Viele Firmen ziehen aktuell die Verlagerung von Data Warehouses in die Cloud in Betracht. Die Gründe dafür sind vielfältig: Man möchte die Agilität und Flexibilität erhöhen, einen höheren Standardisierunggrad erreichen, neue Problemstellungen wie Maschine Learning einfacher angehen, Ressourcen nur nutzen, wenn sie tatsächlich gebraucht werden, besser Skalieren, oder eigene Skillprobleme adressieren indem man sich für einen mananged Service entscheidet.

Dieser Vortrag betrachtet die verschiedenen grundsätzlichen technologischen Optionen, die es für Data Warehousing in der Cloud gibt, bewertet deren jeweilige Vor- und Nachteile in Hinblick auf das Erreichen der angestrebten Ziele und untersucht, welche analytischen Workloads und Anwendungsfälle unter welchen Voraussetzungen für welche Optionen am besten geeignet sind.