Plattform: Die wichtigsten Bausteine

AWS bietet ein breites Portfolio für datengetriebene Unternehmen:

• Amazon Redshift - Cloud-basierte Data Warehousing-Lösung für strukturierte, skalierbare Analysen
• AWS Glue - Managed ETL-Service zur Datenintegration und -transformation
• Amazon Athena - Serverless SQL-Analyse direkt über S3 Data Lakes
• Amazon Kinesis - Echtzeit-Datenstreaming und -analyse
• Lake Formation - Schnellaufbau und Verwaltung von Data Lakes mit Berechtigungen
• Amazon QuickSight - Serverless Business Intelligence, Dashboards und Visualisierungen

Mit diesem Werkzeugkasten modernisieren Sie Ihr Datenfundament und vereinheitlichen BI, Reporting und Advanced Analytics auf einer skalierbaren Plattform.

Schritt-für-Schritt: Von On-Premise zur AWS Cloud

1. Strategie & Architektur planen

• Ist-Analyse: Datenbestände, Nutzergruppen, wichtige BI-Reports und ihre Nutzung erfassen
• Zielarchitektur designen: Entscheidung für Data Lake First, reines DWH oder Hybridszenario in AWS
• Sicherheitsaspekte klären: Rollen, Zugriffe, Verschlüsselung (im Ruhezustand und während Übertragung), DSGVO/Compliance-Anforderungen

2. Tool-Auswahl & Cloud Readiness

• Ermitteln Sie die passenden AWS Services für Ihren Anwendungsfall (z.B. Redshift für DWH-Workloads, Athena für Ad-hoc-Analysen, Glue für Migration und Data Prep)
• Prüfen Sie Abhängigkeiten bestehender BI-Tools - gibt es Adapter oder müssen Reports neu erstellt werden?
• Schulung Ihrer Teams auf neue Tools & Cloud Governance

3. Datenmigration umsetzen

• Pilotmigration: Start mit einem klar umrissenen, nicht kritischen Data Mart oder Teilbereich
• Datenextraktion: Daten aus dem Alt-DWH extrahieren (z.B. per DMS - Database Migration Service oder Glue Scripts)
• Transformation: Schemamapping und Transformation in AWS Glue automatisieren
• Laden & Validieren: Zieltabellen in Redshift/Athena auf Konsistenz prüfen

4. BI-Reporting umstellen

• Neue oder vorhandene Reports anpassen und in QuickSight oder angebundenen BI-Tools bereitstellen
• Vorteil: Mit QuickSight lässt sich Self-Service Reporting Cloud-nativ, ohne Infrastrukturaufwand, bereitstellen
• Sicherheit: Feingranulare Berechtigungen (z. B. über Lake Formation, IAM) definieren

5. Echtzeit- und Advanced Analytics integrieren

• Beispiel: Mit Amazon Kinesis Data Streams Live-Tracking von Transaktionen/Infrastruktur, Integration von Echtzeitdaten in Ihren Data Lake
• Machine Learning: Nutzung von SageMaker, Redshift ML oder QuickSight ML Insights

Best Practices & Empfehlungen

• Iteratives Vorgehen: Beginnen Sie mit weniger kritischen Daten, lernen Sie aus ersten Migrationen und skalieren Sie anschließend
• Kostenkontrolle: Aktivieren Sie Cost Explorer, nutzen Sie Reservierungen in Redshift und vermeiden Sie unnötige Datenkopien
• Sicherheit und Compliance: Setzen Sie Data Encryption (Server Side Encryption), rollenbasierte Zugriffe und Logging/Auditing konsequent durch
• Monitoring & Optimierung: CloudWatch und Redshift/Athena/Glue eigene Monitoring-Funktionen aktivieren, Performance- und Kostenoptimierung regelmäßig prüfen
• Stakeholder-Kommunikation: Frühzeitige Einbindung und laufendes Training der BI/Analytics-Nutzergruppen

Fallstricke und wie Sie sie vermeiden

• Unzureichende Planung des Zielmodells: Ohne eine klare Zielarchitektur verlieren Projekte schnell den Fokus und buddeln Fallstricke für spätere Performance/Skalierung.
• Datenqualitätsprobleme im Altbestand: Defekte, Duplikate oder fehlende Metadaten können den ETL-Prozess blockieren - daher vor der Migration prüfen!
• Komplexe Reporting-Umstellungen: Nehmen Sie Reporting-Layer frühzeitig in den Migrationsplan auf. Prüfen Sie QuickSight-Kompatibilität bzw. Schnittstellen zu PowerBI, Tableau etc.
• Kalkulation der Betriebskosten: Planen Sie zu Beginn mit dem AWS Pricing Calculator und überwachen Sie nach der Migration die tatsächlichen Kosten engmaschig.

Praxisbeispiel: Migration eines Retail Data Warehouses

Ein führendes Einzelhandelsunternehmen in Deutschland stand vor der Aufgabe, seine Legacy-Datenplattform ins AWS-Ökosystem zu migrieren. Die wichtigsten Schritte:

• Alt-DWH-Analyse und Auswahl kritischer Datenbereiche
• Prototyp für Sales & Inventory Data Mart mit Redshift und Athena
• Glue-Skripte zum täglichen Ladedienst, plus Streaming von Echtzeit-Bestandsdaten per Kinesis
• Visualisierung und Self-Service-Reporting mit Amazon QuickSight
• Ergebnis: Deutliche Reduzierung der Time-to-Insights, bessere Skalierbarkeit, massive Senkung der Betriebsaufwände

Fazit: Ihr Weg zur skalierbaren Data Platform

Die Migration zu AWS Analytics ist für viele Unternehmen der Schlüssel zur zukunftssicheren, agilen Datenplattform - mit echtem Mehrwert für BI und datengetriebene Entscheidungen. Entscheidend ist ein ganzheitlicher Ansatz aus Strategie, Technologiewahl, Schulung und iterative Umsetzung.

Unser Tipp: Lassen Sie sich begleiten - praxisorientierte Beratung, Coaching und passgenaue Schulungen unterstützen Sie beim erfolgreichen Umstieg Ihres Data Warehouse & BI-Reportings in die AWS Cloud.

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