Von der Excel-Tabelle zum Data Lake: Ein Erfahrungsbericht

# Von der Excel-Tabelle zum Data Lake: Ein Erfahrungsbericht

## Einleitung: Warum moderne Datenstrategien unverzichtbar sind

In vielen Unternehmen ist Microsoft Excel noch immer das Werkzeug der Wahl, wenn es um Datenanalyse und Berichtswesen geht. Doch mit steigenden Datenmengen und wachsender Komplexität stößt Excel schnell an seine Grenzen. Der Schritt zu einer modernen Dateninfrastruktur – etwa einem Data Lake – kann Unternehmen ganz neue Wege der Analyse und Wertschöpfung eröffnen. Dieser Erfahrungsbericht beschreibt nachvollziehbar und praxisnah den Weg von der klassischen Excel-Tabelle hin zu einer flexiblen, skalierbaren Data-Lake-Architektur. Unternehmen auf der Suche nach einer zukunftsorientierten Datenstrategie finden hier Einblicke in typische Herausforderungen, bewährte Zwischenschritte wie Self-Service BI und konkrete Handlungsempfehlungen.

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## 1. Ausgangslage: Excel als Datenquelle und Engpass

### Excel im Arbeitsalltag

Excel bietet eine niedrige Einstiegshürde und hohe Flexibilität – Daten werden gesammelt, bereinigt, analysiert und Berichte manuell erstellt. Gerade für kleinere Unternehmen oder Fachbereiche scheint das ausreichend zu sein.

### Die Grenzen von Excel

Mit dem Wachstum des Unternehmens verändern sich oft die Anforderungen:

- Unterschiedliche Datenquellen müssen zusammengeführt werden

- Gleiche Datensätze werden parallel gepflegt (Redundanzen, Inkonsistenzen)

- Versionierung und Nachvollziehbarkeit werden zur Herausforderung

- Manuelle Prozesse werden fehleranfällig und zeitaufwendig

- Sicherheits- und Datenschutzanforderungen nehmen zu

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## 2. Erkenntnis: Der Bedarf für eine professionelle Datenstrategie

Mit zunehmender Komplexität wurde klar: Eine nachhaltige, effiziente Nutzung von Unternehmensdaten erfordert eine solide Basis und zentralisierte Datenhaltung. Das Ziel: Daten sollen als unternehmensweites Gut nutzbar, aktuell und vertrauenswürdig sein.

**Begriffserklärung – Datenstrategie:**

Unter einer Datenstrategie versteht man die strukturierte Planung, Umsetzung und Kontrolle des gesamten Lebenszyklus von Daten im Unternehmen. Dazu gehören Erhebung, Speicherung, Analyse und Nutzung von Daten.

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## 3. Zwischenschritt: Self-Service BI als Brückenlösung

### Einführung von Self-Service BI

Bevor der Sprung zum Data Lake erfolgte, war Self-Service Business Intelligence (BI) ein wichtiger Zwischenschritt. Tools wie Power BI oder Tableau machen es möglich, interaktiv auf verschiedene Datenquellen zuzugreifen und Berichte für unterschiedliche Fachbereiche bereitzustellen.

**Vorteile:**

- Schnellere Analysen und Visualisierungen

- Fachbereiche werden unabhängiger von der IT

- Erste Integration verschiedener Datenquellen

**Herausforderungen:**

- Datenqualität und Governance müssen sichergestellt sein

- Gefahr von „Daten-Silos“ bei parallelem Wildwuchs

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## 4. Die Entscheidung für einen Data Lake

### Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein zentrales, meist cloudbasiertes Speicherformat für strukturierte und unstrukturierte Daten in praktisch unbegrenzter Menge. Im Gegensatz zu klassischen Datenbanken nimmt ein Data Lake die Daten im „Rohformat“ auf und stellt sie flexibel für verschiedene Use Cases zur Verfügung.

**Beispielhafte Stärken eines Data Lakes:**

- Zentrale Ablage aller Unternehmensdaten: von Logfiles bis Kundendaten

- Skalierbarkeit: Keine Speicherlimitierung wie bei klassischen Servern

- Daten stehen für verschiedenste analytische Anwendungen bereit (von Reporting bis KI)

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## 5. Praxisbericht: Die Migration vom Excel-Chaos zum Data Lake

### a) Projektstart & Zieldefinition

- Klare Ziele definieren: Welche Fragen sollen die Daten künftig beantworten?

- Stakeholder frühzeitig einbinden: IT, Fachbereiche, Datenschutz

- Pilotbereich auswählen und Quick Wins identifizieren

### b) Bestandsaufnahme – „Data Discovery“

- Welche Daten liegen in Excel vor?

- Wo entstehen die wichtigsten Datenquellen?

- Wie sind die Qualität und Aktualität der Daten?

### c) Planung der Architektur

- Auswahl der Technologie (z.B. Microsoft Azure Data Lake, AWS S3)

- Aufbau einer Daten-Governance (Qualitätsstandards, Zugriffsrechte)

- Festlegung von Lade-Prozessen: Wie fließen die Daten vom Ursprungsort in den Data Lake?

### d) Umsetzung in Phasen

- **Phase 1:** Aufbau eines minimalen funktionsfähigen Data Lakes für einzelne Anwendungsfälle (Pilot)

- **Phase 2:** Automatisierte Datenübernahme aus operativen Systemen und Excel-Sheets

- **Phase 3:** Anbindung moderner BI-Tools für Echtzeit-Auswertungen

### e) Change Management & Befähigung der Fachbereiche

- Zielgerichtete Schulungen für Anwender:innen

- Transparente Kommunikation zu neuen Rollen und Prozessen

- Schaffung eines „Data Champion“-Netzwerks zur Multiplikation von Erfahrungen

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## 6. Learnings und Best Practices

- **Stolpersteine ehrlich adressieren:** Die Migration bedeutet nicht, dass Fehler und Redundanzen automatisch verschwinden. Daten-Governance bleibt ein Muss!

- **Low Hanging Fruits nutzen:** Schnelle Erfolge durch die Automatisierung wiederkehrender Reportings helfen, Akzeptanz zu schaffen.

- **Engagement der Fachbereiche sichern:** Nur wenn Nutzer:innen den Mehrwert verstehen, wird die Lösung langfristig genutzt.

- **Iterativ vorgehen:** Kleine, klar abgegrenzte Teilprojekte sind erfolgreicher als ein „Big Bang“.

- **Self-Service BI und Data Lake kombinieren:** Der Data Lake liefert die Datengrundlage, Self-Service BI bringt sie in die Anwendung.

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## 7. Fazit und Ausblick

Der Weg von der Excel-basierten Datenanalyse zum Data Lake ist eine Investition in die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens. Er verschafft Kontrolle, Transparenz und eröffnet neue Möglichkeiten durch den Einsatz moderner Technologien wie KI und Automatisierung. Entscheidend für den Erfolg ist eine klar definierte Datenstrategie, die alle Beteiligten mitnimmt und praxisorientiert in Etappen umsetzt.

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**Handlungsempfehlung:** Beginnen Sie mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen Datennutzung. Planen Sie erste Pilotprojekte und setzen Sie auf agile, interdisziplinäre Teams. Die Digitalisierung der Datenwelt ist keine Frage des Ob, sondern des Wie und Wann – und der Weg dorthin bietet enormes Potenzial für Innovation und Wertschöpfung.