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Von Datenchaos zu Datenstrategie: Architekturtypen erklärt

7. September 2026 durch
Von Datenchaos zu Datenstrategie: Architekturtypen erklärt
Steinbeis-Beratungszentrum Electronic Business (SBZEB)

Daten sind für KMU ein wichtiger Erfolgsfaktor – doch oft liegen sie verstreut in Systemen, Dateien oder Anwendungen.

Eine am Institut für Wirtschaftsinformatik der Hochschule Heilbronn enstandene Studienarbeit zeigt, wie Unternehmen dieses Datenchaos durch eine passende Datenarchitektur in eine klare Datenstrategie verwandeln können.

Warum Datenarchitektur wichtig ist

Eine Datenarchitektur legt fest, wie Daten organisiert, gespeichert und verarbeitet werden. Sie schafft Ordnung, reduziert IT‑Aufwand und ermöglicht bessere Entscheidungen.

„Die Datenarchitektur beschreibt […] wie sich Daten bewegen und wie das Unternehmen diese Daten nutzt.“

Die vier zentralen Merkmale

1. Datenstruktur

Unternehmen arbeiten mit strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten. Je vielfältiger die Quellen, desto flexibler muss die Architektur sein.

2. Datenverarbeitung

Hier liegen die größten Unterschiede:

  • Batch Processing – periodische Verarbeitung

  • Real‑Time Processing – sofortige Verarbeitung

  • Stream Processing – kontinuierliche Datenströme

  • Zentral vs. dezentral – ein Ort oder viele Orte

Echtzeit gewinnt klar an Bedeutung.

3. Datenstandards

Standards sorgen dafür, dass Daten auffindbar, integrierbar und nutzbar sind – etwa durch Metadaten‑ oder Integrationsstandards.

4. Datenmodellierung

Viele Architekturen nutzen Entity‑Relationship‑Modelle, um Datenbeziehungen klar darzustellen. APIs unterstützen den Austausch zwischen Systemen.

Die wichtigsten Architekturtypen

Aus den Merkmalen ergeben sich klare Typen:

  • Batch‑orientierte Architektur – für periodische Verarbeitung

  • Echtzeit‑Architektur – für Logistik, Produktion, Kundeninteraktion

  • Zentrale Architektur – hohe Transparenz, klare Kontrolle

  • Dezentrale Architektur – cloudbasiert, flexibel, skalierbar

  • Architektur nach Datenstruktur – Fokus auf strukturierte, semi‑ oder unstrukturierte Daten

Was bedeutet das für KMU?

Es gibt keine Einheitslösung. Entscheidend ist:

  • Welche Daten liegen vor?

  • Wie schnell müssen sie verfügbar sein?

  • Wo sollen sie verarbeitet werden?

  • Welche Standards sind notwendig?

Fazit

Mit der richtigen Datenarchitektur wird aus Datenchaos eine klare Datenstrategie. KMU schaffen damit die Grundlage für Effizienz, Skalierbarkeit und datengetriebene Entscheidungen.


Die vollständige Arbeit ist Teil eines über den Steinbeis Verlag erschienenen eBooks der Schriftenreihe Wirtschaftsinformatik und steht dort zum kostenlosen Download zur Verfügung:


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