Wege in die Cloud

Immer mehr kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) stehen vor der Frage, wie sie ihre Business-Intelligence-Architektur zukunftsfähig gestalten können. Cloud, Hybrid oder On-Premise? Dieser Blogbeitrag richtet sich an IT-Leiter, BI-Manager und Geschäftsführer von KMU. Er erläutert praxisnah und sachlich, welche Überlegungen Sie anstellen sollten, wenn Sie Ihre BI-Landschaft neu ausrichten. Sie erfahren, welche Vor- und Nachteile Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Ansätze im Microsoft-BI-Umfeld (u. a. Power BI, Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric) mit sich bringen und erhalten einen Kriterienkatalog, um den für Ihr Unternehmen passenden Weg zu wählen.

Die Datenmengen wachsen und moderne Analysetools werden immer leistungsfähiger – Business Intelligence (BI) ist längst zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Viele Unternehmen überlegen deshalb, ihre bewährte BI-Architektur zu überdenken. Traditionelle On-Premise-Systeme stoßen in puncto Skalierbarkeit und Wartungsaufwand oft an Grenzen. Gleichzeitig locken Cloud-Plattformen mit Flexibilität und innovativen Funktionen, während Hybrid-Lösungen versuchen, das Beste aus beiden Welten zu vereinen. Die Herausforderung besteht darin, die richtige Balance für die jeweilige Unternehmenssituation zu finden. Bereits heute laufen rund 63 % der IT-Workloads und 62 % der Daten von KMU in der Cloud – Tendenz steigend. Doch nicht jede Anwendung und jedes Unternehmen ist gleich: Regulierte Branchen oder sensible Daten stellen besondere Anforderungen, und bestehende Investitionen in Infrastruktur wollen berücksichtigt werden. In dieser Einleitung skizzieren wir die Ausgangslage und warum das Thema „Wege in die Cloud“ für viele Mittelständler so brisant ist.

Was versteht man unter BI-Architektur? Vereinfacht gesagt umfasst eine BI-Architektur alle Komponenten, die benötigt werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, aufzubereiten und um Analysen sowie Berichte bereitzustellen. Dazu zählen Datenbanken oder Data Warehouses, ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden), Analysewerkzeuge und Reporting- bzw. Dashboarding-Tools. In der Microsoft-Welt sind das beispielsweise SQL-Server und Azure Synapse Analytics Services für analytische Modelle und Power BI für Visualisierung und Reporting.

On-Premise bedeutet hierbei, dass all diese Komponenten auf eigener Hardware im Unternehmen betrieben werden – klassisch etwa ein BI-Server mit SQL-Datenbank und SQL Server Analysis Services, auf den lokale BI-Tools (z. B. Excel oder Power BI Desktop) zugreifen.

Cloud-BI dagegen nutzt Dienste aus der Cloud: Daten können in Cloud-Datenbanken (wie Azure SQL oder einem Azure Data Lake) liegen, ETL-Prozesse laufen in der Cloud, und Berichte werden z. B. mit dem Power BI Service online bereitgestellt.

Hybrid ist eine Mischform: Ein Unternehmen behält z. B. Teile der Datenbank on-premises, nutzt aber gleichzeitig Cloud-Services für andere Zwecke – etwa die Speicherung historischer Daten in Azure oder die Verwendung des Power BI Online-Dienstes, der via On-Premises Data Gateway dennoch auf lokale Datenquellen zugreifen kann. Microsoft unterstützt hybride Ansätze u. a. durch Azure Arc (um Azure-Dienste im eigenen Rechenzentrum bereitzustellen) oder Power BI Report Server als On-Prem-Variante von Power BI, wenn Berichte ausschließlich intern gehalten werden sollen. Microsoft Fabric sei in diesem Kontext ebenfalls erwähnt: Diese neue All-in-One-Analytics-Plattform von Microsoft (2023 vorgestellt) integriert Data Factory, Synapse (Datenintegration, Data Warehousing, Data Science) und Power BI in einer Software-as-a-Service-Lösung. Fabric verdeutlicht den Trend in Richtung Cloud, da es Unternehmen ermöglicht, eine komplette BI- & Analytics-Umgebung ohne eigenen Wartungsaufwand zu betreiben. Einen vergleichbaren Umfang auf On-Premises-Basis zu realisieren wäre sehr aufwendig – wer solche Innovationen nutzen möchte, wird die Cloud einbeziehen müssen.

