Data Warehouse, Lakehouse und Datenprodukte
Wir wählen das Speicher- und Verarbeitungsmodell anhand von Abfrageprofil, Datenformaten, Änderungsfrequenz und Betriebskosten. Nicht jede Anwendung muss auf dieselbe Plattform zugreifen.
Data & AI Engineering · Datenplattformen
Datenplattformen entwickeln, die bestehende Systeme entlasten und Daten kontrolliert bereitstellen
Eine Datenplattform ist kein Selbstzweck. Wir planen und implementieren die Architektur, Datenmodelle, Pipelines und Zugriffsregeln, damit Teams Informationen aus ERP, CRM, Produktion und anderen Quellen verlässlich für Analytics und Anwendungen nutzen.
Das eigentliche Problem
Wenn Daten über Fachanwendungen, Maschinen, operative Datenbanken und einzelne Exporte verteilt sind, werden Zahlen widersprüchlich und neue Datenprodukte teuer. Das Problem ist häufig die unklare Integration zwischen Quellen, Transformationen und Verbrauchern – nicht das fehlende Plattform-Tool.
Wir prüfen zuerst, welche Entscheidungen und Anwendungen die Daten brauchen, welche Aktualität gefordert ist und welche Verantwortlichkeiten bestehen. Eine neue zentrale Datenplattform ist nur dann sinnvoll, wenn sie Betrieb und Nutzung nachweislich verbessert.
Was wir entwickeln und integrieren
Ingestion und Datenverträge
Quellen werden über APIs, CDC, Ereignisse oder Batch angebunden. Schemaänderungen, Duplikate, Wiederanlauf und Herkunft sind Teil der Schnittstellendefinition.
Modellierung und Serving
Wir entwickeln konsistente Entitäten, historische Datenstände, semantische Modelle und geeignete Zugriffsschichten für BI, Fachanwendungen oder Machine Learning.
Qualität, Identität und Sicherheit
Zugriffsrechte, rollenbasierte Freigaben, sensible Felder, Qualitätsregeln und Auditierbarkeit werden in der technischen Verarbeitung durchgesetzt.
Betrieb und Kostenkontrolle
Monitoring für Freshness, Jobs, Datenfehler, Laufzeiten und Verbrauchskosten schafft Transparenz über den Betrieb.
Architektur, Methoden und Grenzen
Warehouse, Lakehouse und föderierte Datenprodukte lösen unterschiedliche Aufgaben. Eine Lakehouse-Architektur eignet sich etwa bei gemischten strukturierten und unstrukturierten Workloads; ein Warehouse kann für klar definierte BI-Fälle einfacher sein. Der passende Ansatz hängt von tatsächlichen Verbrauchern und Schnittstellen ab.
Streaming ist kein Qualitätsmerkmal an sich. Werden Kennzahlen täglich gebraucht, kann eine robuste Batch-Strecke wirtschaftlicher sein. Entscheidend sind Datenverträge, Idempotenz, Tests und das Verhalten bei Teilausfällen. Governance, Backup, Löschung und Berechtigungen müssen bis zum konsumierenden System reichen.
Unser Vorgehen von der Prüfung bis zum Betrieb
01 · Verbraucher und Ziele definieren
Fachliche Prozesse, Datenprodukte, Aktualität, Sicherheitsanforderungen und Erfolgskriterien festlegen.
02 · Bestehende Architektur aufnehmen
Quellen, Ownership, Volumina, Schnittstellen, Datenqualität, Rechte und technische Schulden prüfen.
03 · Zielmodell und Migrationspfad erarbeiten
Storage, Berechnung, Datenverträge, Partitionierung, Historisierung und Betrieb festlegen.
04 · Erstes Datenprodukt produktiv liefern
Eine priorisierte Datenstrecke inklusive Tests, Monitoring und kontrolliertem Zugriff umsetzen.
05 · Skalierung nach tatsächlicher Nutzung
Weitere Quellen und Teams integrieren, Kosten überwachen und Governance technisch absichern.
Verwandte Engineering-Leistungen
Verlässliche Datenpipelines, Integration und Datenprodukte.
Kennzahlenmodelle, BI und operative Auswertungen auf der Plattform.
Zugriffe, Data Lineage und Datenqualität kontrolliert durchsetzen.
Konkrete Anwendungsfälle in Branchen
Maschinen-, ERP- und MES-Daten in Fertigungsprozessen zusammenführen.
Fach- und Verwaltungssysteme mit kontrollierten Zugriffswegen verbinden.
Statusdaten verschiedener Logistiksysteme einheitlich bereitstellen.
Häufige Fragen
Welche Datenplattform ist für uns richtig?
Das lässt sich ohne Quell- und Nutzungsprofil nicht seriös beantworten. Wir vergleichen Warehouse-, Lakehouse- und bestehende Integrationsarchitekturen anhand konkreter Anfragen, Latenz, Datenvolumen, Governance und Kosten.
Müssen alle Daten zentral gespeichert werden?
Nein. Für manche Prozesse reichen klar definierte Schnittstellen und verteilte Datenprodukte. Entscheidend sind Konsistenz, Berechtigungen und zuverlässige Nutzung.
Welche Daten sollten wir zuerst migrieren?
Wir priorisieren ein klar abgegrenztes Datenprodukt mit messbarem Nutzerwert und beherrschbaren Abhängigkeiten. Eine Big-Bang-Migration ist selten der beste Start.
Wie verhindern wir neue Datensilos?
Durch eindeutige Verantwortlichkeiten, gemeinsame Datenverträge, nachvollziehbare Datenmodelle und wiederverwendbare Schnittstellen.
Wie unterscheiden sich Datenplattform-Entwicklung und Data Engineering?
Data Engineering ist die übergreifende Disziplin für Integration und Datenverarbeitung. Die Datenplattform-Entwicklung fokussiert die gemeinsame Architektur, Bereitstellung, Zugriffsschichten und den nachhaltigen Betrieb.
Technisches Erstgespräch
Soll eine bestehende Datenplattform verbessert oder neu aufgebaut werden?
Wir prüfen Quellen, Verbraucher, aktuelle Architektur und einen sinnvollen ersten Datenprodukt-Scope.
Aleksandar Basara
Managing Director
aleks@valanor.co
+49 (0) 711 16 44 6 83
Lindenspürstrasse 22, 70176 Stuttgart
