Eine einzelne Kennzahl erzählt selten die ganze Geschichte. Hoher Umsatz kann niedrige Margen verdecken, starke Kampagnen können viele Retouren verursachen und wachsende Bestellungen können Lager- oder Versandprobleme verstärken. Für fundierte Entscheidungen brauchst du deshalb nicht mehr Daten, sondern besser verknüpfte Datensätze.
Eine moderne Datenanalyseplattform schafft dafür die Grundlage. Sie verbindet Datenquellen, bereitet Informationen auf und macht sie für Datenanalysen, Business-Intelligence-Tools, Dashboards, Automatisierung und KI nutzbar.
In diesem Beitrag erfährst du, welche Rolle moderne Datenplattformen übernehmen, welche Arten und Architekturansätze es gibt, welche Anbieter:innen besonders relevant sind und welche Kernschichten eine leistungsfähige Plattform ausmachen.
Was ist eine moderne Datenplattform?
Eine moderne Datenplattform ist eine zentrale technische Umgebung, die Daten aus verschiedenen Quellen aufnimmt, speichert, verarbeitet, schützt, analysiert und für Anwendungen wie Dashboards, Automatisierung oder KI bereitstellt. Sie verbindet Datenintegration, Speicherung, Governance, Analyse und Skalierbarkeit in einer gemeinsamen Architektur.
Welche Rolle übernimmt eine moderne Datenplattform?
Eine moderne Datenplattform übernimmt die Rolle einer verbindenden Datenschicht zwischen deinen operativen Systemen und deinen analytischen Anwendungen. Sie sorgt dafür, dass Daten nicht nur gespeichert, sondern zuverlässig nutzbar werden.
Das ist besonders wichtig, wenn Daten in verschiedenen Systemen entstehen: im Shop, in Zahlungsanbietern, ERP-Systemen, Werbekonten, E-Mail-Marketing-Tools, Kundenserviceplattformen oder Produktinformationssystemen. Ohne gemeinsame Datenbasis arbeiten Teams schnell mit unterschiedlichen Exporten, Definitionen und Datenständen.
Eine moderne Datenplattform löst deshalb nicht nur ein Reportingproblem. Sie adressiert typische strukturelle Datenprobleme wie Datensilos, schwankende Datenqualität, unklare Verantwortlichkeiten und komplexe Schnittstellen zwischen bestehenden Systemen.
Welche Arten von Datenplattformen gibt es?
Moderne Datenplattformen unterscheiden sich vor allem darin, wie sie Daten speichern, verarbeiten und für Analysen bereitstellen. In der Praxis überschneiden sich viele Ansätze. Trotzdem hilft die folgende Übersicht, die wichtigsten Plattformtypen einzuordnen.
| Kriterium | Cloudbasierte All-in-One-Plattformen | Native Cloud Services / Self-built | Hybride oder On-Premise-Lösungen |
|---|---|---|---|
| Merkmale | Bündeln Datenintegration, Speicherung, Transformation, Analyse, Governance und teilweise KI-Funktionen in einer Plattform | Werden aus einzelnen Cloud-Diensten selbst zusammengestellt, | Kombinieren lokale Infrastruktur mit Cloud-Komponenten oder werden vollständig im eigenen Rechenzentrum betrieben |
| Vorteile | Schneller Einstieg, weniger technischer Betriebsaufwand, zentrale Benutzeroberfläche, oft gute Self-Service-Funktionen für Fachbereiche | Sehr flexibel, gut an individuelle Anforderungen anpassbar, starke Skalierbarkeit, Kontrolle über Architektur und Datenflüsse | Mehr Kontrolle über sensible Daten, geeignet für bestehende Legacy-Systeme, relevant bei strengen Compliance- oder Sicherheitsanforderungen |
| Nachteile | Weniger flexibel bei sehr individuellen Architekturen, mögliche Abhängigkeit von einem Anbieter, Kosten können bei Wachstum steigen | Höherer technischer Aufwand, braucht Data Engineering und Cloud-Know-how, Betrieb und Kostenkontrolle liegen stärker beim Unternehmen | Aufwendiger Betrieb, geringere Flexibilität, Skalierung oft langsamer und teurer, höhere Anforderungen an interne IT-Ressourcen |
| Beispiele | Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Domo | Google Cloud mit BigQuery, Dataflow und Looker; Azure mit Data Lake, Synapse und Power BI | Cloudera, IBM watsonx.data, Oracle Exadata, SAP BW/4HANA, hybride Azure- oder AWS-Architekturen |
Für viele E-Commerce-Unternehmen ist nicht die reine Plattformkategorie entscheidend, sondern die Frage, welche Architektur zum Datenreifegrad passt. Ein wachsender Onlineshop braucht häufig zuerst ein verlässliches Reporting- und Warehouse-Setup. Ein größeres Unternehmen mit mehreren Märkten, vielen Datenquellen und KI-Plänen profitiert eher von einer Lakehouse- oder modularen Cloud-Architektur.
