No Code, No ETL? Moderne Datenplattformen im Realitätscheck

No Code, no ETL – Hype oder Realität bei modernen Datenplattformen?

Moderne Datenplattformen versprechen oft die Revolution: Kein ETL mehr, kein Code nötig, Self-Service für alle. Aber was steckt wirklich hinter Aussagen wie „No Code“ und „No ETL“ – und wo beginnt die Realität? In diesem Artikel werfen wir einen kritischen Blick auf aktuelle Trends, zeigen typische Herausforderungen auf und nutzen Microsoft Fabric als konkretes Beispiel für eine Plattform mit viel Potenzial.

Zwischen Hype und Realität

In den letzten Jahren haben sich Datenplattformen stark weiterentwickelt. Anbieter werben mit Konzepten wie Data Lake, Self-Service Analytics, Low-Code Automation und Direct Query Engines. Die zugrundeliegende Botschaft: Datenintegration soll einfacher, zugänglicher und agiler werden – am besten ohne Code oder ETL-Strecken.

Doch wie weit tragen diese Versprechen wirklich? Und was brauchen Unternehmen heute, um ihre Daten sinnvoll und nachhaltig zu nutzen?

Was bedeutet eigentlich „No Code“ und „No ETL“?

„No Code“ suggeriert, dass komplexe Datenprozesse auch ohne Programmierkenntnisse aufgebaut werden können. Viele Plattformen setzen dabei auf grafische Benutzeroberflächen, Automatisierung über Workflows oder vordefinierte Konnektoren. Für einfache Szenarien – wie das Verbinden von Excel-Dateien oder das Laden von CRM-Daten – funktioniert das in der Praxis gut.

„No ETL“ wiederum steht oft sinnbildlich für einen Paradigmenwechsel: Anstatt Daten klassisch zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL), werden sie direkt in zentrale Speicherbereiche geschrieben und dort in einem ELT-Ansatz (Transform after Load) weiterverarbeitet. Das Ziel: Flexibilität und Performance verbessern – und Silos abbauen.

Doch in der Realität zeigt sich: Code und Transformationen verschwinden nicht – sie verlagern sich nur.

Warum es weiterhin Code und klare Prozesse braucht

Auch moderne Datenplattformen kommen bei wachsender Komplexität nicht ohne strukturierte Entwicklung aus. Ein paar Beispiele aus der Praxis:

• Datenharmonisierung über mehrere Systeme hinweg (z. B. ERP + CRM + Drittsysteme) erfordert Validierung, Fehlerbehandlung und saubere Logik.

• Historisierung und Zeitreihenanalysen setzen strukturierte Transformationsprozesse voraus.

• Datenqualität und Governance verlangen nach Nachvollziehbarkeit, Versionierung und Tests.

• Automatisierte Ladeprozesse mit Abhängigkeiten oder zeitgesteuerten Ausführungen müssen orchestriert werden – meist mit Pipelines oder Code.

Hier stoßen reine No-Code-Ansätze an ihre Grenzen. Low-Code-Elemente oder Kombinationen mit klassischen Entwicklungsumgebungen (z. B. SQL, Python, Notebooks) sind daher in den meisten Plattformen weiterhin notwendig.

Microsoft Fabric als Beispiel für moderne Plattform-Architektur

Eine der derzeit umfassendsten Plattformen ist Microsoft Fabric. Sie verbindet Datenintegration, Analyse, Governance und Visualisierung in einer einheitlichen Umgebung. Dabei wird bewusst auf ein hybrides Konzept gesetzt: Self-Service dort, wo möglich – Code und Kontrolle dort, wo nötig.

Was Microsoft Fabric gut macht:

• Zentrale Datenhaltung im OneLake, zugänglich über verschiedene Engines (Spark, SQL, Direct Lake)

• Dataflows Gen2 für visuelle Transformationen, aber mit voller Integration in den Lakehouse-Layer

• Direct Lake für Power BI – schnell, aktuell, ohne doppelte Datenhaltung

• Native Unterstützung für Code: Notebooks, SQL-Skripte, Pipelines, Git-Integration

• Skalierbarkeit & Offenheit: Unterstützung offener Standards wie Delta-Parquet

Damit liefert Fabric ein gutes Beispiel, wie moderne Plattformen zugänglich und mächtig zugleich sein können.

No Code ≠ Kein Engineering

Ein weitverbreiteter Irrtum ist die Vorstellung, dass durch No-Code-Tools keine Datenstrategie oder Plattformarchitektur mehr nötig sei. Doch genau das Gegenteil ist der Fall: Gerade weil mehr Fachbereiche direkt auf Daten zugreifen, steigt der Bedarf an Struktur, Qualitätssicherung und übergreifender Steuerung.

Wichtige Erfolgsfaktoren moderner Plattformen:

• Datenprodukte klar definieren (inkl. Eigentum, Regeln, Standards)

• Governance & Monitoring etablieren

• Rollen und Verantwortlichkeiten abgrenzen: IT, Data Stewards, Business User

• Wiederverwendbarkeit von Logiken und Prozessen sichern

Auch in einer modernen Plattform bleibt das Datenmanagement ein zentrales Element – unabhängig davon, ob Code verwendet wird oder nicht.

Self-Service: Chancen und Risiken

Die Demokratisierung von Daten ist eines der zentralen Ziele moderner Plattformen. Fachbereiche sollen eigenständig Berichte erstellen, Analysen durchführen und kleinere Datenmodelle bauen können.

Das funktioniert besonders gut, wenn:

• eine zentrale Datenbasis vorhanden ist,

• standardisierte Prozesse für Datenfreigabe und -aufbereitung bestehen,

• Trainings und Rollenmodelle etabliert sind.

Fehlt diese Basis, droht der altbekannte Wildwuchs: unklare Definitionen, Schatten-ETL und widersprüchliche KPIs.

Microsoft Fabric begegnet diesem Risiko durch eine klare Trennung zwischen professioneller Modellierung und Self-Service-Bereichen – beide Welten arbeiten auf derselben Plattform, aber mit unterschiedlichen Tools und Verantwortlichkeiten.

Fazit: Hinter dem Hype steckt viel Potenzial – mit der richtigen Umsetzung

„No Code, No ETL“ sind starke Schlagwörter – doch in der Praxis geht es nicht um Verzicht, sondern um Vereinfachung und Verlagerung. Moderne Datenplattformen bieten heute die Möglichkeit, technologische Hürden zu senken und gleichzeitig anspruchsvolle Szenarien abzubilden.

Microsoft Fabric zeigt exemplarisch, wie sich diese Prinzipien erfolgreich umsetzen lassen: mit Offenheit, Flexibilität und klarer Governance. Wer das volle Potenzial solcher Plattformen nutzen will, braucht weiterhin ein gutes Fundament – in Form von Datenstrategie, Architektur und Entwicklungskompetenz.

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