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Neoinsights
Fallstudien

Bewährte Ergebnisse. Geliefert.

Echte Projekte. Messbare Ergebnisse. Von Legacy-Modernisierung bis Kostenreduzierung – so helfe ich Data Teams schneller und smarter zu arbeiten.

01

Lakehouse-Migration für SaaS ERP

SaaS ERP Anbieter

Pipeline-Ausführungszeit um 10% reduziert
Cloud-Kosten durch Workload-Tuning und FinOps um 25% gesenkt
Verbesserte Datenauffindbarkeit über analytische Datasets
Production-grade Datenqualitätsprüfungen mit PyDeequ integriert

Herausforderung

Ein wachsendes SaaS-ERP-Unternehmen kämpfte mit seinem veralteten Data Lake. Pipeline-Ausführungszeiten waren langsam, die Datenauffindbarkeit schlecht und das Team verbrachte mehr Zeit mit Fehlersuche als mit neuen Features.

Lösung

Ich habe die analytische Datenplattform von einem Legacy Data Lake zu einer modernen Lakehouse-Architektur skaliert, mit PySpark, Apache Iceberg, AWS Glue und Python. Implementierung von Medallion-Architektur-Patterns (Bronze, Silver, Gold) mit klarer Trennung von Ingestion, Veredelung und kuratierten analytischen Datasets.

Meine Rolle

Data Platform Engineer – verantwortlich für Architekturdesign, Pipeline-Entwicklung, Orchestrierung und Infrastruktur-Automatisierung.

Wichtige Liefergegenstände

  • 01Lakehouse-Architektur mit Medallion-Pattern auf Apache Iceberg
  • 02Modulare PySpark-Pipelines mit konfigurationsgesteuerten Jobs
  • 03Apache Airflow Orchestrierung auf AWS ECS mit Scheduling und Retries
  • 04Terraform-basierte Infrastruktur für reproduzierbare Deployments

Zugehörige Leistung

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02

Cloud Lakehouse Platform für Energiesektor

Energy Tech Unternehmen

SLA-gesteuerte, zuverlässige Datenlieferung an Stakeholder erreicht
Incident-Reaktionszeit durch proaktives Alerting reduziert
Compute und Daten-Layouts für kosteneffiziente Verarbeitung optimiert
Reproduzierbare Umgebungen mit Terraform über Dev und Prod ermöglicht

Herausforderung

Ein Energieunternehmen benötigte eine robuste Cloud-basierte Datenplattform für Batch- und Streaming-Workloads. Bestehende Pipelines waren instabil, hatten kein ordentliches Monitoring und keine klare Data Governance.

Lösung

Ich habe eine Cloud-basierte Lakehouse-Datenplattform entworfen und betrieben, die Batch- und Streaming-Ingestion, Transformation und analytisches Serving unterstützt. Implementierung von Medallion-Architektur, verteilten Processing-Pipelines und umfassenden CI/CD-Workflows.

Meine Rolle

Senior Data Platform Engineer – verantwortlich für Plattform-Architektur, Pipeline-Entwicklung, Infrastructure-as-Code und Monitoring-Setup.

Wichtige Liefergegenstände

  • 01Lakehouse-Plattform mit Delta Lake und Medallion-Architektur
  • 02PySpark- und Golang-basierte Datenpipelines mit deterministischer Verarbeitung
  • 03GitHub Actions CI/CD für automatisiertes Testing und Deployment
  • 04Monitoring und Alerting mit strukturiertem Logging und Fehlerbenachrichtigungen

Zugehörige Leistung

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03

Azure Databricks Plattform-Optimierung

Enterprise Consulting-Kunde

Runtime-Verbesserungen von 20-35% bei kritischen Workloads
Fehlgeschlagene Production-Runs um über 40% reduziert
Täglicher Compute-Verbrauch durch inkrementelle Verarbeitung ~20% gesenkt
5-15 Engineers in Lakehouse-Patterns und Spark Best Practices geschult

Herausforderung

Ein Consulting-Kunde hatte Azure Databricks eingeführt, kämpfte aber mit inkonsistenter Job-Performance, häufigen Pipeline-Fehlern und fehlender Governance. Teams arbeiteten isoliert mit duplizierten Daten und unvorhersehbaren Kosten.

Lösung

Ich habe production-grade Medallion Lakehouse-Architekturen auf Azure Databricks mit Delta Lake und PySpark implementiert. Cluster-Konfigurationen optimiert, Datenzugriffskontrollen etabliert und Git-basierte CI/CD-Workflows erstellt.

Meine Rolle

Data Engineer & Consultant – leitete Architektur-Implementierung, Performance-Optimierung und führte Spark-Workshops für Kundenteams durch.

Wichtige Liefergegenstände

  • 01Medallion Lakehouse-Architektur mit Delta Lake
  • 02Optimierte Databricks Cluster-Konfigurationen und Autoscaling-Policies
  • 03Databricks Jobs mit Retry-Logik und Dependency-Management
  • 04Table ACLs und Data Masking für Enterprise-Datenzugriffskontrolle

Zugehörige Leistung

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04

RAG-basierter KI-Agent für Kundensupport

B2B SaaS Unternehmen

80% Nutzerzufriedenheit bei Kundensupport-Automatisierung erreicht
Manuelle Ticketbearbeitung für Routineanfragen reduziert
Support-Team kann sich auf hochwertige Interaktionen konzentrieren
Serverless-Architektur minimiert operativen Overhead

Herausforderung

Das Support-Team eines SaaS-Unternehmens war mit repetitiven Anfragen überlastet. Manuelle Ticketbearbeitung war langsam, inkonsistent und hinderte das Team daran, sich auf komplexe Kundenprobleme zu konzentrieren.

Lösung

Ich habe eine serverlose RAG-basierte KI-Agent-Architektur mit OpenAI, LangChain, Qdrant, Airflow und AWS Lambda integriert. Das System automatisierte Routineanfragen bei gleichzeitiger Qualitätssicherung durch vektorbasiertes Retrieval und kontextuelle Antworten.

Meine Rolle

AI/ML Engineer – entwarf die RAG-Architektur, baute die Vector-Pipeline und integrierte mit bestehender Support-Infrastruktur.

Wichtige Liefergegenstände

  • 01RAG-basierter KI-Agent mit LangChain und OpenAI
  • 02Qdrant Vector-Datenbank für semantische Suche
  • 03Airflow-orchestrierte Dokument-Ingestion-Pipeline
  • 04AWS Lambda Serverless-Deployment für Kosteneffizienz

Zugehörige Leistung

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