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Finelbo

Case Study — E.ON · Energiesektor

Automatisierung von Echtzeit-Datenpipelines für dynamische Preisanpassungssysteme

Datenverarbeitungs-Automatisierung für dynamisches Pricing im europäischen Energiemarkt.

[Data Engineering] [Produktiv freigegeben] [Energy]

Der Klient

Die E.ON Energie Deutschland GmbH ist einer der führenden Akteure im europäischen Energiesektor.

Die Herausforderung

Manuelle Fehler bei der täglichen Datenaufbereitung für hochkomplexe mathematische Preisanpassungsmodelle eliminieren und Entwicklungszyklen neuer Datenstrecken beschleunigen.

Unsere Lösung

  • Pipeline-Architektur

    Konzeption und Aufbau hochgradig skalierbarer und robuster ELT-Pipelines auf Basis von Snowflake und Azure.

  • Orchestrierung

    Implementierung eines dbt-Entwicklungsmodells in Kombination mit Dagster für konsistente Transformationen.

  • Data Lineage

    Entwicklung einer vollautomatisierten Generierung von Datenabhängigkeiten (Data Lineage) zur Erhöhung der Verständlichkeit für interne Business-Analysten.

Ergebnisse

Die messbaren Ergebnisse

Qualität
Verringerung der fehlerhaften Datensätze innerhalb der produktiven Pipelines um 15 %.
Zeiteinsparung
Verkürzung der Entwicklungszeit für neue Datenpipelines um 50 %.
Effizienz
Drastisch vereinfachte Fehlersuche durch transparente Datenstrukturen und Visualisierung der pipeline-kritischen Metriken in Grafana.

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So wie für E.ON konzipieren, implementieren und stabilisieren wir geschäftskritische Datenplattformen – compliant-by-design.