Moderne Architekturansätze bei Datenplattformen
Moderne Datenplattformen ersetzen starre Einzellösungen zunehmend durch flexible Architekturen, die Speicherung, Verarbeitung, Analyse und KI stärker verbinden. Besonders relevant sind drei Ansätze:
- Data Lakehouse: Ein Data Lakehouse verbindet die flexible Speicherung eines Data Lakes mit der Struktur und Analysefähigkeit eines Data Warehouses. Das ist besonders relevant, wenn BI, Data Engineering und KI auf derselben Datenbasis arbeiten sollen. Für E-Commerce-Unternehmen kann ein Lakehouse interessant sein, wenn neben klassischen Reports auch große Mengen an Rohdaten, Eventdaten oder unstrukturierten Daten verarbeitet werden sollen.
- Data Mesh: Ein Data Mesh organisiert Daten dezentral nach Fachbereichen. Teams aus Bereichen wie Marketing, Finance oder Operations stellen eigene Datenprodukte bereit und übernehmen Verantwortung für Qualität, Dokumentation und Nutzbarkeit. Fachbereiche bringen damit ihr Wissen direkt in die Datenarbeit ein. Das kann helfen, Engpässe bei zentralen Datenteams zu reduzieren und Datenprodukte näher an geschäftlichen Fragen zu entwickeln.
- Data Fabric: Verknüpft Datenquellen, Metadaten, Governance und Automatisierung zu einer übergreifenden Datenschicht. Ziel ist eine einheitliche Sicht auf Daten, auch wenn sie in verschiedenen Systemen liegen.
Für E-Commerce-Unternehmen heißt das: Eine moderne Datenplattform muss nicht zwangsläufig vollständig zentral oder vollständig dezentral aufgebaut sein. Entscheidend ist, dass sie zu deinen Datenquellen, Teams, Governance-Anforderungen und Analysezielen passt.
Die 5 wichtigsten modernen Datenplattformen
Die folgenden Plattformen gehören zu den besonders relevanten Lösungen im Markt, weil sie zentrale Anforderungen moderner Datenarchitekturen abdecken: Skalierbarkeit, Datenintegration, analytische Workloads, Governance und zunehmend auch KI-Funktionen.
1. Databricks
Databricks positioniert sich als Data Intelligence Platform auf Basis einer Lakehouse-Architektur. Der Lakehouse-Ansatz kombiniert Eigenschaften von Data Lakes und Data Warehouses und soll eine gemeinsame Grundlage für Daten, Analytics und KI schaffen.
Besonders relevant ist Databricks für Unternehmen, die nicht nur klassische BI-Reports erstellen, sondern auch Data Engineering, Machine Learning und KI-Anwendungen stärker integrieren möchten. Die Plattform eignet sich vor allem für technische Teams mit hohen Anforderungen an Datenpipelines, Modellierung und flexible Datenverarbeitung.
Für E-Commerce-Unternehmen kann Databricks interessant sein, wenn große Mengen an Eventdaten, Transaktionsdaten, Kundendaten und Produktdaten verarbeitet werden sollen. Beispiele sind Nachfrageprognosen, personalisierte Empfehlungen, dynamische Segmentierung oder die Analyse komplexer Customer Journeys.
Geeignet für:
- größere Datenmengen
- Data-Science- und KI-Projekte
- Lakehouse-Architekturen
- Unternehmen mit technischem Datenteam
- komplexe Datenpipelines
Weniger ideal, wenn dein Unternehmen vor allem einfache Dashboards ohne eigenes Daten- oder Engineering-Team benötigt.
2. Snowflake
Snowflake ist eine cloudbasierte Datenplattform, die als vollständig verwalteter Service angeboten wird. Snowflake beschreibt die eigene AI Data Cloud als eine einheitliche Plattform und ein verbundenes Ökosystem für Daten, Anwendungen und KI.
Snowflake ist vor allem stark, wenn Unternehmen Daten aus vielen Quellen zusammenführen und für Analyse, Sharing, Anwendungen und Governance nutzen möchten. Die Plattform wird häufig für Data-Warehouse- und Lakehouse-Szenarien eingesetzt.
