Data-Warehousing ist eins der am häufigsten benutzten Schlagwörter der IT-Szene. Allerdings kursieren dort eine Menge modischer, ungenau definierter Begriffe, die den Blick auf das Wesentliche, den Nutzen, verstellen.

Häufig hat Data-Warehousing nicht das geleistet, was man sich davon versprochen hatte. Viele Projekte sind bereits in der Entwicklungsphase aus dem Ruder gelaufen; Probleme machten vor allem immer neue Anpassungen. Viel Lehrgeld mußte gezahlt werden. Nun ist es an der Zeit, über Lösungen zu sprechen und nicht mehr über Werkzeuge und andere technische Details. Die Data-Warehouse-Gemeinde ist nämlich aufgewacht. Erfreulicherweise interessieren technologische und philosophische Diskussionen nicht mehr, hoch im Kurs stehen statt dessen praxisorientierte Lösungsansätze.

Daten, die ein Data-Warehouse dem Anwender zur Verfügung stellt, müssen sich vor allem an dessen betriebswirtschaftlichen Fragen und Zielen orientieren. So ist die leistungsmessende Überwachung von Geschäftsprozessen ein wichtiger Einsatzbereich. Darüber hinaus sollte ein Data-Warehouse helfen, die zur Steuerung des Unternehmens wichtigen Kennzahlen auszuwählen. Herkömmliche Data-Warehouse-Ansätze bilden jedoch in der Regel lediglich die Daten ab, nicht aber die betriebswirtschaftliche Logik.

Modernere Lösungen, insbesondere vorkonfigurierte Modelle, berücksichtigen solche Forderungen. Sie stellen eine relativ einfache Implementierung und Wartung sicher sowie auf der anderen Seite die Integration betriebswirtschaftlicher Prozesse. Erst durch die daraus resultierende Nutzenorientierung lassen sich aus Daten die entscheidenden Informationen destillieren.