Data Engineering mit Branchenwissen – Code, der in der Energiewirtschaft trägt.

Warum Data Engineering in der Energiewirtschaft anders ist

Ein Data Engineer, der aus der Finanzbranche oder dem E-Commerce kommt, braucht in einem Energieunternehmen im Schnitt 6-9 Monate, um die fachlichen Eigenheiten zu verstehen: Viertelstundenlogik, Bilanzkreissystematik, Redispatch-Prozesse, Unbundling-Anforderungen, die Besonderheiten von SLP- und RLM-Messungen.

Das ist Zeit, die Projekte nicht haben. Wir bringen dieses Verständnis mit – und setzen damit Pipelines auf, die fachlich korrekt sind, nicht nur technisch sauber.

Was wir tatsächlich machen

• EDIFACT-Verarbeitung und MaKo-Pipelines – UTILMD, MSCONS, INVOIC, REMADV mit Validierung, Fehlerhandling und SLA-Monitoring.
• Zeitreihen-Integration – Millionen von Viertelstundenwerten aus EDM-Systemen, Smart Metern und SCADA in performante Lakehouse-Strukturen.
• Handels- und Risikodaten – ETRM-Anbindung (Endur, Allegro, Nextrade), Marktpreisfeeds (EEX, EPEX, Refinitiv), Forward-Curves, Positionsdaten.
• Stammdaten-Harmonisierung – Marktlokationen, Messlokationen, Bilanzkreise, Vertragsdaten über System- und Unternehmensgrenzen hinweg.
• Reverse-ETL – Daten zurück in operative Systeme, die die Fachabteilung tatsächlich nutzt.

Tools, mit denen wir arbeiten

Wir sind plattformoffen. Welche Tools wir empfehlen, hängt von Ihrer Umgebung ab – nicht von unserer Präferenz.

• Transformation: dbt, Spark, Snowflake SQL, Dataflow
• Orchestrierung: Azure Data Factory, Airflow, Dagster, Databricks Workflows
• Streaming: Kafka, Azure Event Hubs, Databricks Structured Streaming
• Storage: Delta Lake, Apache Iceberg, Snowflake, Parquet

Wie wir Qualität sichern

Eine Pipeline ohne Tests ist kein Produkt. Es ist ein Risiko, das darauf wartet, in einer Abrechnungsperiode explizit zu werden.

• Unit Tests auf Transformationslogik
• Data Quality Tests (Uniqueness, Not-Null, Relationships, Custom Business Rules)
• End-to-End-Tests mit Produktivdaten-Samples
• Lineage und Dokumentation als Nebenprodukt des Entwicklungsprozesses, nicht als Endabnahme-Aufgabe

Einstieg

Typische erste Projekte sind MaKo-Automatisierungen, Handelsdaten-Konsolidierungen oder die Migration von Legacy-SSIS/Oracle-Pipelines auf moderne Cloud-Stacks. Alles mit festem Projektrahmen und klaren Deliverables.