Lakehouse-Architektur
Ein zentrales Lakehouse ersetzt den Wildwuchs aus Data Warehouse, Data Lake und Excel-Exporten.
Mit einer Lakehouse-Architektur auf Basis von Delta Lake bzw. Microsoft Fabric führst du strukturierte und unstrukturierte Daten in einer Plattform zusammen. Analytics, BI und KI greifen auf dieselbe konsistente Datenbasis zu, statt in Silos zu arbeiten. Das reduziert Doppelarbeit und schafft die technische Grundlage für alle weiteren Datenprojekte.
- Eine verlässliche Datenbasis für alle Abteilungen.
- Weniger Reibung zwischen IT, BI und Fachbereich.
- Schnellere Umsetzung neuer Analyseanfragen.
Datenduplikate
schnellere Analysen
bis Pilotbetrieb
Infrastrukturkosten
Berechnet aus Lizenz- und Betriebskosten der Altsysteme im Vergleich zur konsolidierten Plattform.
- 01
Bestandsaufnahme
Wir erfassen bestehende Datenquellen, Systeme und Zugriffsmuster.
- 02
Zielarchitektur
Wir entwerfen die Lakehouse-Struktur mit Bronze-, Silber- und Gold-Schichten.
- 03
Migration
Wir überführen Kerndatensätze schrittweise ohne Betriebsunterbrechung.
- 04
Anbindung
Wir binden BI-Tools, Data-Science-Umgebungen und Anwendungen an.
- 05
Betrieb & Skalierung
Wir übergeben Monitoring, Kostenkontrolle und Skalierungsregeln.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
ERP-Daten
Auftrags-, Finanz- und Lagerdaten aus dem ERP-System.
Maschinendaten
Sensor- und Zustandsdaten aus Produktion und Anlagen.
CRM-Daten
Kunden- und Vertriebsdaten aus dem CRM-System.
Dokumente
Verträge, Protokolle und Reports in unstrukturierter Form.
Log- und Ereignisdaten
System- und Applikationslogs aus der IT-Landschaft.
Externe Daten
Markt-, Wetter- oder Lieferantendaten aus Drittquellen.
IT-Leitung
Weniger Systeme zu betreiben und zu warten.
Fachbereiche
Schnellerer Zugriff auf verlässliche Kennzahlen.
Data-Science-Team
Direkter Zugriff auf saubere, aktuelle Daten.
Geschäftsführung
Transparenz über Datenkosten und -nutzen.
Eine verlässliche Datenbasis für alle Abteilungen.
Weniger Reibung zwischen IT, BI und Fachbereich.
Schnellere Umsetzung neuer Analyseanfragen.
Geringere Kosten durch Konsolidierung von Systemen.
Bessere Grundlage für KI- und Automatisierungsprojekte.
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Eine bestehende Plattform verkürzt die Migrationszeit erheblich.
Einheitliches Berechtigungskonzept vermeidet Doppelarbeit.
Skalierbare Rechenressourcen senken die Betriebskosten.
Standardisierte Pipelines beschleunigen neue Anwendungsfälle.
Data Quality & Observability
Das Lakehouse liefert die zentrale Stelle für Qualitätsprüfungen.
MLOps & Modellbetrieb
Trainingsdaten für Modelle liegen bereits aufbereitet vor.
Business Intelligence
Dashboards greifen direkt auf die Gold-Schicht zu.
Datenintegration aus ERP & MES
ERP- und MES-Daten automatisiert zusammenführen statt manuell zu exportieren und abzugleichen.
Streaming & Echtzeitdaten
Statt täglicher Batch-Läufe stehen relevante Kennzahlen in Sekunden zur Verfügung.
Data Modeling & Semantic Layer
Eine gemeinsame Semantik sorgt dafür, dass 'Umsatz' überall dasselbe bedeutet.