Für E-Commerce-Unternehmen kann Snowflake nützlich sein, wenn Teams eine skalierbare Cloud-Plattform für zentrale Analysen benötigen, aber nicht die gesamte Infrastruktur selbst betreiben möchten. Besonders relevant sind zentrale Datenmodelle für Umsatz, Kundensegmente, Kampagnenperformance, Produktprofitabilität und Forecasting.
Geeignet für:
- zentrale Cloud-Datenplattformen
- BI und analytische Workloads
- Datenfreigabe und Data Sharing
- Governance-Anforderungen
- skalierbare Unternehmensdatenmodelle
Weniger ideal, wenn du eine sehr einfache, günstige Lösung für wenige Datenquellen suchst.
3. Google BigQuery
BigQuery ist Googles vollständig verwaltete, serverlose Daten- und Analyseplattform. Google beschreibt BigQuery als AI-ready Data Platform mit Funktionen für Analyse, Machine Learning, Search, Geodatenanalyse und Business-Intelligence. Die Plattform ist auf große analytische Abfragen ausgelegt.
BigQuery eignet sich besonders für Unternehmen, die bereits stark im Google-Ökosystem arbeiten, zum Beispiel mit Google Ads, Google Analytics, Google Cloud oder Looker. Daten können in großem Umfang analysiert werden, ohne dass Unternehmen eigene Serverinfrastruktur verwalten müssen.
Für E-Commerce-Unternehmen ist BigQuery interessant, wenn Marketing-, Shop- und Webanalyse-Daten zusammengeführt werden sollen. Besonders bei kanalübergreifenden Analysen, Attribution, Kundenverhalten und Kampagnenbewertung kann die Plattform eine starke Grundlage bieten.
Geeignet für:
- serverlose Datenanalyse
- große SQL-Analysen
- Google-Cloud-Ökosysteme
- Marketing- und Webanalyse-Daten
- BI, Machine Learning und Geodatenanalysen
Weniger ideal, wenn dein Unternehmen kaum Berührung mit Google Cloud hat und eine stärker integrierte All-in-One-Oberfläche bevorzugt.
4. Microsoft Fabric
Microsoft Fabric ist eine KI-gestützte Analyseplattform, die Daten, Analytics und KI in einer Umgebung zusammenführen soll. Microsoft betont unter anderem Data Engineering, Data Science, Reporting, Security und Governance über eine gemeinsame Architektur.
Fabric ist besonders relevant für Unternehmen, die bereits stark mit Microsoft-Produkten arbeiten, zum Beispiel Power BI, Azure, Microsoft 365 oder Microsoft Purview. Die Plattform bündelt mehrere Analysefunktionen unter einem Dach und kann dadurch Tool-Komplexität reduzieren.
Für E-Commerce-Unternehmen kann Microsoft Fabric sinnvoll sein, wenn Teams bereits Power BI nutzen und Datenprozesse stärker zentralisieren möchten. Besonders praktisch ist der Ansatz, wenn Fachabteilungen Daten analysieren sollen, während IT- und Datenteams Governance, Sicherheit und Datenmodelle steuern.
Geeignet für:
- Microsoft-orientierte Unternehmen
- Power-BI-nahe Analyseprozesse
- integrierte Analytics-Umgebungen
- zentrale Governance
- Kombination aus Reporting, Data Engineering und Data Science
Weniger ideal, wenn dein Unternehmen bewusst auf ein anderes Cloud-Ökosystem setzt oder sehr offene, toolunabhängige Architekturen bevorzugt.
5. Domo
Domo ist eine cloudbasierte BI-, Analytics- und AI-Plattform, die Datenintegration, Visualisierung, Dashboards, Automatisierung und KI-gestützte Analysen in einer Oberfläche verbindet. Domo hebt besonders die Anbindung von über 1.000 Datenquellen, Echtzeit-Transparenz und AI-gestützte Datenarbeit hervor.
Für E-Commerce-Unternehmen kann Domo interessant sein, wenn Fachabteilungen schnell mit Daten arbeiten sollen, ohne stark von technischen Teams abhängig zu sein. Die Plattform eignet sich vor allem für Self-Service-Analytics, operative Dashboards und bereichsübergreifende Reports, etwa für Marketing, Sales, Finance, Produktmanagement oder Operations.
Domo ist weniger eine tief technische Infrastrukturplattform wie Databricks und eher eine datenorientierte Arbeitsoberfläche für Teams, die Datenquellen verbinden, Kennzahlen visualisieren und Erkenntnisse schneller im Unternehmen verteilen möchten.
