Datenplattform & Integration

Data Blueprint

Maßgeschneiderte Datenplattform-Architektur. Wir kartieren Quellen, Flüsse, Transformationen, Speicher und Konsumenten — das Ergebnis ist ein umsetzbarer Plan, kein PowerPoint.

Die meisten Datenprojekte scheitern an der Architektur, nicht an der Technologie. Das Team wählt Snowflake oder Databricks, beginnt Pipelines zu bauen, und nach 6 Monaten stellt es fest, dass es keine definierte Source of Truth gibt, die Datenqualität eine Katastrophe ist und niemand weiß, wem welche Daten gehören.

Unser Blueprint-Prozess: (1) Daten-Audit — wir kartieren alle Quellen, Flüsse, Transformationen, Konsumenten. (2) Domain Mapping — wer besitzt welche Daten, wer sind die Konsumenten, was sind die SLAs. (3) Architekturdesign — Medallion-Architektur (Bronze → Silver → Gold), Technologieauswahl basierend auf Anforderungen. (4) Implementierungs-Roadmap — Use-Case-Priorisierung nach Business Value, MVP-Pipeline in 4–6 Wochen.

Medallion-Architektur: Bronze = Rohdaten (as-is aus den Quellen, unveränderlich). Silver = bereinigt, validiert, konformiert. Gold = geschäftsfertige Aggregationen, denormalisierte Views für Konsumenten. Jede Schicht hat klar definierte Verantwortlichkeiten und Quality Gates.

Technologieauswahl: Wir machen keine „Snowflake-Projekte” oder „Databricks-Projekte”. Wir wählen Technologie basierend auf Anforderungen: Batch vs. Streaming, Datenvolumen, Latenz, Budget, bestehender Stack. Manchmal ist PostgreSQL + dbt die beste Lösung. Manchmal brauchen Sie einen Spark-Cluster.

Architekturmedalliondesign

Details →

ETL/ELT Pipelines

Zuverlässige Datenpipelines mit Monitoring, Fehlerbehandlung und automatischer Wiederherstellung. Airflow, dbt, Spark — wir wählen nach Volumen und Komplexität, nicht nach Hype.

Eine Pipeline, die still versagt, ist schlimmer als keine Pipeline. Wir bauen Datenpipelines mit Produktionsansatz: Monitoring, Alerting, Retry-Logik, Dead Letter Queue, Datenqualitätsprüfungen auf Ein- und Ausgang.

ETL vs. ELT: ETL transformiert Daten vor der Speicherung — geeignet für regulierte Umgebungen, in denen Sie kontrollieren wollen, was gespeichert wird. ELT speichert Rohdaten und transformiert im Warehouse — effizienter mit modernen Systemen (Snowflake, Databricks, BigQuery). Normalerweise wählen wir ELT, aber es kommt auf den Kontext an.

Orchestrierung mit Airflow: DAG-basierte Orchestrierung. Dependency Management, Retry-Logik, SLA-Alerting, Backfill-Fähigkeit. Taskflow API für saubereren Code. Custom Operators für spezifische Quellen. Monitoring über Grafana.

Transformationen mit dbt: SQL-first-Transformationen mit Versionierung, Testing und Dokumentation. dbt-Tests für Datenqualität (unique, not_null, accepted_values, custom). dbt docs für automatische Dokumentation und Lineage-Visualisierung. Inkrementelle Modelle für effiziente Verarbeitung.

Fehlerbehandlung: Jede Pipeline hat: Retry mit exponentiellem Backoff, Dead Letter Queue für fehlgeschlagene Datensätze, Alerting bei Fehlern, automatische Wiederherstellung nach transienten Fehlern. SLA-Monitoring — Pipeline muss innerhalb definierter Zeit abschließen, sonst Alert.

etleltairflowdbt

Details →

Real-time Streaming

Apache Kafka, Event-driven Integrationen. Echtzeitdaten für Preisgestaltung, Betrugserkennung, Lieferkette und IoT-Telemetrie. Sub-Sekunden-Latenz, Millionen Events pro Minute.

Batch Processing hat seinen Platz — aber wenn Sie Echtzeitentscheidungen treffen müssen, reicht es nicht. Betrugserkennung, dynamische Preisgestaltung, Supply-Chain-Optimierung, IoT-Telemetrie — das sind Use Cases, bei denen Verzögerung Geld kostet.

Apache Kafka als Backbone: Kafka ist nicht nur ein Message Broker — es ist ein verteiltes Commit Log, Event-Streaming-Plattform und Integrations-Backbone in einem. Garantierte Zustellung, Ordering pro Partition, Replay-Fähigkeit, Retention Policies.

