Fachbereich: IT & Business Intelligence
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Der Betreiber eines europaweit führenden Container-Binnenhafens stand vor der Herausforderung, eine stetig wachsende Datenmenge zu bewältigen und gleichzeitig steigende Anforderungen an Skalierbarkeit, Datenverarbeitung und Reporting zu erfüllen. Die bisherige On-Premise-Dateninfrastruktur wurde diesen Anforderungen nicht mehr gerecht, da sie nur begrenzte Möglichkeiten zur Verarbeitung großer und heterogener Datenmengen bot. Besonders herausfordernd war zudem die mangelnde Verwendungsmöglichkeit von IoT-Daten. Darüber hinaus führten hohe Lizenzkosten und lange Entwicklungszeiten im Bereich Data Engineering zu Engpässen in der Weiterentwicklung der Datenplattform.
Vor diesem Hintergrund entschied sich das Unternehmen dazu, eine zukunftssichere Modernisierung der bestehenden Daten-Infrastruktur vorzunehmen. Einen wesentlichen Aspekt dabei stellte die Migration in die Cloud dar, um eine leistungsstarke, skalierbare und kosteneffiziente Lösung zu schaffen.
Das Projekt begann mit einer umfassenden Bestandsaufnahme der bestehenden IT- und Daten-Landschaft sowie einer Definition der größten Pain Points in Bezug auf die aktuelle Plattform. Anschließend wurde eine fachliche sowie technische Anforderungsanalyse durchgeführt, um ein grobes Zielbild der zukünftigen Datenplattform zu skizzieren. Basierend auf dem Zielbild wurde ein detailliertes Solution Design erstellt, welches eine Spezifikation aller essenziellen Komponenten der neuen Plattform enthielt. Ebenso wurden die nötigen Schritte zur Migration sowie zum Redesign der bestehenden Datenpipelines geplant.
In der Umsetzungsphase erfolgte dann die Migration und Überarbeitung der bestehenden Datenpipelines, um diese an den teils unterschiedlichen Verfahrens- und Herangehensweisen in einer Cloud-Umgebung auszurichten. Das beinhaltete die Implementierung der Datenanbindung mittels Data Factory und die Einführung metadatengesteuerter Ladeverfahren.
Die Datenmodellierung und -bereitstellung wurde anhand der Daten-Modellierungstechnik Data Vault 2.0 unter Einsatz des Datenautomatisierungstools Data Vault Builder umgesetzt. So konnten die Migration und das Redesign in sehr kurzer Zeit umgesetzt werden. Bei der finalen Migration aller Bestandsberichte auf die neue Plattform wurde eine 1:1 Migration angestrebt, um Aufwände bei der Überführung zu minimieren.
Die Sicherstellung des Know-how-Transfers war ebenfalls ein sehr wichtiges Thema im Projekt. Mit gezielten Grundlagenschulungen und darauf aufbauenden, kontinuierlichen Coaching Sessions haben die areto Daten-Experten dazu beigetragen, dass die Data Engineers und Data Analysts des Kunden die neue Datenplattform eigenständig warten und weiterentwickeln können.
areto brachte in diesem Projekt umfassende Expertise in verschiedenen Bereichen ein:
Mit der Modernisierung der Datenplattform konnte der Kunde wesentliche Effizienzsteigerungen in der Datenverarbeitung und -nutzung erzielen. Die neue Architektur ermöglicht es, fundierte, datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit zu treffen – insbesondere in den Bereichen Logistik, Produktion, Finanzen & Controlling.
Zu den konkreten Vorteilen des Projekts zählen:
Durch die enge und professionelle Zusammenarbeit wurde eine nachhaltige Datenarchitektur geschaffen, die zukünftige Erweiterungen und Innovationen ermöglicht. Dank der durchgeführten Schulungen und des internen Know-how-Aufbaus kann das Unternehmen die Plattform nun eigenständig weiterentwickeln und flexibel auf zukünftige Herausforderungen reagieren.
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