SSIS, SSAS, SSRS: Ihr Legacy-DWH-Stack im Realitätscheck

Unternehmen im Mittelstand, die noch auf den klassischen Microsoft BI-Stack setzen, stehen vor einer Architekturentscheidung. Wir zeigen, was Azure-SSIS IR, Azure Data Factory und Microsoft Fabric konkret bedeuten und wann sich welcher Ansatz am besten eignet.

Wenn IT-Teams und BI-Verantwortliche ehrlich sind, wissen die meisten von ihnen seit Jahren, dass der klassische Microsoft-BI-Stack - SSIS für ETL, SSAS für die analytische Schicht und SSRS für Berichte - in die Jahre gekommen ist. Das Ende des erweiterten Supports für den SQL Server 2016 hat diese Erkenntnis nun mit einer echten Deadline verknüpft.
Doch was kommt danach? Diese Frage wird in vielen Unternehmen gerade zum ersten Mal wirklich ernsthaft gestellt. Und die Antwort ist komplexer als in den Präsentationen der Anbieter suggeriert wird.

Die Ausgangslage: Warum der Legacy-Stack so hartnäckig ist

SSIS-Pakete, die vor zehn Jahren entwickelt wurden, laufen heute noch. Das ist einerseits eine Stärke, andererseits aber auch ein Problem. Denn ihre Wartung ist aufwändig, das entsprechende Know-how ist rar und die Integration neuer Datenquellen (REST-APIs, JSON, Streaming) ist in SSIS umständlich bis schmerzhaft. Typische Symptome in Legacy-DWH-Umgebungen sind:

• ETL-Jobs laufen nachts in 4 - 8-stündigen Fenstern mit manuellem Monitoring.
• Fehlerbehandlung ist inkonsistent, Pakete schlagen still fehl
• Neue Datenquellen (z. B. Salesforce, HubSpot, REST-APIs) werden mit Workarounds angebunden.
• Datenqualität ist unklar, da es keine zentrale Governance gibt.
• Power BI greift direkt auf relationale Staging-Tabellen zu, da keine saubere semantische Schicht existiert.

Mit diesem Bild im Kopf lohnt es sich, die drei realistischen Modernisierungspfade zu betrachten.

Weg 3: Direkter Einstieg in Microsoft Fabric

Was es ist: Microsoft Fabric ist die nächste Generation der Microsoft Analytics Platform - eine integrierte SaaS-Plattform, die Data Engineering, Data Warehousing, Real-Time Analytics, Data Science und BI vereint. Im Kern bestehen die Komponenten aus OneLake als universellem Datenspeicher, dem Speichermodell Lakehouse/Warehouse und der Fabric Data Factory als Integrationsschicht.

Wann sinnvoll:

• Unternehmen steht am Anfang einer echten Datenstrategie-Transformation
• Die bestehende DWH-Architektur ist ohnehin unzureichend (keine saubere Modellierung, keine Governance)
• Langfristiger Zeithorizont (12–24 Monate Transformation)
• Management-Buy-in für Datenstrategie vorhanden

Realistische Einschränkungen:

• Fabric ist noch jung (GA seit November 2023): manche Enterprise-Features sind noch in der Reifung
• Erfordert Architektur-Know-how (Medallion Architecture, Delta Lake, Lakehouse-Design)
• Governance und Sicherheitskonzepte müssen neu definiert werden
• Lizenzierung (F-SKUs) erfordert sorgfältige Planung

Fazit: Der strategisch richtige Weg für Unternehmen, die nicht nur migrieren, sondern transformieren wollen.

Der hybride Realfall: Was in der Praxis meist passiert

In unserer Beratungspraxis sehen wir selten einen „reinen“ Migrationspfad. Typischerweise passiert Folgendes:

Phase 1 (Monate 1 - 3): Lift & Shift der kritischsten SSIS-Pakete zu Azure-SSIS IR, um die EOL-Exposition kurzfristig zu reduzieren.

Phase 2 (Monate 3 - 9): Schrittweise Neuentwicklung zentraler ETL-Strecken in ADF oder direkt in der Data Factory, beginnend mit neuen Datenquellen.

Phase 3 (Monate 9 - 24): Ablösung der restlichen Pakete, Aufbau einer Medallion-Architektur in Fabric und Einführung von Data Governance.

Der Schlüssel ist nicht die Entscheidung für „eine Technologie”, sondern ein Fahrplan, der das Risiko schrittweise abbaut, ohne den Betrieb zu destabilisieren.

Was roosi Unternehmen empfiehlt

Bevor eine Architekturentscheidung getroffen wird, müssen drei Fragen geklärt werden:

1. Wie viel technische Schuld steckt im bestehenden ETL? Ein kurzes Paket-Audit liefert oft überraschende Antworten.
2. Welche Datenquellen kommen in den nächsten 18 Monaten hinzu? (API-basierte Quellen sprechen für ADF/Fabric).
3. Wo steht das Team? (SSIS-Expertise vs. Cloud-Native-Bereitschaft entscheiden über den Übergangsweg.)

roosi bietet ein strukturiertes DWH-Readiness-Assessment an. In 3 - 5 Tagen erhalten Sie einen klaren Befund und eine priorisierte Migrations-Roadmap - ohne Technologie-Vorentscheidung.

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