Data Engineering & Business Intelligence

Datenplattformen, die tragen — von der Modellierung bis zum Report im Fachbereich.

Das Problem

Daten liegen selten dort, wo man sie braucht. Sie stammen aus unterschiedlichen Systemen, sind unterschiedlich strukturiert und widersprechen sich im Detail. Wer Auswertungen aus solchen Quellen zieht, bekommt Zahlen — aber niemand kann sagen, ob sie stimmen.

Das wird spätestens dann teuer, wenn Entscheidungen darauf beruhen oder Nachvollziehbarkeit gefordert ist.

Was wir tun

Wir bauen die Strecke von der Quelle bis zur Auswertung — und zwar so, dass sie nachvollziehbar bleibt.

Das beginnt bei der Datenmodellierung: Welche Entitäten gibt es, wie hängen sie zusammen, welche Historisierung braucht es? Danach die Beladung: Schnittstellen zu Quellsystemen, Ladelogik, Fehlerbehandlung, Wiederaufsetzpunkte. Und schliesslich die Auswertungsschicht, aus der Fachbereiche selbst arbeiten können.

Jeder Schritt wird so gebaut, dass er prüfbar ist — nicht als nachträgliche Dokumentation, sondern als Teil der Architektur.

So gehen wir vor

Bestandsaufnahme — Quellsysteme, Datenvolumen, bestehende Auswertungen, offene Schmerzpunkte
Datenmodell — Fachliches und technisches Modell, Historisierung, Abstimmung mit dem Fachbereich
Beladung — ETL-Strecken, Schnittstellen, Fehlerbehandlung, Batchsteuerung
Auswertung — Marts, Reports, Dashboards — dort, wo die Fachbereiche arbeiten
Betrieb — Überwachung, Qualitätssicherung, Weiterentwicklung

Technologien

Datenbanken: Oracle, DB2, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Teradata
Cloud: Microsoft Azure, Google BigQuery
Analytics: SAS, Microsoft Power BI, SSAS/OLAP, MicroStrategy
Integration: IBM DataStage, Control-M, Unix Shell, Python
Modellierung: CA ERwin, PowerDesigner, Toad

Typische Ergebnisse

Ein Data Warehouse, das Fachbereiche gemeinsam nutzen — statt getrennter Insellösungen
Migration bestehender Bestände auf eine neue Plattform, ohne Datenverlust
Reports, die Fachbereiche selbst anpassen können
Auswertungen, die einer Prüfung standhalten

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