Data Platforms, die im Betrieb funktionieren – nicht nur in der Architektur.

Das Problem: Datenplattformen, die gebaut, aber nicht gelebt werden

In vielen Energieunternehmen existieren drei Generationen von Datenplattformen parallel: das alte Data Warehouse, der neue Data Lake – und dazwischen zwei Tools, die eine Migration versuchen, aber nie abgeschlossen werden. Das Ergebnis: redundante Pipelines, unklare Ownership, Reports, die in drei Systemen unterschiedliche Zahlen zeigen.

Das ist kein Technologieproblem. Es ist ein Umsetzungsproblem. Die meisten Plattform-Initiativen scheitern nicht an der Architektur-Entscheidung, sondern am Übergang vom Pilotprojekt in den Dauerbetrieb.

Was wir konkret bauen

• Architekturentscheidungen mit Begründung – Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric oder Hybrid-Ansätze. Welche Plattform zu Ihren Teams, Systemen und regulatorischen Anforderungen passt.
• Ingestion-Pipelines für die Energiewirtschaft – MaKo-Daten (EDIFACT), SCADA-Telemetrie, Handelssysteme (ETRM), Abrechnungssysteme, externe Marktdaten.
• Medaillon-Architektur mit echter Governance – Bronze/Silver/Gold nicht als Folie, sondern als Code mit Tests, Lineage und Access Control.
• Reporting- und Analytics-Layer – BI-Anbindung, Self-Service-Tools, Regulatorisches Reporting, Management-Dashboards.
• Produktivbetrieb – Monitoring, Alerting, Incident-Prozesse, SLA-Verfolgung, Weiterentwicklung.

Wofür wir nicht gebucht werden

Wir schreiben keine 80-seitigen Strategiepapiere, die in einem Lenkungsausschuss verabschiedet und danach nicht mehr angefasst werden. Wir setzen keine Tools ein, ohne die fachlichen Prozesse dahinter zu verstehen. Wir liefern keine Pilotprojekte ab, die nie produktiv gehen.

Eine Datenplattform ist kein Projekt, das abgeschlossen wird. Sie ist ein System, das lebt. Wer das nicht im Betrieb mitdenkt, baut Ruinen mit Glanzoberfläche.

Typischer Einstieg

• Technische Due Diligence (1 Woche, fester Preis): Bewertung Ihrer aktuellen Plattform, konkrete Hebel, priorisierte Roadmap.
• Architektur-Workshop (2 Tage): Zielbild entwickeln – plattformoffen, mit klaren Entscheidungskriterien.
• MVP-Plattform (3-6 Monate): Erste produktive Pipelines mit echten Fachdaten, statt Mock-Demos.

Was danach kommt

Unsere Kunden arbeiten im Schnitt drei Jahre mit uns. Nicht, weil wir uns reinverkaufen – sondern weil der Aufbau einer tragfähigen Datenplattform exakt so lange dauert. Wir strukturieren das in klare Phasen: Design → Build → Run → Evolve. Jede Phase hat klare Deliverables, Verantwortlichkeiten und Budget-Rahmen.