Cloud Data Plattformen
TCO-Kalkulator

Die Cloud-Anbieter machen es uns nicht immer sehr einfach, um die Pricing Strukturen aus Sicht eines Unternehmens-Verantwortlichen zu verstehen. 
Aus diesem Grund, insbesondere zur Vergleichbarkeit, folgender Kalkulator für die Gesamtbetriebskosten (TCO). 

Cloud Data Platform — Kostenvergleich

Für den deutschen Mittelstand: Preisrahmen, KI-Readiness und versteckte Kosten. Hover über Optionen für Details.

Niedrigster TCO ·
Primärer Use Case
Reporting & BI
Dashboards und Berichte für Entscheider. Transformationen als Nacht-Batch, Abfragen lesend und planbar. Typische Tools: Power BI, Tableau, Looker.
Data Warehouse
Alle Unternehmensdaten zentral — ERP, CRM, Logistik, Finanzen. Ziel: Single Source of Truth. Strukturierte Abfragen, komplexe Transformationen.
KI / ML
Modelle trainieren oder KI-Dienste anbinden — Predictive Maintenance, Churn, Dokumentenanalyse. Höherer Compute-Bedarf. LLM-Austauschbarkeit besonders relevant.
Echtzeit-Daten
Sekunden- oder minutenaktuelle Daten für Produktionsmonitoring, IoT, Live-Dashboards. Technisch aufwendiger — vorab prüfen ob stündliche Aktualisierung ausreicht.
Kombination
Mehrere Use Cases parallel — z.B. tägliches Reporting plus KI-Experimente. Erfordert flexible Plattformwahl, Kosten steigen entsprechend.
Bestehendes IT-Ökosystem
Microsoft 365 / Azure
Fabric integriert sich nativ in M365, Teams und SharePoint. Power BI bekannt. Einführungsaufwand sinkt wenn Azure AD und M365 bereits lizenziert sind.
SAP
SAP-Daten am einfachsten über Fabric (zertifizierte Konnektoren) oder Snowflake anbinden. Beide haben ausgereifte SAP-Integrationen.
AWS
Bei bestehender AWS-Infrastruktur lohnt sich AWS-native Analytik oder Databricks auf AWS. Snowflake läuft ebenfalls gut auf AWS.
Google Workspace
BigQuery integriert sich nahtlos in Google Sheets und Looker Studio. Wenn Daten in Google-Diensten liegen, die reibungsloseste Wahl.
Kein klarer Stack
Freie Wahl — Entscheidung nach Use Case und KI-Strategie, nicht nach Ökosystem. Wir beraten gern unabhängig.
KI-Anwendungen geplant
Nein / unklar
Keine KI-Pläne — Kalkulation rein auf Datenverarbeitung und Reporting ausgerichtet.
Chatbot / RAG
KI-Assistent auf eigenen Unternehmensdaten — Dokumentensuche, interner Helpdesk. Benötigt Vektordatenbank und LLM-Anbindung.
Prognosen / Anomalie
Vorhersagemodelle für Nachfrage, Ausfälle, Betrug. Klassisches ML, kein LLM nötig. Gut planbare Rechenkosten.
Freie LLM-Wahl
Kein Vendor-Lock-in bei KI-Modellen — Wechsel zwischen OpenAI, Anthropic, Mistral, eigenen Modellen möglich. Wichtig für regulierte Branchen.
Alles davon
Vollständiges KI-Portfolio — höchste Anforderungen an Plattformflexibilität und Rechenleistung.
50 GB500 GB1 TB
ERP, CRM, Dokumente, Logs gesamt. Typischer Mittelstand (100–500 MA): 200–500 GB relevante Analysedaten.
150100
Alle Personen die regelmäßig Berichte oder Dashboards abrufen. Mittelstand-Einstieg typisch: 5–20 User.
wenig (Berichte)aktiv (Dashboards)intensiv
Primärer Kostentreiber bei BigQuery & Athena. Rechner wählt automatisch On-demand oder Flat-Rate.
Bürotag (8h)inkl. Batch (12h)24/7
Relevant für Fabric, Databricks, Snowflake, STACKIT. BigQuery & Athena sind scan-basiert — Stunden spielen dort kaum eine Rolle.
Weitere Bewertungs-Optionen
Betrachtungszeitraum (TCO)
1 Jahr
3 Jahre
5 Jahre
Compliance-Anforderungen
DSGVO / EU-Hosting
Daten ausschließlich in EU-Rechenzentren. Alle Anbieter bieten EU-Regionen (z.B. Frankfurt) an.
BSI C5
Testat des Bundesamts für Sicherheit in der IT. Pflicht für öffentliche Auftraggeber und regulierte Branchen. Zertifiziert: Azure, AWS, GCP, STACKIT — nicht Databricks, nicht Snowflake.
ISO 27001
Internationaler Standard für Informationssicherheit. Alle Anbieter zertifiziert — Mindestanforderung im B2B.
EU AI Act
Ab 2025/2026 verbindlich. Relevant bei Hochrisiko-KI (HR, Kredit, Sicherheit). Alle Anbieter in der Umsetzung.
Datensouveränität DE
Volle Kontrolle ohne US-Cloudanbieter. STACKIT (Schwarz Group) ist die einzige Option im Vergleich ohne US-Jurisdiktion. Alternativ: OVHcloud, Exasol on-premise.
Geschätzte Gesamtkosten (EUR) — Listenpreise, ohne Setup & Migration
Kostenvergleich lädt.

