Was ist eine Data-Platform

Eine Data Platform ist das Rückgrat moderner, datengetriebener Unternehmen. Sie ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zentral zu bündeln, zu verarbeiten und in wertvolle Insights umzuwandeln.

Egal ob für präzisere Forecasts, optimierte Marketing- kampagnen oder die Entwicklung von AI-Modellen –

eine gut strukturierte Data Platform sorgt dafür, dass Daten sicher, konsistent und skalierbar verfügbar sind

und trägt so maßgeblich zur Wettbewerbsfähigkeit bei.

Die Auswahl an Tools für den Aufbau einer Data Platform ist enorm – doch nicht jede Lösung passt zu den individuellen Anforderungen. Eine Data Platform sollte die geplanten Use Cases effizient unterstützen, ohne dabei unnötigen Overhead zu erzeugen. Wir bieten zwei maßgeschneiderte Optionen an:

Basic-Variante: Ideal für Unternehmen, die beginnen, ihre Daten systematisch zu verarbeiten. Diese Variante bietet alle grundlegenden Funktionen, um datengetriebene Insights zu generieren und mit AI und Machine Learning tiefere Analysen zu ermöglichen. Sie bildet die perfekte Basis für eine spätere Skalierung, ist anwenderfreundlich und kann bequem über No-Code-Lösungen und SQL genutzt werden.

Professional-Variante: Entwickelt für Unternehmen mit größeren Data-Teams, die komplexe Use Cases sicher und effizient umsetzen möchten. Die Platform ist modular aufgebaut, sodass nicht jeder Baustein zwingend erforderlich ist, sondern bei Bedarf flexibel ergänzt werden kann – für maximale Anpassungsfähigkeit und Effizienz.

Baustein

Funktion

Tool Empfehlung

Data Warehouse

Ein Data Warehouse bietet eine zentrale, skalierbare Platform zur Speicherung, Transformation und Analyse großer Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen, die für Business-Intelligence- und Reporting-Zwecke genutzt werden können.

Empfehlung

Snowflake: Snowflake ist eine moderne, skalierbare und sehr benutzerfreundliche Data Warehouse Lösung. Per SQL können Daten verarbeitet und Verarbeitungsschritte automatisiert werden. Snowflake bietet außerdem einfach zu nutzende AI und ML Möglichkeiten.

Alternativen: Google BigQuery und Azure Synapse bieten Alternativen, wenn man bereits auf einen Cloud Anbieter setzt und dabei bleiben will.

Datenpipeline-Tool

Ein Datenpipeline-Tool ruft Daten aus Externen Systemen wie Google Analytics, ERP Systemen usw. ab und lädt sie ins Data Warehouse.

Empfehlung

Fivetran/Airbyte: Beide Tools ermöglichen es Unternehmen, Daten nahtlos und flexibel zwischen verschiedenen Quellen und Zielen zu bewegen und bieten benutzerfreundliche Cloud-Lösungen, die für die meisten Standardfälle keine eigene Programmierung erfordert.

Reporting Tool

Ein Reporting Tool ermöglicht es Unternehmen, Daten zu visualisieren und aussagekräftige Berichte zu erstellen, die fundierte Entscheidungen unterstützen.

Empfehlung

PowerBI/Metabase: Beide Tools bieten einfache Möglichkeiten Daten zu visualisieren und im Unternehmen zur Verfügung zu stellen.

Alternativen: Es gibt es Vielzahl von BI Tools, sowohl von vielen großen Cloud-Anbietern als auch von speziellen Analytics-Unternehmen. Fokus sollte hier in der Einfachheit und einem passendem Preismodell liegen.

Entwicklung / IDE

Enticklung / IDE

Die Verarbeitung von Rohdaten zu konsistenten und zusammenhängenden Business-Informationen ist entscheidend, um Entscheidungen zu treffen, die wirklich Business-Impact haben.

Eine IDE unterstützt dabei das Schreiben und Verwalten von Code.

Empfehlung

SQL: Snowflake ermöglicht eine einfache Transformation der Daten mittels SQL.

DataGrip (optional): Auch wenn Snowflake eine Weboberfläche zur Entwicklung bietet, so kann ein Tool wie DataGrip die Entwicklung bedeutend erleichtern. Durch Git kann zusätzlich der Code sauber verwaltet werden.

Die Professional-Variante basiert auf den Komponenten der Basic-Variante und ergänzt sie um Konzepte, die insbesondere das Arbeiten in größeren Teams ermöglicht und das Umsetzen von komplexen Use-Cases robust gestaltet. Je nach Anforderungen kann hier das Datapipeline-Tool (Airbyte) durch klassischen Python Code ersetzt und durch ein Workflowmanagement System automatisiert werden.

Entwicklung / IDE

Gerade für fortgeschrittene Use Cases reicht SQL alleine nicht aus, wie z.B. für AI/ML Use-Cases und tiefgehende Analysen.

Empfehlung

Python: Python hat sich im Data Bereich (Engineering, Analytics, Science) in den letzten Jahren zu dem Standard entwickelt. Standard Libaries ermöglichen die Umsetzung aller Use-Cases und eine direkte Anbindung an Snowflake.

PyCharm Professional: PyCharm bietet eine der professionellsten und umfassendsten Entwicklungsumgebungen an. Nicht nur zur Entwicklung von Code, auch das Arbeiten und Visualisieren von Daten sowie die Verwaltung von Datenbanken werden perfekt unterstützt,

Workflow Management

Das Laden und Aufbereiten von Daten ins DWH sowie die Integration von AI- und ML-Modellen erfordert zahlreiche, präzise abgestimmte Verarbeitungsschritte. Ein Workflow-Management-System orchestriert diese Abläufe, sorgt für Übersicht und macht Probleme in komplexen Systemen sofort sichtbar.

Empfehlung

Dagster: Dagster ist ein modernes Workflow-Management-System, das selbst komplexe Datenprozesse übersichtlich und steuerbar macht. Es ermöglicht die direkte Integration von Datenvalidierung und den Aufbau eines Data Catalogs.

CICD Pipeline

Eine CI/CD-Pipeline automatisiert Tests, Code-Checks und Deployments, wodurch Fehler frühzeitig erkannt und Entwicklungsprozesse effizienter gestaltet werden. So wird eine stabile, konsistente Codebasis sichergestellt, die auch bei häufigen Änderungen zuverlässig bleibt.

Empfehlung

GitLab: GitLab ist eine führende Platform für Software-Management und Deployment. Sie bietet umfassende Automatisierungsstrukturen und unterstützt effizientes Arbeiten in großen Teams.

Robuste und skalierbare Entwicklung - AI Ready

‭ Wachsende Dataplatformen mit mehreren Datenbanken und automatisierten Prozessen erfordern eine klare, skalierbare Struktur, um Übersicht und Effizienz zu gewährleisten. Eine robuste Entwicklungsumgebung ist daher entscheidend, um effizientes Arbeiten und den effektiven Einsatz von AI-Tools zu ermöglichen.

Empfehlung

Eine robuste und skalierbare Entwicklung gelingt, wenn die verwendeten Tools perfekt zusammenspielen. Wir unterstützen beim Aufbau einer skalierbaren Python-Projektstruktur, die alle wichtigen‬ Komponenten wie Tests, Code-Checks und getrennte Development- und Produktivumgebung‬

umfasst ‭ – für eine zuverlässige und effiziente Entwicklung, auch in größeren Teams.‬

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