Acht Leistungsfelder, eine Plattform.

Datenplattformen von Ingestion bis Serving — gebaut für Betrieb und Übergabe, nicht für die Demo.

• Spark-Pipelines und Airflow-Orchestrierung mit Test- und Deployment-Automatisierung
• Lakehouse-Architekturen (Delta Lake, Apache Iceberg) inklusive Datenmodellierung
• Streaming-Ingestion mit Kafka für Near-Realtime-Anwendungsfälle
• Datenprodukt-Schnitt und Serving-Schichten für BI und APIs

Spark · Airflow · Delta/Iceberg · Kafka · dbt

Landing Zones, Migrations- und Kostenarchitektur — jede Entscheidung dokumentiert, jede Infrastruktur als Code.

• AWS Landing Zones mit Multi-Account-Struktur, IAM- und Netzwerkkonzept
• Well-Architected Reviews mit priorisiertem Maßnahmenkatalog
• Migrationspfade von On-Prem und Hadoop in die Cloud
• Sicherheits- und Kostenarchitektur von Anfang an mitgedacht

AWS · Terraform · EMR · Glue · IAM · Networking

Kubernetes-Plattformen und CI/CD als Produkt: Self-Service für Entwicklungsteams statt Ticket-Schleife.

• GitOps-Deployments mit ArgoCD — reproduzierbar und auditierbar
• Goldene Pfade: standardisierte Templates für neue Services
• Interne Entwicklungsplattformen mit Crossplane-Provisionierung
• CI/CD-Pipelines als versioniertes, getestetes Produkt

Kubernetes · ArgoCD · GitOps · Helm · Crossplane · GitHub Actions

RAG-Architekturen und LLM-Integration in Ihre bestehende Datenplattform — mit Evaluierung statt Hype.

• RAG-Design: Retrieval-Strategie, Chunking, Vektor-Indizes auf Ihren Datenbeständen
• LLM-Integration über Amazon Bedrock oder eigene Endpunkte
• Evals-Frameworks: messbare Qualität vor jedem Rollout
• Betriebs- und Kostenmodell für produktive GenAI-Anwendungen

RAG · Amazon Bedrock · Vektor-Indizes · Evals

Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Zugriffskontrolle — DSGVO-konform und audit-bereit.

• Datenkataloge und Lineage über die gesamte Plattform
• Zugriffs- und Verschlüsselungskonzepte nach Least-Privilege
• Datenqualitäts-Checks als Teil der Pipelines
• Lösch- und Aufbewahrungskonzepte für personenbezogene Daten

Unity Catalog / Glue Catalog · Lineage · Great Expectations

Cloud-Kosten pro Team, Produkt und Workload sichtbar machen — und dauerhaft senken.

• Kosten-Transparenz durch konsequentes Tagging und Showback
• Right-Sizing von Compute, Storage und Datenbank-Workloads
• Commitment-Strategie: Savings Plans und Reserved Capacity
• Kosten-Leitplanken als Teil der Plattform (Budgets, Alerts)

AWS Cost Explorer · Tagging · Budgets · Athena-Kostenanalysen

Sehen, was die Plattform tut — bevor es der Fachbereich merkt.

• Metriken, Logs und Traces mit offenen Standards (OpenTelemetry)
• Dashboards und Alerting, die Bereitschaften wirklich nutzen können
• SLOs und Error Budgets für Datenprodukte und Plattformdienste
• Incident-Runbooks als Teil der Übergabe

Prometheus · Grafana · OpenTelemetry · Loki

Altsysteme planbar ablösen: Hadoop-, DWH- und On-Prem-Migrationen in Wellen, ohne Stillstand des Tagesgeschäfts.

• Assessment: Inventar, Abhängigkeiten, Kritikalität, Wellenplan
• Parallelbetrieb mit Daten-Abgleich statt Big-Bang-Cutover
• Automatisierte Konvertierung von Jobs und Datenmodellen, wo sinnvoll
• Abschaltplan mit messbaren Kriterien pro Welle

Assessment · Wellenplanung · Daten-Abgleich · Cutover