Stream Processing: Kafka Streams für einfache Transformationen (Filterung, Enrichment, Aggregation). Apache Flink für komplexes Stream Processing (Windowing, Complex Event Processing, ML Inference). ksqlDB für SQL-artiges Stream Processing.

Kafka Connect: Vorgefertigte Konnektoren für Hunderte von Quellen und Zielen. CDC (Change Data Capture) von PostgreSQL, MySQL, SQL Server über Debezium. Sink zu Elasticsearch, S3, Snowflake. Neuer Konnektor in Stunden genehmigt, nicht Wochen Custom-Entwicklung.

Produktionsbetrieb: Multi-Broker-Cluster, Replikationsfaktor 3, ISR-Monitoring. Schema Registry für Schema-Evolution (Avro/Protobuf). Kafka-Lag-Monitoring — Consumer-Group-Lag = Frühwarnung für Verarbeitungsengpässe.

kafkastreamingreal-time

Details →

Data Quality & Governance

Automatische Validierung, Data Contracts, Lineage-Tracking. Sie wissen, woher die Daten stammen, wem sie gehören, wie sie transformiert wurden — und ob Sie ihnen vertrauen können.

Daten ohne Qualität sind Rauschen. Ein Dashboard, dem niemand vertraut, ist teurer als kein Dashboard — Menschen ignorieren es und entscheiden nach Intuition. Datenqualität ist kein Nice-to-have, sie ist Voraussetzung für jede Dateninitiative.

Data-Quality-Framework: Wir messen 6 Dimensionen: Vollständigkeit (fehlende Werte), Konsistenz (Übereinstimmung zwischen Quellen), Genauigkeit (Korrektheit der Werte), Aktualität (Datenfrische), Eindeutigkeit (Duplikate), Validität (Format und Wertebereich). Automatisierte Checks auf Ein- und Ausgang jeder Pipeline.

Data Contracts: Formale Vereinbarung zwischen Datenproduzent und -konsument. Definiert Schema, Qualitätserwartungen, SLA, Eigentümerschaft. Breaking Change = Versionierung + Benachrichtigung + Migrationsperiode. Contracts im Code (Protobuf, JSON Schema), nicht in Dokumenten.

Data Lineage: Wir verfolgen automatisch, woher Daten kommen, wie sie transformiert wurden, wohin sie gehen. Visualisierung im Datenkatalog. Wenn sich das Quellsystem ändert, wissen Sie genau, was betroffen ist. Impact-Analyse in Minuten, nicht Tagen.

Datenkatalog: Zentraler Ort, um alle Unternehmensdaten zu finden. Beschreibung, Eigentümer, Qualitätsmetriken, Lineage, Beispiele. Self-Service — der Analyst findet, was er braucht, ohne IT-Ticket. DataHub, Apache Atlas oder Atlan.

qualitygovernancelineage

Details →

System Integration

REST API, gRPC, Message Broker, CDC. Verbindung von ERP, CRM, E-Commerce und anderen Systemen. Robuste Integrationsschicht mit Retry-Logik, Circuit Breakern und Monitoring.

Manuelle Integration (CSV-Export, FTP-Upload, E-Mail mit Anhang) ist technische Schuld, die sich anhäuft. Jedes neue System bedeutet neue manuelle Verbindungen. Wir bauen eine Integrationsschicht, die Systeme zuverlässig, automatisch und überwacht verbindet.

Integrationsmuster: Synchron (REST/gRPC) für Abfragen und Befehle, bei denen Sie eine sofortige Antwort benötigen. Asynchron (Kafka, RabbitMQ) für Events und Benachrichtigungen, bei denen Eventual Consistency ausreicht. CDC (Change Data Capture) für Echtzeit-Datenreplikation ohne Änderung des Quellsystems.

API-Design: RESTful API mit OpenAPI-Spezifikation. Versionierung (URL oder Header). Rate Limiting, Authentifizierung (OAuth2/API Key), Pagination, Fehlerbehandlung. API Gateway (Kong, Azure APIM) für zentrales Management.

Resilienz: Retry mit exponentiellem Backoff, Circuit Breaker (Polly, Resilience4j), Timeout-Handling, Bulkhead-Isolation, Dead Letter Queue. Jede Integration hat definierte SLAs und Monitoring. Der Ausfall eines Systems stoppt die anderen nicht.

