Datenlagerung im Unternehmensmaßstab

Das Unternehmen hatte mit komplexen, manuellen Datenpipelines zu kämpfen, die schwer zu skalieren und kostspielig zu warten waren. Es wollte Engpässe beseitigen und eine konsistente Datenqualität sicherstellen, um schnelle und effektive Entscheidungen zu ermöglichen. Dazu benötigte es eine moderne Lösung, mit der neue Datensätze mit minimalem Entwicklungsaufwand integriert werden konnten und gleichzeitig die Compliance- und Governance-Anforderungen erfüllt wurden.

Nagarro half dem Kunden bei der Modernisierung seiner Unternehmensdatenplattform mithilfe von Databricks Lakehouse. Wir nutzten ein flexibles PySpark-basiertes Framework, um die Datenerfassung und -validierung domänenübergreifend zu automatisieren. Delta Live Tables erleichterte das Laden von Daten in Delta Lake mit integrierten Qualitätsprüfungen und intelligenten, selbstkorrigierenden Datenpipelines. Intuitive Dashboards ermöglichten allen Benutzern die Überprüfung der Daten, während Unity Catalog für Governance, Sicherheit und Datenherkunft sorgte. Die Medallion-Architektur organisierte die Daten in Rohdaten-, bereinigte und geschäftsfertige Ebenen. Serverlose Rechenleistung reduzierte die Infrastrukturkosten und machte die Lösung skalierbar, kontrollierbar und kosteneffizient.

Diese Implementierung automatisierte die Erfassung, Validierung und Kuratierung in großem Maßstab – was zu schnelleren, saubereren und zuverlässigeren Daten führte. Databricks Workflows reduzierten die Pipeline-Laufzeiten um 60 % und beschleunigten so die Bereitstellung von Erkenntnissen erheblich. Mit einem konfigurationsgesteuerten Ansatz machte der Kunde bei der Einbindung neuer Datensätze keine kundenspezifische Entwicklung mehr erforderlich, was eine schnelle, codefreie Skalierbarkeit und eine 10-mal schnellere Einbindung ermöglichte. Die Benutzer können nun selbstständig auf Daten zugreifen, was ihnen mehr Unabhängigkeit verschafft. Die Plattform bietet hochwertige Daten mit vollständiger Nachverfolgung von Datenänderungen und klarer Sichtbarkeit der Quelle. Außerdem konnten die Rechenkosten um 30 % gesenkt werden.