Messbare Erfolge in Produktion.

Kontext

Neuaufbau einer weltweiten 5-Regionen Hub-and-Spoke Azure Data Plattform mit strikter Compliance.

Unser Beitrag / Lösung

• Mandantenfähige 5-Regionen Hub-and-Spoke-Architektur auf Azure mit regionalen Databricks-Workspaces und Unity Catalog
• Hochsichere Netzwerktopologien (Private Endpoints, Azure Firewall, Hub-VNETs) für DSGVO, USMCA und China CSL/DSL
• Gesamte Infrastruktur als standardisiertes Terraform (IaC), orchestriert über Databricks Asset Bundles (DABs)
• KI-Agenten für Jira-Steuerung, Repository-Screening bei Pull Requests und Gantt-Diagramme über sichere MCP-Server

Ergebnis

• Bereitstellung eines voll standardisierten Terraform-MVPs in nur 8 Wochen
• Signifikante Verringerung der Infrastrukturkosten durch Konsolidierung isolierter Fabrik-Workspaces in regionale Shared-Hubs
• Absolut compliance-konformes Fundament für alle zukünftigen globalen KI-Initiativen

Kontext

Stabilisierung und Performance-Optimierung der zentralen Microsoft Fabric Datenplattform.

Unser Beitrag / Lösung

• Volle Architekturverantwortung für über 1.200 dbt-Modelle in Data-Mesh- und Medallion-Architektur
• Design und Entwicklung einer wiederverwendbaren Python-Bibliothek (lib_pegasus) zur vollständigen Automatisierung wiederkehrender Data-Engineering-Tasks
• Lückenlose, kontextreiche Logging-Mechanismen und dbt-Tests für verbesserte Fehlerdiagnose in Produktion

Ergebnis

• Entwicklung einer maßgeschneiderten Python-Bibliothek zur vollständigen Automatisierung von Data-Engineering-Tasks
• Erhebliche Steigerung der Entwicklungsgeschwindigkeit im gesamten internen Team durch Standard-Bibliotheken
• Vollständige Stabilisierung geschäftskritischer ETL-Prozesse und Beseitigung aller laufzeitkritischen Performance-Engpässe bei massiven Datenvolumen

Kontext

Dekomposition einer komplexen Legacy-Reporting-Infrastruktur hin zu einem skalierbaren Azure Lakehouse.

Unser Beitrag / Lösung

• Hochgradig skalierbares Data Lakehouse auf Basis von Azure SQL, Databricks und Delta Lake
• Delta Live Tables (DLT) und Apache Kafka zur latenzfreien Verarbeitung eingehender Sensordaten (REST, MongoDB, Blob Storage)
• Refactoring historischer SSIS-Pipelines und komplexer T-SQL-Logik in skalierbare PySpark- und Spark SQL-Workflows
• KI-gestützte Suchplattform (Azure OpenAI + Azure AI Search) auf Basis strukturierter Metadaten

Ergebnis

• Verkürzung der ETL-Datenverarbeitungszeiten um über 80 % und Senkung der Betriebskosten um 30 %
• Reduktion der Datenverarbeitungszeit um 80 % (von 2 Stunden auf 15–20 Minuten)
• Reduzierung der operativen Cloud-Betriebskosten um 30 %
• Steigerung der Gesamt-Systemskalierbarkeit um 400 %

Kontext

Aufbau einer GCP-basierten Snowflake-Lösung für automatisierte ERP- und Planisware-Datenströme.

Unser Beitrag / Lösung

• Skalierbares Snowflake Data Warehouse auf der Google Cloud Platform (GCP) nach Medallion-Architekturprinzipien
• Hocheffiziente Schnittstelle zur Datenquelle Planisware mittels Denodo Virtualisierungsebenen
• Robuste Datenpipelines mit Apache Airflow und Snowpark Python (SCD- und CDC-Logiken)
• CI/CD-Infrastruktur auf GitLab- und Terraform-Basis, automatisierte Bereitstellung auf Kubernetes-Clustern (AKS)

Ergebnis

• Reduktion der Datenladezeiten von 160 auf 10 Minuten
• Verkürzung der ETL-Ladezeiten von ehemals 160 Minuten auf nur noch 10 Minuten
• Near-Real-Time-Daten für MicroStrategy-Berichte in über 500 dm-Filialen

Kontext

Datenverarbeitungs-Automatisierung für dynamisches Pricing im europäischen Energiemarkt.

Unser Beitrag / Lösung

• Hochgradig skalierbare und robuste ELT-Pipelines auf Basis von Snowflake und Azure
• dbt-Entwicklungsmodell in Kombination mit Dagster für konsistente Transformationen
• Vollautomatisierte Generierung von Data Lineage zur Erhöhung der Verständlichkeit für interne Business-Analysten

Ergebnis

• Erstellung einer vollautomatisierten dbt Data Lineage und Reduktion der Datenfehlerquote um 15 %
• Verringerung der fehlerhaften Datensätze innerhalb der produktiven Pipelines um 15 %
• Verkürzung der Entwicklungszeit für neue Datenpipelines um 50 %

Kontext

IoT-Echtzeitdatenverarbeitung und Zeitreihen-Optimierung mit Prefect und Snowflake.

Unser Beitrag / Lösung

• Hochmoderne, gemischte Data-Lakehouse-Architektur mit Snowflake für strukturierte und unstrukturierte Zeitreihendaten
• Kontinuierliche Datenströme mittels Snowpipe direkt in die Datenplattform
• Maßgeschneiderte Ingestions-Skripte in Python mit Prefect und dbt zur Orchestrierung paralleler Datenprozesse (Multithreading)

Ergebnis

• Signifikante Beschleunigung der Erfassung von Solaranlagen-Sensordaten durch Multithreading-Datenpipelines
• Erhebliche Performance-Steigerung in der Verarbeitung komplexer, zeitkritischer Sensordaten durch Multithreading-Datenverarbeitung
• Stabile Echtzeit-Datenströme für fehlerfreie Ad-hoc-Analysen und Ertragsüberwachungen