Bulutistan
Operative Cloud-Daten in nutzbare Transparenz überführen
Für Bulutistan bündelte Deka Technology Betriebsdaten aus APIs und Datenbanken in einer gemeinsamen Reporting-Umgebung. Ein Data Warehouse auf Basis von SQL Server, SSIS-Pipelines und Power BI unterstützte das tägliche Monitoring von Infrastruktur-, Service- und Abrechnungsprozessen.
- Leistungsbereich
- Daten & KI
- Weitere Kompetenzen
-
- Cloud-Betriebsdaten
Projektüberblick
- Kunde
- Bulutistan
- Projektfokus
- Operatives Monitoring, Analytics und Reporting
- Datengrundlage
- Microsoft-SQL-Server-Data-Warehouse mit Datenübernahme aus APIs und Datenbanken
- Reporting
- Power-BI-Dashboards auf Basis von SSIS-ETL-Prozessen
- Operative Abdeckung
- Infrastruktur-, Backup-, Incident-, Request- und Change-Daten
- Anbindung an Geschäftsprozesse
- Analysedaten unterstützten zugehörige Abrechnungsabläufe
Herausforderung
Relevante Informationen lagen verteilt in Infrastruktur-, Backup-, Incident-, Request-, Change- und Abrechnungssystemen. Für eine verlässliche operative Sicht mussten diese Daten wiederholbar übernommen, vereinheitlicht und ausgewertet werden, anstatt sie manuell zusammenzuführen.
Die Datenbasis sollte sowohl technische Betriebsfragen als auch angrenzende Geschäftsprozesse unterstützen. Gefragt war daher keine isolierte Dashboard-Lösung, sondern eine Architektur, die Datenintegration, Aufbereitung und Reporting miteinander verband.
Rolle von Deka Technology
Deka Technology konzipierte das Data Warehouse auf Basis von Microsoft SQL Server und realisierte Datenpipelines für API- und Datenbankquellen. SSIS übernahm Transformation und Ladevorgänge; Power BI stellte die aufbereiteten Informationen für operative Analysen bereit.
Der Umfang umfasste Ressourcennutzung virtueller Maschinen, Backup-Jobs, Incidents, Kundenanfragen und Changes. Analysedaten flossen außerdem in Abrechnungsabläufe ein, darunter die Automatisierung für die 25 größten Kunden von Bulutistan.
Vorgehen
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Datenquellen erfassen
Daten aus Infrastruktur, Backup, Service Management und Abrechnung wurden über APIs und Datenbanken strukturiert aufgenommen.
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Zentrale Datengrundlage aufbauen
Ein SQL-Server-Data-Warehouse diente als konsolidierte und strukturierte Zielumgebung.
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Wiederholbare ETL-Prozesse realisieren
SSIS-Pipelines übernahmen Daten aus mehr als 25 Quellen und bereiteten sie für die weitere Nutzung auf.
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Entscheidungsorientierte Reports entwickeln
Power BI übersetzte technische und operative Datensätze in nutzbare Monitoring-Ansichten.
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Analytics mit Geschäftsprozessen verbinden
Die gemeinsame Datenbasis unterstützte neben dem Monitoring auch die Abrechnungsautomatisierung für die 25 größten Kunden.
Ergebnisse
Laut der zugrunde liegenden Projektdarstellung wurden täglich mehr als 1.100 virtuelle Maschinen und mehr als 1.000 Backup-Jobs überwacht.
Die Projektdarstellung nennt eine Einsparung von mehr als 100 Arbeitsstunden pro Monat.
Mehr als 25 ETL-Datenquellen speisten die Reporting-Umgebung.
Die Projektdarstellung beschreibt die Automatisierung von Abrechnungsprozessen für die 25 größten Kunden von Bulutistan.
Das Projekt etablierte eine gemeinsame Analytics-Grundlage für technische Abläufe und damit verbundene Geschäftsprozesse.
Quellenhinweis: Alle Zahlen stammen aus der archivierten Projektdarstellung. Die Quelle nennt weder die Berechnungsmethode der monatlichen Zeitersparnis noch eine Definition von „überwacht“ für die täglichen Infrastrukturwerte.
Technologie
- Microsoft Power BI
- Microsoft SQL Server
- PostgreSQL
- SQL Server Integration Services
- C#
Deka Technology
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