Eine beschleunigte Anbindung von Datenquellen an einem zentralen Ort ist unerlässlich. Veraltete Strukturen bremsen Projekte und hemmen Innovationen. Ein moderner ELT-Stack dagegen bietet eine kontinuierliche Datenintegration und unternehmensweite Zugänglichkeit mit einem Minimum an manuellen Eingriffen und ohne zeitaufwendigem Code. Durch eine primäre Ladephase und eine nachgelagerte Transformationsphase gehen keine Informationen verloren, so dass die Qualität von verschiedenen Analysen gesichert ist.
Wir unterstützen Unternehmen bei der Datenintegration aus unterschiedlichen Systemen in eine Single-Source-of-Truth. Als wichtige Komponente des Modern Data Stack ermöglicht die automatisierte Integration die einheitliche Sicht und unkomplizierte Verarbeitung der relevantesten Daten.
Unternehmen benötigen eine Strategie, um Data Pipelines bestmöglich zu entwickeln und zu orchestrieren. Wir berücksichtigen dabei mehrere Ebenen. Auf der Anforderungsebene sichten wir, was genau die Data Pipeline leisten muss. Soll sie Transformationen durchführen, Daten schlicht von einem Ort zum anderen transportieren oder mit einer Verzögerung von zwei bis drei Sekunden Millionen von Events verarbeiten?
Auf technologischer Ebene finden wir heraus, welche Tools und Frameworks dabei helfen, eine robuste Data Pipeline aufzubauen. Damit einhergehend berücksichtigen wir die verfügbaren Skills in einem Unternehmen auf der Ebene des Data Teams. Sind diese Ebenen geklärt und ist die technologische Basis geschaffen, wird die Data Pipeline implementiert. Dafür wählen wir skalierbare und robuste high-performance Lösungen wie zum Beispiel dbt, Fivetran oder Stitch aus.
Die bekumoo SaaS soll deutschlandweit als standardisierte Reporting-Plattform für Autohäuser und ihre jeweils angeschlossenen Niederlassungen etabliert werden. Die größte Herausforderung in diesem Projekt liegt in der Transformation umfangreicher heterogener Daten.
Ist von “low code” oder “no code” die Rede, handelt es sich meist um Plattformen, die Programmierschnittstellen vereinfacht visualisieren und damit die Programmierarbeit weg von professionellen Entwicklern und Entwicklerinnen hin zu Personen ohne technischen Background verlagern. Geschäftsprobleme können deutlich schneller vorangetrieben werden, wenn auf komplizierten Code verzichtet werden kann. Die Entwicklungsabteilung kann sich im Gegenzug auf andere Themen konzentrieren.
Hinter dem Kürzel ETL steckt die Abfolge von klassischen Data Pipelines: Extraction – Transform – Load. Rohdaten werden abgerufen, transformiert und dann in Datenbanken eingespeist. Die meisten cloudbasierten Datenbanken folgen aber dem ELT-Ansatz: Extraction – Load – Transform. Dabei werden Datenquellen direkt in das Zielsystem übertragen und erst dort transformiert. Bei besonders großen Datenmengen ist dies von Vorteil, da es die Skalierbarkeit unterstützt und weniger Ressourcen verbraucht.
