Pipelines wie Software
Versionskontrolle, Code-Review, CI und Umgebungen. Keine handeditierten Jobs auf einem Server.
Data Analytics
Data Engineering
ELT-Pipelines, Orchestrierung und Datenqualitäts-Engineering, die jede nachgelagerte Zahl vertrauenswürdig halten.
Was wir tun
Data Engineering ist die unscheinbare Schicht, von der alles andere abhängt: Ingestion aus Ihren Systemen, Transformation in saubere Modelle, Orchestrierung nach Zeitplan und Qualitäts-Gates, die schlechte Daten stoppen, bevor sie ein Dashboard erreichen. Wir bauen und betreiben sie mit der Sorgfalt von Produktionssoftware, denn für Ihr Reporting ist sie genau das.
Pipelines sind Code: dbt für Transformation, Airflow oder Dagster für Orchestrierung, Fivetran oder Airbyte für Ingestion, alles in Git mit CI, Tests und Review. Ein Engagement beginnt meist damit, den Bestand zu stabilisieren; danach erweitern wir Quelle für Quelle, mit Tests zu jedem Modell, nicht als Aufräumphase, die nie kommt.
Was sich für Ihr Team ändert: Der Morgen beginnt nicht mehr mit einem kaputten Dashboard und einem Slack-Thread voller Vermutungen. Ausfälle alarmieren die richtige Person mit Lineage im Anhang, Incidents haben Runbooks, und eine neue Quelle ist ein routinierter Pull Request statt eines fragilen Nebenprojekts. Datenqualität wird vom Gefühl zur Zahl mit SLA.
Warum es sich lohnt
Qualitäts-Gates eingebaut
Tests auf Aktualität, Volumen und Schema laufen bei jedem Load und stoppen schlechte Daten früh.
Ausfälle, die sich selbst erklären
Alerts tragen Lineage und Kontext, die Behebung dauert Minuten statt eines Vormittags Archäologie.
Kosten, die vernünftig skalieren
Inkrementelle Modelle und richtig dimensionierte Warehouses halten die Rechnung proportional zum Nutzen.
Ein Stack, den Ihr Team halten kann
Bewährte, dokumentierte, weit verbreitete Tools, die Ihre künftigen Mitarbeiter bereits kennen.
Data Analytics
Wie wir arbeiten
01
Stabilisieren
Wir versehen den Bestand mit Tests, Alerting und Lineage, damit der Boden aufhört zu wanken.
02
Standardisieren
Ingestion, Transformationen und Orchestrierung laufen auf ein reviewtes, dokumentiertes Muster zusammen.
03
Erweitern
Neue Quellen und Modelle kommen in Prioritätsreihenfolge, Tests und Dokumentation sind Merge-Voraussetzung.
04
Betreiben und übergeben
On-Call, Runbooks und Dashboards für die Pipelines selbst, dann eine gestufte Übergabe an Ihre Engineers.
Ergebnisse
ELT-Pipelines in Git mit CI
Orchestrierung mit Retries und Alerting
Datenqualitäts-Testsuite und SLAs
Lineage und Pipeline-Dokumentation
Incident-Runbooks und Übergabe
Antworten auf Ihre Fragen
Unsere Pipelines brechen wöchentlich. Neu bauen oder reparieren?
Meist zuerst reparieren. Tests und Alerting um die bestehenden Pipelines stoppen die Blutung in Wochen; neu gebaut wird inkrementell dort, wo das Audit zeigt, dass es sich lohnt. Der große Rewrite ist selten die Antwort.
Fivetran oder eigene Ingestion?
Verwaltete Konnektoren für Standardquellen, eigener Code nur dort, wo APIs ungewöhnlich sind oder Volumina die zeilenbasierte Preisgestaltung teuer machen. Das Audit enthält diese Rechnung pro Quelle, mit Zahlen statt Vorlieben.
Wie definieren Sie Datenqualität?
Als Tests mit Verantwortlichen: Aktualität, Volumen, Schema, Eindeutigkeit und Geschäftsregeln, geprüft bei jedem Lauf. Qualität ist eine Zahl auf einem Dashboard und ein Alert mit Namen daran, kein Slogan.
Machen Sie die Pipelines langweilig
Sagen Sie einem Senior Engineer, wo es klemmt, und bekommen Sie einen Stabilisierungsplan in Wochen.
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