Geeignet für:
- Self-Service-Analytics
- interaktive Dashboards und Reports
- operative Echtzeit-Auswertungen
- Datenintegration aus vielen SaaS-Tools
- KI-gestützte Analyse und Automatisierung
- Teams ohne starkes Data-Engineering-Setup
Weniger ideal, wenn dein Unternehmen eine stark individualisierte Cloud-Architektur, komplexe Lakehouse-Setups oder sehr technische Data-Engineering-Workloads selbst aufbauen möchte.
Die 5 Kernschichten einer modernen Datenplattform
Eine moderne Datenplattform besteht aus mehreren Schichten, die Daten aus unterschiedlichen Systemen aufnehmen, speichern, verarbeiten, analysieren und absichern. Entscheidend ist, dass diese Schichten zusammenarbeiten und mit deinem Unternehmen skalieren.
1. Datenaufnahme
Die Plattform lädt Daten aus Shop, ERP, CRM, Marketingtools, Zahlungsanbietern, Supportsystemen und externen Quellen. Dafür braucht sie stabile Konnektoren, APIs sowie Batch- oder Streaming-Verarbeitung, wenn Daten nahezu in Echtzeit verfügbar sein sollen.
2. Speicherung
Daten werden zentral gespeichert, zum Beispiel in einem Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse. Wichtig ist, dass aktuelle und historische Daten verfügbar bleiben, damit Trends, Saisonalität, Kohortenanalysen und Prognosen möglich werden.
3. Transformation und Datenqualität
Rohdaten werden bereinigt, angereichert und in nutzbare Strukturen überführt. Dazu gehören einheitliche Produkt-IDs, korrekte Zeitstempel, konsistente Retourendaten, sauber definierte Kennzahlen und Prüfungen auf Fehler oder doppelte Datensätze.
4. Analyse und Business-Intelligence
Die Plattform stellt Daten für Dashboards, Reports und Ad-hoc-Analysen bereit. So können Teams Kennzahlen wie Umsatz, Marge, Conversion-Rate, Retourenquote oder Customer-Lifetime-Value auf einer gemeinsamen Datenbasis auswerten.
5. Governance, KI und prädiktive Analysen
Governance regelt Datenqualität, Zugriffsrechte, Datenschutz, Verantwortlichkeiten und Metadaten. Gleichzeitig schafft die Plattform die Grundlage für KI-Anwendungen und prädiktive Analysen, etwa Nachfrageprognosen, Produktempfehlungen, Churn-Prognosen oder Anomalie-Erkennung.
Beispiel: Wie eine moderne Datenplattform Zusammenhänge sichtbar macht
Ein Onlineshop investiert stark in eine neue Performance-Marketing-Kampagne. Im Werbedashboard sieht die Kampagne erfolgreich aus: Die Klickzahlen steigen, die Conversion-Rate ist solide und der Umsatz wächst. Auf Basis dieser Daten allein würde es naheliegen, das Budget weiter zu erhöhen.
Eine moderne Datenanalyseplattform verbindet jedoch die Kampagnendaten mit Shopdaten, Produktdaten, Retoureninformationen und Margen.
Dadurch zeigt sich ein anderes Bild: Die Kampagne bringt zwar viele Bestellungen, aber vor allem für Produkte mit niedriger Marge und hoher Retourenquote. Nach Versandkosten, Rabatten und Rücksendungen bleibt deutlich weniger Gewinn übrig als erwartet.
Statt nur den Umsatz zu betrachten, kann das Unternehmen nun fundierter entscheiden: Budget wird auf profitablere Produkte verschoben, Zielgruppen werden angepasst und Produktseiten mit hoher Retourenquote werden überprüft. Die Plattform hilft damit nicht nur beim Reporting, sondern macht sichtbar, welche Maßnahmen tatsächlich zum Geschäftserfolg beitragen.
Fazit: Die richtige Datenplattform schafft Klarheit
Eine moderne Datenanalyseplattform verbindet Datenquellen, strukturiert Datensätze aus verschiedenen Datenbanken und macht sie für Datenanalysen, Datenvisualisierung, Business-Intelligence, Automatisierung und KI nutzbar. So erhalten Data Analyst:innen, Fachbereiche und Führungskräfte eine verlässlichere Grundlage für Entscheidungen.
Welche Lösung passt, hängt von deinem Datenreifegrad, deinen Analysezielen und deiner technischen Infrastruktur ab. Cloud-Data-Services, Open-Source-Technologien oder hybride Architekturen können je nach Anforderungen sinnvoll sein. Entscheidend ist nicht die größte Plattform, sondern die Lösung, die zu deinen Datenquellen, Teams und Governance-Anforderungen passt.
