Data Blueprint
Architektur vor Technologie.
Massgeschneiderte Datenplattform-Architektur. Medallion-Architektur, Source of Truth, implementierbarer Plan.
Warum Blueprint vor der Implementierung¶
Die meisten Datenprojekte scheitern an der Architektur, nicht an der Technologie. Das Team waehlt Snowflake, beginnt mit dem Aufbau von Pipelines, und nach 6 Monaten: - Niemand weiss, was die Source of Truth fuer „Umsatz” ist - 3 Teams haben 3 verschiedene Definitionen von „aktiver Kunde” - Die Datenqualitaet ist eine Katastrophe, niemand vertraut den Dashboards - Pipelines fallen still aus, niemand weiss warum
Blueprint loest diese Probleme im Voraus.
Discovery-Prozess¶
Woche 1-2: Data Landscape Mapping - Inventarisierung aller Datenquellen (ERP, CRM, E-Shop, DMS, Spreadsheets) - Kartierung der Datenfluesse (wer sendet was wohin, wie oft, ueber welchen Kanal) - Identifikation der Konsumenten (wer braucht Daten, in welcher Form, wie oft) - Qualitative Bewertung (wo liegen Probleme, was schmerzt am meisten)
Woche 3: Architecture Design - Source of Truth-Definition fuer Schluesselentitaeten (Kunde, Bestellung, Produkt) - Medallion-Architektur (Bronze → Silver → Gold) - Technologieauswahl basierend auf Anforderungen - Data-Governance-Modell (Ownership, Quality SLA, Access Control)
Woche 4: Roadmap - Use-Case-Priorisierung nach Business Value und technischer Machbarkeit - MVP-Pipeline-Definition (schmerzhaftester Use Case) - Timeline und Ressourcenschaetzung - Risikobewertung und Mitigierung
Medallion Architecture Design¶
Fuer jedes Projekt entwerfen wir drei Schichten:
Bronze (Raw): Exakte Kopie der Quelldaten. Unveraenderlich, Append-only. Keine Transformation. Zweck: Audit Trail, Reprocessing, Debugging.
Silver (Cleaned): Bereinigte, validierte, standardisierte Daten. Definiertes Schema, Datentypen, Constraints. Quality Gates ueberwachen automatisch Vollstaendigkeit und Konsistenz.
Gold (Business-ready): Denormalisierte Views optimiert fuer Konsumenten. Semantic Layer mit Business-Metrik-Definitionen. Zugriffskontrollen per Rolle/Team.
Technologieauswahl¶
Wir waehlen Technologie nicht nach Hype. Wir entscheiden basierend auf:
| Kriterium | Option A | Option B |
|---|---|---|
| Datenvolumen < 100 GB | PostgreSQL + dbt | Overkill fuer Spark |
| Datenvolumen 100 GB - 10 TB | Snowflake / Databricks | dbt fuer Transformationen |
| Echtzeit-Anforderung | Kafka + Flink | Batch reicht nicht |
| Budget < 50K/Monat | Open-Source-Stack | Managed Services teuer |
| Team-Skill | Bekannte Technologie | Neues Tool = Einarbeitungszeit |
Ergebnis: Architektur, die fuer Ihre Situation Sinn macht, nicht fuer das Vertriebsteam des Anbieters.
Häufig gestellte Fragen
MVP in 4-6 Wochen. Vollstaendige Loesung abhaengig vom Umfang. Wir liefern inkrementell — Wert ab dem ersten Sprint.
Wir waehlen basierend auf Ihren Anforderungen, nicht auf Hype. Snowflake, Databricks, BigQuery, PostgreSQL + dbt, Apache Kafka, Airflow — die richtige Technologie fuer die richtige Aufgabe.