Warum lohnt es sich überhaupt, die BI-Architektur zu modernisieren? Ein optimal aufgestelltes BI-System bietet handfeste Vorteile:

• Skalierbarkeit und Leistung: Cloud-basierte BI-Architekturen erlauben es, Rechenleistung und Speicher bei Bedarf flexibel hoch- oder runterzufahren. Unternehmen können auch große Datenmengen oder rechenintensive Analysen bewältigen, ohne eigene Hardware vorhalten zu müssen. On-Premise-Umgebungen müssen dagegen für Spitzenlasten ausgelegt sein oder geraten bei unerwartetem Wachstum ins schwitzen.

• Kosteneffizienz: Mit Cloud-Services entfallen hohe Anfangsinvestitionen in Server und Lizenzen. Stattdessen zahlt man nutzungsbasiert oder im Abonnement, was insbesondere für KMU attraktiv sein kann. Zudem übernimmt der Anbieter viele Wartungsaufgaben (Updates, Backups), was interne Ressourcen schont. Allerdings ist die Kostenbilanz vom Einzelfall abhängig – ein sorgfältiger Vergleich von CapEx (Investitionskosten On-Premise) vs. OpEx (laufende Betriebskosten in der Cloud) ist nötig.

• Immer up to date: Cloud-Plattformen wie Power BI werden kontinuierlich mit neuen Funktionen erweitert, ohne dass Sie selbst Updates einspielen müssen. So stehen z. B. KI-gestützte Features oder neue Visualisierungstypen im Cloud-Service sofort zur Verfügung, während On-Premise-Lösungen wie Power BI Report Server nur etwa dreimal jährlich Updates erhalten. Eine moderne Architektur stellt sicher, dass Ihr Unternehmen von technologischen Fortschritten nicht abgeschnitten ist.

• Flexibilität & Remote-Zugriff: Gerade in Zeiten von Mobile Work und verteilten Teams ist es wertvoll, wenn BI-Tools ortsunabhängig verfügbar sind. In der Cloud veröffentlichte Berichte können von berechtigten Nutzern jederzeit und überall eingesehen werden. On-Premise-Systeme erfordern hingegen oft VPN-Zugänge oder spezielle Sicherheitsfreigaben, um extern darauf zuzugreifen.

• Weniger Wartungsaufwand: Die Auslagerung von Teilen der BI-Infrastruktur in die Cloud reduziert den Administrationsaufwand für die internen IT-Teams. Patch-Management, Skalierung, Hochverfügbarkeit – all das übernimmt weitgehend der Cloud-Anbieter. Ihre BI-Verantwortlichen können sich stärker auf inhaltliche Aufgaben konzentrieren (Datenanalyse, Betreuung der Fachbereiche), statt sich um Server-Hardware und Updates zu kümmern.

• Innovationskraft: Nicht zuletzt ermöglicht eine moderne BI-Architektur, schneller auf neue Anforderungen zu reagieren. Sei es das Einbinden zusätzlicher externer Datenquellen, der Einsatz von Machine Learning (z. B. Azure ML Services) oder Self-Service-BI für Fachanwender – Cloud-Services bieten hier oft die notwendige Infrastruktur „auf Knopfdruck“. On-Premise-Systeme können vieles davon prinzipiell auch, benötigen aber meist mehr Zeit für Beschaffung und Implementierung neuer Technologien.

   

All diese Vorteile bedeuten jedoch nicht, dass Cloud per se immer die beste Wahl ist. Jede Option – Cloud, Hybrid oder On-Prem – bringt spezifische Stärken mit. Wichtig ist, diese gezielt abzuwägen und eventuelle Nachteile zu berücksichtigen. Genau dabei hilft der folgende Kriterienkatalog.

