Verlässliche Daten für BI, Analytics und AI.
Wir bauen produktionsreife Datenpipelines, Lakehouse-Architekturen und Datenprodukte auf Databricks. Damit neue Quellen schneller angebunden werden, Fachbereiche auf konsistenten Daten arbeiten und euer Data Team weniger Zeit mit Sonderlösungen verliert.
Diese Unternehmen vertrauen uns.
Architektur
Von der Quelle bis zum Datenprodukt
Standardisierte Patterns für eure Quellsysteme
Wir binden operative Systeme, Cloud-Anwendungen, Datenbanken, APIs, Dateien und Event Streams nach wiederverwendbaren Mustern an.
- Oracle
- Microsoft Dynamics
- Salesforce
- REST APIs
- Datei- und Cloud-Storage
- IoT- und Event-Daten
- Oracle
- Microsoft Dynamics
- Salesforce
- REST APIs
- Datei- und Cloud-Storage
- IoT- und Event-Daten
Wann sollte euer Data Engineering neu aufgesetzt werden?
Treten mehrere dieser Muster gleichzeitig auf, braucht ihr gemeinsame Architektur- und Delivery-Standards statt weiterer Einzellösungen.
Datenpipelines sind unzuverlässig
Daten kommen zu spät, unvollständig oder in der falschen Struktur an. Änderungen an Quellsystemen führen regelmäßig zu Ausfällen und manuellen Korrekturen.
Vertrauen in Zahlen fehlt
Teams arbeiten mit unterschiedlichen Datenständen und Definitionen. Diskussionen drehen sich um die richtige Zahl statt um die nächste Entscheidung.
Neue Anforderungen werden zu Einzelprojekten
Jede Quelle, jedes Datenmodell und jeder Report bekommt eine eigene technische Lösung. Wiederverwendung bleibt gering und der Aufwand wächst mit jedem Use Case.
Das Data Team wird zum Bottleneck
Fachbereiche warten auf Daten, Exporte und Anpassungen. Gleichzeitig bindet der Betrieb bestehender Sonderlösungen einen großen Teil der Engineering-Kapazität.
Qualität, Monitoring und Kosten sind nicht transparent
Fehler werden erst in Dashboards sichtbar. Ownership, Observability und eine belastbare Zuordnung der Plattformkosten fehlen.
Was sich im Alltag verändert
Standardisierte Patterns statt Einzellösungen, vom ersten Tag an.
Vorher
Nachher
Neue Datenquellen
BI und AI
Fehlererkennung
Data-Team-Kapazität
Welcher Einstieg passt zu eurer Datenlandschaft?
Ob neue Datenstrecken, eine skalierbare Lakehouse-Struktur oder kuratierte Datenprodukte: Wir starten dort, wo heute der größte Engpass liegt.
Datenpipelines
Für Unternehmen, die Quellen zuverlässig per Batch, CDC oder Streaming anbinden möchten.. Passt, wenn: Ihr braucht zuverlässige, produktive Ingestion- und Transformationspipelines. (2–4 Wochen bis zur ersten produktiven Datenstrecke)
- produktive Ingestion- und Transformationspipelines
- stabile Datenverträge und Fehlerbehandlung
- Schema Enforcement und Schema Evolution
- Monitoring und Datenqualitätsprüfungen
- wiederverwendbare Patterns für weitere Quellen
Lakehouse-Architektur
Für Unternehmen, deren Datenlandschaft mit jedem neuen Projekt komplexer wird.. Passt, wenn: Ihr braucht eine skalierbare Struktur für BI- und AI-Workloads. (individuell)
- Bronze-, Silver- und Gold-Struktur
- Standards für Datenmodelle, Naming und Orchestrierung
- Unity Catalog, Ownership und Zugriffsmodell
- Architektur für skalierbare BI- und AI-Workloads
- klare Trennung von Rohdaten, kuratierten Daten und Business-Logik
Datenprodukte und Semantic Layer
Für Unternehmen, die konsistente Daten und Kennzahlen für Fachbereiche bereitstellen möchten.. Passt, wenn: Ihr wollt governten Self-Service für Fachbereiche. (individuell)
- kuratierte fachliche Datenprodukte
- abgestimmte Business-Definitionen
- Semantic Layer und wiederverwendbare Metriken
- Datenzugriff für BI, Analytics und AI
- governter Self-Service für Fachbereiche
Vom Quellsystem zum produktiven Datenprodukt
Drei Phasen, klare Ergebnisse und ein gemeinsamer Arbeitsrhythmus mit eurem Team.
- Phase
1. Anforderungen und Zielbild klären
Wir erfassen Quellsysteme, Datenkonsumenten, Qualitätsanforderungen und bestehende Architektur. Ergebnis: Ein abgestimmtes Zielbild und ein priorisierter Umsetzungsplan für Pipelines, Datenmodelle und Datenprodukte.
- Phase
2. Datenstrecken produktiv umsetzen
Wir bauen Pipelines, Datenmodelle und Qualitätsprüfungen direkt in eurer Databricks-Umgebung. Ergebnis: Produktive Datenstrecken und nutzbare Datenprodukte, die früh im Projekt Mehrwert liefern.
- Phase
3. Standards und Wissen übergeben
Wir dokumentieren Architektur und Betrieb, erstellen Runbooks und befähigen euer Team zur Weiterentwicklung. Ergebnis: Euer Team kann neue Quellen nach denselben Patterns umsetzen oder den Betrieb an unsere Databricks Operations übergeben.
Statt theoretischer Konzepte haben wir eine pragmatische, maßgeschneiderte Lösung bekommen, die unsere Data-Science-Projekte robuster macht und uns optimal für zukünftige AI- und GenAI-Use-Cases aufstellt.
Warum Unternehmen ihr Data Engineering mit ruhrdot aufbauen
Plattform und Workloads aus einer Hand, mit Übergabe statt Abhängigkeit.
Plattform und Workloads aus einer Hand
Unsere Data Engineers verstehen die Databricks-Plattform, auf der Pipelines und Datenprodukte betrieben werden. Dadurch entstehen weniger Übergaben und klarere Verantwortlichkeiten.
Bewährte Patterns statt Quellprojekt nach Quellprojekt
Wir setzen standardisierte Bausteine für Ingestion, Transformation, Datenqualität und Deployment ein. Neue Quellen können nach demselben Modell ergänzt werden.
Produktionsbetrieb von Anfang an mitgedacht
Monitoring, Fehlerbehandlung, Kostenkontrolle und Ownership gehören zum Scope der Datenstrecke.
Übergabe in euer Team
Code Reviews, Pairing, Dokumentation und Runbooks schaffen die Grundlage für einen eigenständigen Betrieb und die interne Weiterentwicklung.
Track Record
Jahre Erfahrung mit Data-Plattformen
produktive Quellsystem-Anbindungen
Databricks-Zertifizierungen
Consultants und Developer
abgedeckte Branchen
Wo stockt eure Datenbereitstellung?
In einem ersten Gespräch klären wir, welche Datenstrecken heute den größten Engpass erzeugen und welcher Einstieg für euch sinnvoll ist.
Unsere Experten
