Cloud Data Plattformen
TCO-Kalkulator
Die Cloud-Anbieter machen es uns nicht immer sehr einfach, um die Pricing Strukturen aus einer Unternehmens-Brille heraus 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.
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.
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.
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. BigQuery & Athena sind scan-basiert — Stunden spielen dort kaum eine Rolle.
Betrachtungszeitraum (TCO)
Compliance-Anforderungen
1 Jahr
3 Jahre
5 Jahre
DSGVO / EU-Hosting
Daten ausschließlich in EU-Rechenzentren. Alle fünf 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 — nicht Databricks, nicht Snowflake.
ISO 27001
Internationaler Standard für Informationssicherheit. Alle fünf 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. Alternativen: STACKIT, OVHcloud, Exasol on-premise.
Versteckte Kosten — was im Listenpreis nicht drin ist
📎 Preisquellen & Methodik — abgerufen am 14.04.2026▼
Microsoft Fabric
azure.microsoft.com · /pricing/details/microsoft-fabric/EU West · Capacity SKUs · abgerufen: 14.04.2026
AWS (S3 + Athena + Glue)
aws.amazon.com/de/athena/pricing/eu-central-1 Frankfurt · abgerufen: 14.04.2026
Databricks
databricks.com/product/pricingAWS EU Frankfurt · Serverless-Listenpreise · abgerufen: 14.04.2026
Snowflake
snowflake.com/en/data-cloud/pricing-options/AWS EU Frankfurt · Standard-Tier · abgerufen: 14.04.2026
Power BI
microsoft.com · /power-platform/products/power-bi/pricingPro $14/User/Monat · Premium Per User $24/User/Monat · abgerufen: 14.04.2026
Alle Preise sind öffentliche Listenpreise in USD, umgerechnet mit ca. 0,92 EUR/USD. Enterprise-Discounts liegen typisch 20–40% darunter. BigQuery & Athena: scan-basiert, Betriebsstunden irrelevant — Rechner wählt automatisch On-demand oder Flat-Rate. Fabric, Databricks, Snowflake: kapazitätsbasiert, Betriebsstunden sind primärer Kostentreiber. Scan-Volumen intern abgeleitet aus Datenmenge × Abfragezahl (4–6% pro Abfrage, ~35% Cache-Hit-Rate). Setup-, Migrations- und Betriebskosten nicht enthalten. Keine Kaufberatung.
Haftungsausschluss: Die Angaben basieren auf öffentlichen Listenpreisen (Stand: 14.04.2026) 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.
Weitere DE-relevante Alternativen: STACKIT (Schwarz Group) — DSGVO-konformes IaaS/PaaS, kein fertiges Analytics-Warehouse. Exasol (Nürnberg) — In-Memory-Analysedb für BI-lastige Workloads. OVHcloud — EU-Alternative für Storage.
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.
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Manuel Schmidt
Head of First Dates (Data Edition)
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