Versteckte Kosten — was im Listenpreis nicht drin ist

Berechnungsgrundlage & Modellparameter — aktuell für gewählte Einstellungen

Preisquellen & Methodik — zuletzt geprüft am 17.06.2026
Microsoft Fabric
azure.microsoft.com · /pricing/details/microsoft-fabric/
EU West · Pay-as-you-go SKUs · bestätigt 17.06.2026 · F2 €276,27 – F64 €8.840,49 (−0,9% vs. Apr 2026) · OneLake Hot Storage €0,0207/GB (bestätigt 17.06.2026, war €0,0209)
AWS (S3 + Athena + Glue)
aws.amazon.com/de/athena/pricing/
eu-central-1 Frankfurt · Athena $5,00/TB · S3 Standard $0,0245/GB (war $0,023, +6,5%) · Glue $0,44/DPU-h als stabil eingestuft · bestätigt 17.06.2026
Databricks
databricks.com/product/pricing
AWS EU Frankfurt · SQL Serverless $0,91/DBU bestätigt 17.06.2026 · Jobs Serverless $0,39/DBU bestätigt 17.06.2026
GCP BigQuery
cloud.google.com/bigquery/pricing
europe-west3 Frankfurt · On-demand $8,125/TiB = $7,39/TB · Storage $0,023/GiB · bestätigt 17.06.2026 · unverändert
Snowflake
snowflake.com/en/data-cloud/pricing-options/
AWS EU Frankfurt · Standard $2,60/Credit bestätigt 17.06.2026 · unverändert · Storage $24,50/TB nicht re-verifiziert
STACKIT
calculator.stackit.cloud
EU01 Germany South · Object Storage €0,027/GB/Mo · VM g2i.1 (1CPU/4GB) €0,051/h · AI Model Serving & Intake (Apache Iceberg) verfügbar · Dremio Lakehouse: Preis auf Anfrage · abgerufen: 17.06.2026
Power BI
microsoft.com · /power-platform/products/power-bi/pricing
bestätigt 17.06.2026 · Pro €12,10/User/Mo · Premium Per User €20,80/User/Mo · jetzt direkt in EUR (war $14/$24 USD)
Alle Preise sind öffentliche Listenpreise in USD, umgerechnet mit ca. 0,92 EUR/USD (Fabric- und Power-BI-Preise direkt in EUR). Enterprise-Discounts liegen typisch 20–40% darunter. BigQuery & Athena: scan-basiert, Betriebsstunden irrelevant — Rechner wählt automatisch On-demand oder Flat-Rate. Fabric, Databricks, Snowflake, STACKIT: kapazitätsbasiert, Betriebsstunden sind primärer Kostentreiber. STACKIT-Kalkulation basiert auf Self-Managed Vollstack (ClickHouse/Trino inkl. Disk, Backup, LB, Monitoring). Scan-Volumen intern abgeleitet aus Datenmenge × Abfragezahl (4–6% pro Abfrage, ~35% Cache-Hit-Rate). Setup-, Migrations- und Betriebskosten nicht enthalten. Keine Kaufberatung.
Preisprüfung 17.06.2026 — vollständig verifiziert: Databricks (SQL Serverless EU Frankfurt $0,91/DBU, Jobs Serverless $0,39/DBU), AWS Athena ($5,00/TB), AWS S3 ($0,0245/GB — Anstieg von $0,023), MS Fabric (F2–F64 − 0,9%; OneLake Hot Storage €0,0207/GB, war €0,0209), BigQuery ($8,125/TiB = $7,39/TB, Storage unverändert), Snowflake Standard ($2,60/Credit), Power BI (€12,10/€20,80 — direkte EUR-Preise), STACKIT (vollständig neu erfasst). Nicht re-verifiziert: Glue DPU-Rate, Snowflake Storage.
Haftungsausschluss: Die Angaben basieren auf öffentlichen Listenpreisen und dienen ausschließlich der groben Orientierung. Tatsächliche Kosten variieren je nach Vertragsmodell, Region und Nutzungsverhalten erheblich. Kein Anspruch auf Vollständigkeit oder Aktualität. Preisänderungen der Anbieter sind jederzeit möglich. Für verbindliche Preisauskünfte wenden Sie sich direkt an die jeweiligen Anbieter.
Hinweis STACKIT: STACKIT ist die einzige Option ohne US-Jurisdiktion. Die Kalkulation basiert auf Self-Managed ClickHouse/Trino (4 VMs Minimum, €0,38/h je VM, Object Storage €0,027/GB/Mo — bestätigt Juni 2026). STACKIT Dremio (Fully Managed Lakehouse, Dremio-basiert) ist ein eigenständiges Produkt in der Beta-Phase — kostenlos testbar im STACKIT Portal, kein öffentlicher Listenpreis. Sobald GA und bepreist, würde der DevOps-Aufwand (0,3–0,8 FTE) entfallen und die TCO erheblich anders aussehen. stackit.com/de/produkte/data-ai/stackit-dremio
Weitere DE-relevante Alternativen: OVHcloud — EU-Alternative für Storage. Exasol (Nürnberg) — In-Memory-Analysedb für BI-lastige Workloads.

Unser Tech-Stack

Wir arbeiten beim Data Architecture Consulting und beim Data Engineering Tool-agnostisch und stellen uns auf vorhandene Infrastrukturen ein. Zugleich ist dies eine Auswahl unseres Technologie-Stacks, auf dem wir nahezu täglich agieren. 

Discovery Call anfragen

Wir starten die Zusammenarbeit immer gerne mit einem Workshop. Hier findest du mehr Infos dazu: Data & AI Discovery Workshop.

Bild von Manuel Schmidt
Manuel Schmidt

Managing Partner