Es gibt kein Patentrezept – welche BI-Architektur ideal ist, hängt von zahlreichen Faktoren ab. Hier ein Kriterienkatalog mit Schlüsselfragen, die Sie bei der Entscheidungsfindung berücksichtigen sollten:

1. Datenmengen und -arten: Wie groß sind die Datenmengen, die Sie analysieren, und welche Typen von Daten fallen an? Sehr große oder schnell wachsende Datenbestände (Stichwort Big Data) sprechen oft für Cloud-Lösungen, da diese praktisch unbegrenzt skalieren. Auch bei heterogenen Datenquellen – z. B. Kombination aus klassischen ERP-Daten und IoT-Sensordaten – spielen Cloud-Technologien (Data Lakes, Streaming-Dienste) ihre Stärken aus. Haben Sie hingegen überschaubare, hauptsächlich strukturierte Daten, kann ein On-Premise-Setup ausreichend und kostengünstiger sein.
2. Regulatorische Anforderungen & Compliance: Unterliegen Ihre Daten besonderen Datenschutzvorgaben oder gesetzlichen Auflagen? In stark regulierten Branchen (Finanzwesen, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor) oder beim Umgang mit sensiblen personenbezogenen Daten ist Vorsicht geboten. Hier kann eine rein lokale Datenhaltung (On-Premise oder Private Cloud in zertifizierten Rechenzentren) aus Compliance-Gründen notwendig sein. Zwar bieten große Cloud-Anbieter – auch Microsoft Azure – heute umfangreiche Zertifizierungen und erlauben die Wahl von Datenstandorten, doch die Verantwortung zur Einhaltung von DSGVO & Co. liegt weiterhin beim Unternehmen.

    

3. IT-Ressourcen und Expertise: Verfügen Sie über ein internes IT-Team, das eine komplexe BI-Infrastruktur betreiben kann? On-Premise-Lösungen erfordern eigenes Know-how in Bereichen wie Serverbetrieb, Datenbanksicherheit, Backup/Recovery etc. Für KMU ohne großes IT-Team ist die Cloud oft attraktiv, weil viele dieser Aufgaben vom Anbieter übernommen werden. Allerdings braucht es dann neue Kompetenzen im Cloud-Management (z. B. Überwachung der Cloud-Kosten, Berechtigungsmanagement in Azure).

    

4. Kostenstrategie (CapEx vs. OpEx): Bevorzugt Ihr Unternehmen eher Investitionsausgaben (CapEx) oder operative Ausgaben (OpEx)? On-Premises bedeutet hohe initiale Investitionen in Hardware und Lizenzen, die über mehrere Jahre abgeschrieben werden. Cloud-Dienste verursachen laufende Kosten, bieten dafür aber hohe Flexibilität (Sie zahlen in der Regel nur für tatsächlich genutzte Ressourcen). Berücksichtigen Sie bei der Kalkulation auch versteckte Kosten: z. B. Strom, Kühlung und Platzbedarf für eigene Server vs. mögliche Datenausgangs-Gebühren (Egress) und Supportkosten in der Cloud.

    

5.  Bestehende Infrastruktur & Lizenzen: Haben Sie bereits viel in eine On-Premise-Datenplattform investiert (z. B. leistungsfähige Server, Datenbanklizenzen) oder vorhandene Software, die weiter genutzt werden soll? Dann bietet sich oft ein schrittweiser Übergang an, anstatt eines radikalen Wechsels. Microsoft ermöglicht es z. B., bestehende Windows-/SQL-Server-Lizenzen in der Cloud weiterzuverwenden (Stichwort Azure Hybrid Benefit). Denkbar ist auch ein paralleler Betrieb: etwa Power BI Report Server on-premises weiter nutzen, aber für neue Anwendungsfälle zusätzlich Power BI in der Cloud einführen.

    

6. Benutzerkreis und Arbeitsweise: Wer nutzt die BI-Lösungen, und von wo aus? Haben Ihre Anwender verteilte Standorte oder arbeiten häufig remote, dann ist ein Cloud-Portal wie Power BI Service ideal, um einfachen Zugang zu ermöglichen. Finden Analysen hauptsächlich im Firmennetzwerk am Hauptsitz statt, kann eine On-Premise-Lösung ausreichend sein. Überlegen Sie auch, ob Sie Self-Service-BI fördern möchten – Cloud-Plattformen erleichtern es, berechtigten Fachanwendern kontrollierten Zugriff auf Daten und Tools zu geben (z. B. zentral bereitgestellte Datensätze in Power BI).
7. Zukunftssicherheit und Innovation: Welche zukünftigen Anforderungen sehen Sie? Planen Sie z. B. KI-gestützte Analysen, Echtzeit-Auswertungen oder eine stärkere Verzahnung von operativen Systemen und BI? Cloud-Plattformen entwickeln sich rasant und bieten oft schneller neue Funktionen. On-Premise-Umgebungen erfordern für solche Sprünge meist größere Upgrade-Projekte. Wenn Ihr Geschäft stark datengetrieben ist und Sie auf neue Trends schnell reagieren wollen, spricht vieles für eine cloudnahe Architektur.

