Wein & Vinos Der Weg zur modernen Azure-Databricks-Architektur

Das starke Wachstum im E-Commerce stellt gewachsene IT-Infrastrukturen unweigerlich vor Skalierungsgrenzen. Wenn diese technologischen Hürden zusätzlich durch konzernweite Systemabschaltungen mit einer harten Deadline verschärft werden, geraten IT-Verantwortliche unter massiven Zugzwang. 

Genau vor dieser Herausforderung stand der führende Spezialist für spanische Weine in Deutschland, der Weinhändler Wein & Vinos GmbH (Hawesko-Gruppe). Die Kernaufgabe: Die vollständige Ablösung eines historisch gewachsenen SAP-BW-Systems und der parallele Aufbau eines zukunftsfähigen Data Lakehouse in einem engen Zeitfenster von nur sieben Monaten.

Die Herausforderung: Datenwachstum trifft auf starre Infrastruktur-Deadlines

Was 1996 als kleiner Weinladen in Berlin-Kreuzberg begann, hat sich zu einem führenden E-Commerce-Spezialisten mit über 1.600 Weinen im Sortiment und rund 180 Mitarbeitenden entwickelt. Spätestens während der Corona-Pandemie zeigte sich die enorme Skalierbarkeit des Geschäftsmodells: Der Umsatz stieg um fast 30 Prozent auf knapp 62 Millionen Euro, während an Spitzentagen bis zu 6.000 Pakete das Lager verließen.

Diese Skalierung spiegelte sich direkt in den Datenmengen der Vorsysteme wider. Das lokale Microsoft Dynamics NAV-System umfasst Kerntabellen mit teils über 219 Millionen Datensätzen, Hubspot liefert hochvolumige CRM-Daten und Google Analytics schlägt mit über 150 Millionen Session-Einträgen zu Buche. Bislang fungierte SAP BW als das zentrale Data Warehouse von Vinos, um diese Datenströme zu bündeln.

Der technologische Handlungsbedarf wurde jedoch durch eine harte Konzernentscheidung akut: Die Hawesko-Gruppe beschloss, das konzernweite SAP-BW-System spätestens zum 31. Mai 2026 vollständig abzuschalten. Für Vinos bedeutete dies ein unumstößliches Migrationsfenster von November 2025 bis Mai 2026. Ohne eine performante Nachfolgelösung drohte der vollständige Verlust der datengetriebenen Steuerung des gesamten E-Commerce-Geschäfts.

Die Ursache: Das Reverse-Engineering-Dilemma in Altsystemen

Früher reichten klassische Data-Warehouse-Strukturen aus, um strukturierte Geschäftsdaten isoliert auszuwerten. Heute fordern dynamische E-Commerce-Prozesse die flexible und zeitnahe Integration von stark heterogenen Datenquellen.

Die größte technische Hürde bei diesem Migrationsprojekt lag jedoch nicht allein in der reinen Datenmenge, sondern in der gewachsenen Komplexität der bestehenden Prozesse. Insgesamt mussten 56 Ladestränge migriert werden. Dafür mussten die alten SAP-BW-Logiken fehlerfrei reverse engineert werden – darunter 17 hochkomplexe ABAP- und SQL-Routinen, die tief in der alten Systemlandschaft verankert waren.

Die Lösung: Aufbau einer modernen Data-Lakehouse-Architektur auf Basis von Azure Databricks

Um sich zukunftssicher aufzustellen und bestehende Synergien innerhalb der Hawesko-Gruppe optimal zu nutzen, entschied sich Wein & Vinos für den Wechsel auf eine moderne Data-Lakehouse-Architektur. Damit vereinen sie die strengen Governance-Strukturen und strukturierten Datenmodelle eines klassischen Data Warehouses mit der immensen Skalierbarkeit und Flexibilität eines Data Lakes.

Für die komplexe Umsetzung und die reibungslose Migration holte sich Wein & Vinos das IT-Projekthaus inovex als erfahrenen Partner für die digitale Transformation an die Seite.

Das Projekt basierte auf einem modernen State-of-the-Art Technologie-Stack. Als Infrastruktur für die Speicherung und Verarbeitung der massiven Datenmengen kamen Azure Databricks und Azure Data Lake Storage zum Einsatz, die eine hochperformante Datenbasis sicherten. Die strukturierte Transformation, Versionierung sowie die lückenlose Dokumentation der Datenmodelle wurden dabei über das data build tool (dbt) realisiert.

Um eine agile, transparente und durchgängig CI/CD-gestützte Projektabwicklung zu gewährleisten, wurde der gesamte Prozess über Azure DevOps gesteuert.

Die final aufbereiteten Daten flossen schließlich in Power BI, das als zentrales Frontend für das Business-Reporting diente und eine fundierte, datenbasierte Unternehmenssteuerung ermöglichte.

Ausblick

Mit dem erfolgreich abgeschlossenen Projekt hat Wein & Vinos nicht nur die Deadline für den Systemwechsel einhalten können. Das Unternehmen hat das technologische Fundament für künftige Innovationen gelegt. Die neue Data-Lakehouse-Architektur beseitigt alte Flaschenhälse und bietet die ideale Ausgangslage, um perspektivisch fortschrittliche Advanced-Analytics- und Machine-Learning-Use-Cases zu etablieren. Ob passgenaue Weinempfehlungen für die Kundschaft, dynamisches Pricing oder präzise Demand-Forecasting-Modelle für das Lager: Wein & Vinos hat aus der infrastrukturellen Notwendigkeit einen strategischen Wettbewerbsvorteil für sich herausgearbeitet und ist für die datengetriebene Zukunft des E-Commerce optimal gerüstet.