Typische Integrationen: SAP/ERP (Bestellungen, Rechnungen, Lager), Salesforce/CRM (Kontakte, Opportunities), E-Commerce-Plattformen (Shopify, Magento), Zahlungsgateways (Stripe, GoPay), Lieferdienste (PPL, DPD, Zásilkovna). Die meisten Anbindungen realisieren wir in 1–3 Wochen.

apigrpcIntegration

Details →

Self-service Analytics

Power BI, Grafana, Datenkatalog. Teams holen sich Daten selbst, ohne IT-Tickets. Semantic Layer sorgt für konsistente Metriken im gesamten Unternehmen.

Wenn das Business für jeden Report die IT fragen muss, haben Sie ein Problem. Self-Service Analytics bedeutet, dass Analysten, Produktmanager und Führungskräfte sich Daten selbst holen — aus verifizierten, qualitätsgeprüften Quellen. IT baut die Plattform, Business nutzt sie.

Semantic Layer: Einheitliche Definition von Business-Metriken. „Revenue” bedeutet in jedem Report dasselbe, für jedes Team. Wir implementieren über dbt Metrics, Cube.js oder Power BI Semantic Model. Kein „unsere Revenue weicht von eurer um 3 % ab” mehr.

Datenkatalog: Zentraler Ort für Discovery. Analyst sucht „Customer Churn” → findet definierte Metrik, Eigentümer, Quality Score, Abfragebeispiele. Reduzierung von „wen soll ich zu diesen Daten fragen” von Tagen auf Minuten.

Dashboards und Reports: Power BI für Executive Reporting und Ad-hoc-Analyse. Grafana für operative Dashboards. Embedded Analytics für Kundenportale. Standardvorlagen für typische Use Cases (Vertrieb, Betrieb, Finanzen).

Governance: Wer sieht was (Row-Level Security), wer darf was ändern (rollenbasierter Zugriff), zertifizierte vs. explorative Datensätze. Balance zwischen Kontrolle und Freiheit — zu restriktiv = die Leute kehren zu Excel zurück.

bianalyticsself-service

Details →

Source of Truth

Eine autoritative Datenquelle für jede Entität (Kunde, Produkt, Bestellung). Ohne definierte Source of Truth haben Sie nur eine weitere fragile Leitung, die irgendwann bricht.

Beispiel aus der Praxis: Unternehmen mit 5 Systemen — ERP, CRM, E-Commerce, Lager, BI. Vertrieb reportet andere Zahlen als Finanzen. Nach Einführung der Source of Truth: eine Wahrheitsquelle, ein Dashboard, null Diskussionen.

✓ Definierte Source of Truth für Schlüsselentitäten
✓ Datenqualitätsmetriken (Vollständigkeit, Konsistenz)
✓ Automatisierte Pipelines (kein manuelles CSV)
✓ Data Lineage — Sie wissen, woher die Daten kommen

99.9%

Pipeline-Verfügbarkeit

<1s

Echtzeit-Latenz

10TB+

Tägliches Datenvolumen

50+

Integrierte Systeme

Jak to děláme

1

Data Discovery

Wir kartieren Datenquellen, Datenqualität und Integrationspunkte in der gesamten Organisation.

2

Datenplattform-Design

Wir definieren die Architektur — Lakehouse, Pipelines, Governance und Datenkatalog.

3

Pilot-Pipeline

Wir bauen den ersten End-to-End-Datenfluss von der Quelle über Transformation bis zur Visualisierung.

4

Skalierung & Integration

Wir verbinden alle wichtigen Quellen, deployen Orchestrierung und Datenqualitäts-Monitoring.

5

Self-Service & Evolution

Wir übergeben Self-Service-Tools und Dokumentation an das Team und entwickeln die Plattform weiter.

When you need a data platform¶

Typical situations¶

Reporting takes days — Manual aggregation from multiple systems, copy-paste to Excel. Nobody trusts the numbers.
Manual exports instead of integrations — CSV, emails, shared drives. Fragile, unauditable, unscalable.
Need for real-time data — Real-time decision making, batch processing isn’t enough.
AI requires data readiness — Without quality data, no model will help. Garbage in, garbage out.
Numbers don’t match — Sales reports differently than finance. Nobody knows what’s true.

Data Platform Blueprint¶

5 steps from audit to operationally mature data platform:

Discovery & audit (2-4 weeks) — We map sources, flows, quality and data ownership. Identify quick wins and biggest pains.
Architecture & design (2-3 weeks) — Medallion architecture (Bronze → Silver → Gold), technology selection, data contracts, governance model.
MVP pipeline (4-6 weeks) — First end-to-end pipeline in production. Real data, real monitoring, real value. Typically the most painful use case.
Scaling & hardening (2-4 months) — Extension to other sources, performance tuning, governance, data catalog.
Self-service & operations (ongoing) — Data catalog, self-service analytics, 24/7 monitoring, continuous improvement.