    

Dieser Katalog deckt die wichtigsten Entscheidungsfelder ab. Man erkennt: Oft liefert eine hybride Lösung die größte Flexibilität, um Vorteile der Cloud zu nutzen, ohne auf bewährte Systeme zu verzichten. Letztlich sollte die Wahl immer individuell getroffen werden – der Kriterienkatalog hilft, die relevanten Fragen strukturiert zu durchdenken und eine informierte Entscheidung zu treffen.

Die Frage „Cloud, Hybrid oder On-Prem?” lässt sich nicht isoliert betrachten. Sie ist Teil der übergreifenden IT-Strategie und sollte zu den Unternehmenszielen passen. Der generelle Branchentrend geht klar in Richtung Cloud und Software as a Service. Viele Anbieter – Microsoft eingeschlossen – verfolgen eine „cloud-first“-Strategie. Innovationen werden häufig zuerst in der Cloud ausgerollt (man denke an Microsoft Fabric oder neue KI-Funktionen in Power BI), während On-Premises-Lösungen eher konservativ weitergepflegt werden. Für Unternehmen heißt das: Wer frühzeitig cloudfähige Architekturen schafft, kann einfacher von künftigen Neuerungen profitieren und vermeidet spätere größere Umstellungen.

Die Praxis zeigt, dass im Mittelstand oft eine Mischform vorherrscht – also die Kombination aus On-Premise-Technik und Cloud-Diensten. In vielen Unternehmen – insbesondere im Mittelstand – setzt sich daher eine hybride Architektur durch: Kritische Kernsysteme und sensible Daten verbleiben on-premises oder in einer Private Cloud, während für neue Anforderungen und Lastspitzen die Public Cloud herangezogen wird. Das „Big Picture“ ist also kein Entweder-oder, sondern ein Sowohl-als-auch.

Wichtig ist, das BI-Vorhaben im Kontext der digitalen Transformation Ihres Unternehmens zu sehen. BI-Architektur ist kein Selbstzweck – sie soll helfen, aus Daten bessere Entscheidungen zu machen und Prozesse zu optimieren. Entsprechend müssen auch angrenzende Aspekte mit betrachtet werden: Eine klare Datenmanagement- und Governance-Strategie etwa bleibt unerlässlich, egal ob Daten in der Cloud oder lokal liegen. Themen wie Datenqualität, Berechtigungskonzepte und Security stellen sich in jeder Variante. Hier kann ein erfahrener Partner wie CIC helfen, den Gesamtzusammenhang im Blick zu behalten. In unseren Projekten hat es sich bewährt, mit einem kriterienbasierten Ansatz (siehe oben) und konkreten Use Cases eine Roadmap zu entwickeln. Häufig ergibt sich zunächst ein Hybridmodell als „best of both worlds“, mit der Perspektive, schrittweise mehr Workloads in die Cloud zu verlagern, sobald dies sinnvoll und gewünscht ist.

Letztlich sollte Ihre BI-Strategie mit der Gesamt-IT-Strategie harmonieren. Wenn Ihr Unternehmen z. B. ohnehin vermehrt auf Cloud-Services setzt (etwa Microsoft 365, Dynamics 365 oder andere SaaS-Lösungen), macht es Sinn, BI in diesen Kurs zu integrieren. Andererseits, wenn bewusst entschieden wurde, bestimmte Systeme in-house zu behalten, sollte die BI-Architektur das berücksichtigen. Wichtig ist Kohärenz: BI darf kein isoliertes Inselprojekt sein, sondern muss sich ins große Ganze einfügen.

