Die Pipeline, die niemand anfassen will
Jedes Unternehmen hat diesen einen ETL-Job — vor fünf Jahren von jemandem gebaut, der längst weg ist, läuft auf einem Server, den niemand verwaltet, und transformiert Daten durch eine Logik, die niemand versteht. Er bricht an Feiertagen ab, versagt still bei Schema-Änderungen, und das verantwortliche Team erfährt es erst, wenn der Montagmorgen-Bericht fehlt.
Moderne ETL/ELT-Pipelines sollten versioniert, getestet, überwacht und selbstheilend sein. Sie sollten Schema-Evolution handhaben, Daten-Lineage verfolgen und bei Qualitätsproblemen alarmieren — nicht nur Bytes von A nach B bewegen.
Kartieren & Entwerfen
Wir kartieren Quellsysteme, Transformationslogik und Ziel-Schemata. Die Pipeline-Architektur wird für Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit konzipiert.
Aufbauen & Testen
Pipeline-Entwicklung mit Unit-Tests für Transformationslogik, Integrationstests für den Datenfluss und Abgleichprüfungen für die Genauigkeit.
Überwachen & Warten
Pipeline-Observability mit SLA-Tracking, Fehler-Alerting und automatisierter Wiederherstellung. Proaktive Wartung statt reaktivem Feuerlöschen.
Was wir liefern
Enterprise-Grade-Datenintegration mit ADF: parametrisierte Pipelines, Linked Services, Integration Runtimes und Monitoring. Komplexe Orchestrierung handhabbar gemacht.
Wartung und Modernisierung bestehender SSIS-Pakete. Inkrementelle Migration zu cloud-nativen Alternativen bei gleichzeitigem Datenfluss.
SQL-First-Transformation mit dbt: versionierte Modelle, automatisierte Tests, Dokumentation und Lineage. Der moderne Standard für Analytics Engineering.
Großskalige Datenverarbeitung mit Apache Spark auf Databricks. Verarbeitung von Terabytes an Daten mit Delta Lake für ACID-Transaktionen und Time-Travel-Abfragen.
Echtzeit-CDC von SQL Server, Oracle, PostgreSQL und MySQL. Streaming von Änderungen an nachgelagerte Systeme ohne Beeinträchtigung der Quelldatenbank-Performance.
SSIS-Pipelines veraltet oder Data Warehouse immer im Rückstand?
Sprechen Sie mit einem Pipeline-Ingenieur, der ETL im Enterprise-Maßstab migriert und modernisiert.
Arvato Turkey
Mehrere nicht verbundene Datenquellen, die manuelle Datenaufbereitung erforderten. Analysten verbrachten 60% ihrer Zeit mit Datenbereinigung statt mit Analyse.
Wir haben automatisierte ETL-Pipelines mit KNIME und Azure Data Factory gebaut, Daten aus 6 Quellen mit automatisierten Qualitätsprüfungen und geplanter Orchestrierung standardisiert.
Analysten verbringen jetzt 90% der Zeit mit Analyse, nicht mit Aufbereitung. Daten-Refresh von täglicher manueller auf stündliche automatisierte Aktualisierung.
Wo wir es anwenden
- Alternde SSIS-Pakete modernisieren, ohne Datenlücken zu erzeugen
- ETL-Schicht neu aufbauen für 10-fach schnellere Datenaktualisierung
- Operative Datenänderungen in Echtzeit mit CDC streamen
- Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen Pipeline konsolidieren
- Datenplattformen migrieren mit null Datensatzverlust
Technologien
Microsoft 
Cloudera