Medallion Architecture¶

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  BRONZE (Raw)                                                 │
│  As-is from sources. Immutable. Append-only.                 │
│  Format: Parquet/Delta. Retention: years.                    │
│  Quality: no transformation, no validation.                  │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────────┘
               │ Cleaning, validation, dedup
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  SILVER (Cleaned)                                             │
│  Cleaned, validated, conformed data.                         │
│  Defined schema, data types, constraints.                    │
│  Quality gates: completeness, consistency, validity.         │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────────┘
               │ Aggregation, joins, business logic
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  GOLD (Business-ready)                                        │
│  Denormalized views for consumers.                           │
│  Semantic layer, KPI definitions, access control.            │
│  Consumers: BI, ML, API, reports.                            │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

Typical use cases¶

Data warehouse & reporting¶

Data consolidation from ERP, CRM, e-commerce, logistics into one warehouse. Power BI dashboards for management. Automated daily/hourly refresh. Typical implementation: 6-10 weeks.

Real-time analytics¶

Kafka streaming for live dashboards. Inventory levels, order tracking, operational KPI. Sub-second latency from source to visualization. Typically for logistics and e-commerce.

Data mesh¶

For large organizations (10+ data domains). Decentralized ownership, centralized governance. Each domain team owns their data products. Platform team provides infrastructure and standards.

AI/ML readiness¶

Feature store, training data pipelines, model serving data. Data quality as prerequisite for model quality. Automated data validation before training and inference.

Stack¶

Layer	Technologies
Ingestion	Kafka, Kafka Connect, Debezium, Airbyte, Fivetran
Storage	PostgreSQL, Snowflake, Databricks, Delta Lake, S3/ADLS
Processing	dbt, Spark, Flink, Airflow
Quality	Great Expectations, dbt tests, custom validators
Catalog	DataHub, Apache Atlas, Atlan
Visualization	Power BI, Grafana, Metabase
Integration	REST, gRPC, Kafka, CDC (Debezium)

Häufig gestellte Fragen

Wir beginnen mit Discovery — kartieren Quellen, Flüsse und Dateneigentümerschaft. Identifizieren Source of Truth für Schlüsselentitäten. Dann entwerfen wir die Architektur und starten die MVP-Pipeline beim schmerzhaftesten Use Case.

Kommt auf den Kontext an. ETL ist geeignet für regulierte Umgebungen. ELT ist effizienter mit modernen Warehouses wie Snowflake oder Databricks, wo Transformationen nach der Speicherung laufen.

Discovery und Blueprint: 2–4 Wochen. MVP-Pipeline: 4–6 Wochen. Vollständige Plattform: 3–6 Monate. Preis hängt von der Anzahl der Quellen und Transformationskomplexität ab.

Ja. Apache Kafka, Spark Streaming, Flink. Wir verarbeiten Echtzeitdaten für Preisgestaltung, Betrugserkennung, Lieferkette und IoT-Telemetrie.

Automatisierte Checks auf 6 Dimensionen (Vollständigkeit, Konsistenz, Genauigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit, Validität). dbt-Tests, Great Expectations, Custom Validators. Quality Dashboard mit Trends. Alert bei Qualitätsabfall unter Schwellenwert.

Formale Vereinbarung zwischen Datenproduzent und -konsument. Definiert Schema, Qualität, SLA. Ohne Contracts ist jede Quelländerung ein potenzieller Breaking Change für alle nachgelagerten Systeme.

Verwandt mit

Cloud & Platform Engineering Kubernetes, IaC, CI/CD und Cloud-Betrieb.

Datenplattform & Integration

Data Blueprint

ETL/ELT Pipelines

Real-time Streaming

Data Quality & Governance

System Integration

Self-service Analytics

Source of Truth

Jak to děláme

Data Discovery

Datenplattform-Design

Pilot-Pipeline

Skalierung & Integration

Self-Service & Evolution

When you need a data platform¶

Typical situations¶

Data Platform Blueprint¶

Medallion Architecture¶

Typical use cases¶

Data warehouse & reporting¶

Real-time analytics¶

Data mesh¶

AI/ML readiness¶

Stack¶

Häufig gestellte Fragen

Verwandt mit

Haben Sie ein Projekt?