Wie gehen Sie nun konkret vor, um die optimale BI-Architektur für Ihr Unternehmen umzusetzen? Hier einige praxisbewährte Empfehlungen als Leitfaden:

• Planung & Kriterienanalyse: Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen BI-Landschaft und einer klaren Zielsetzung. Welche Systeme sind im Einsatz, wo gibt es Engpässe oder neue Anforderungen? Leiten Sie daraus Ihre Soll-Vorstellungen ab (z. B. „Berichte sollen innerhalb eines Tages erstellt werden können“ oder „Wir wollen externe Datenquellen einbinden“). Anschließend nutzen Sie den oben skizzierten Kriterienkatalog, um eine grobe Richtung festzulegen. Markieren Sie, bei welchen Kriterien Cloud-Ansätze punkten und wo On-Prem-Stärken liegen. So kristallisiert sich meist heraus, welcher Ansatz (oder welche Kombination) vorteilhaft scheint.

• Pilotprojekt im kleinen Rahmen: Testen Sie neue Wege zunächst im Kleinen, bevor Sie die ganze Architektur umbauen. Wählen Sie einen geeigneten Anwendungsfall und setzen Sie ihn versuchsweise in der Cloud um – zum Beispiel ein neues Dashboard, bei dem die Daten in eine Azure-Datenbank kopiert und die Auswertung in Power BI Service realisiert wird. So sammeln Sie Erfahrungen hinsichtlich Aufwand, Performance und Akzeptanz, ohne direkt produktive Systeme zu gefährden. Positive Ergebnisse schaffen internes Vertrauen für weitere Schritte.

• Schrittweise Migration statt „Big Bang“: Führen Sie Änderungen etappenweise ein. Es muss nicht alles auf einmal migriert werden. Häufig bewährt es sich, zunächst weniger kritische oder besonders cloud-prädestinierte Komponenten umzustellen. Beispielsweise könnten Sie zuerst die ETL-Prozesse in die Cloud verlagern (Azure Data Factory statt lokale SSIS) oder ausgewählte historische Daten in ein Azure Data Lake verschieben. Kernsysteme wie das operative Data Warehouse bleiben vorerst on-prem. Mit jeder erfolgreich migrierten Komponente wächst das Know-how und das Vertrauen, sodass der nächste Schritt folgen kann. Dieses iterative Vorgehen minimiert Risiken und erlaubt bei Bedarf Korrekturen.

• Know-how & Change Management: Stellen Sie sicher, dass Ihr Team die Veränderung mitträgt. Investieren Sie in Schulungen für die neuen Tools und Prozesse – sei es Azure-Schulungen für Ihre Datenbank-Admins oder Power BI-Trainings für Endanwender. Kommunizieren Sie frühzeitig, warum die Änderungen stattfinden und welchen Nutzen sie bringen. So begegnen Sie möglicher Skepsis mit Fakten und befähigen Ihre Mitarbeiter, die neuen Möglichkeiten optimal zu nutzen.

• Externe Partner einbinden: Scheuen Sie sich nicht, Beratung in Anspruch zu nehmen. Erfahrene BI-Dienstleister (wie CIC) können aus ähnlichen Projekten berichten und gemeinsam mit Ihnen eine maßgeschneiderte Architektur erarbeiten. Sie bringen Best Practices ein und helfen, typische Fallstricke zu vermeiden. Ein frischer Blick von außen deckt oft Optimierungspotenziale auf, die intern vielleicht übersehen werden.

   

Der Weg in die Cloud muss kein Alles-oder-Nichts-Unterfangen sein. Für die optimale BI-Architektur gilt es, die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens, die vorhandenen Ressourcen und die Zukunftspläne in Einklang zu bringen. Cloud-Lösungen bieten enorme Chancen – von Skalierbarkeit über geringeren Wartungsaufwand bis hin zu schnellen Innovationen –, während On-Premise-Systeme weiterhin ihre Berechtigung haben, insbesondere wenn es um volle Datenkontrolle oder spezielle Anpassungen geht. Häufig liegt die beste Lösung in einer hybriden Architektur, die schrittweise mehr Cloud-Anteile aufnehmen kann, sobald dies sinnvoll und gewünscht ist.

Wichtig ist, eine fundierte Entscheidungsbasis (z. B. mittels Kriterienkatalog) zu schaffen und die Umsetzung strategisch anzugehen. Mit der richtigen Planung verwandelt sich Ihre BI-Landschaft von einer starren Infrastruktur in einen flexiblen Enabler, der mit Ihrem Unternehmen mitwächst und echten Mehrwert liefert. Nutzen Sie die Gelegenheit, jetzt die Weichen zu stellen – eine zukunftsfähige BI-Architektur ist der Schlüssel, um aus Ihren Daten nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu ziehen.