Häufig gestellte Fragen

Wir starten mit einem kostenlosen 30-minütigen Kennenlerngespräch, in dem ich mehr über Ihre Datenherausforderungen, Ihre aktuelle Infrastruktur und Ihre Ziele erfahre. Anschließend erstelle ich ein kurzes Angebot mit einem vorgeschlagenen Vorgehen, einem Zeitplan und einem Festpreis oder Stundensatz - ohne Verpflichtung. Die meisten Projekte starten innerhalb von ein bis zwei Wochen nach dem ersten Gespräch.

Hauptsächlich remote. Meine Kunden sind in Deutschland und Europa verteilt, und moderne Kollaborationstools ermöglichen eine reibungslose Remote-Zusammenarbeit im Bereich Data Engineering. Vor-Ort-Besuche bei Ihnen können bei Bedarf vereinbart werden - zum Beispiel für einen Kick-off-Workshop, ein Architektur-Review oder eine Team-Schulung.

Ich habe mit SaaS-Unternehmen, Energieversorgern und Enterprise-Beratungskunden gearbeitet. Der gemeinsame Nenner ist nicht die Branche, sondern die Herausforderung: Unternehmen, deren Daten auf verschiedene Systeme verteilt sind, deren Pipelines zu oft ausfallen oder deren Analysen zu weit hinter der Realität hinterherhinken. Wenn das bekannt klingt, spielt die Branche keine Rolle.

Beides ist möglich. Die meisten Engagements sind projektbasiert (mit definiertem Umfang, Liefergegenständen und Zeitplan), aber ich arbeite auch auf monatlicher Retainer-Basis für laufende Plattformbetreuung, Optimierung oder die teilweise Einbindung in ein bestehendes Datenteam. Im Kennenlerngespräch klären wir gemeinsam, welche Struktur zu Ihrer Situation passt.

Sprachen & Tools: Python, Golang, SQL, dbt, Apache Spark, Spark Structured Streaming, FastAPI Tabellenformate: Delta Lake, Apache Iceberg Datenplattformen: Databricks Cloud: AWS (ECS, EC2, Glue, S3, Athena, Kinesis, Lambda, Redshift) und Azure (Synapse, Databricks, Blob Storage, Functions) Orchestration: Apache Airflow KI/ML: OpenAI, MLflow, Qdrant, Chroma, LangChain, LangGraph, MCP CI/CD: GitHub Actions, Azure DevOps, GitLab CI/CD Containerisierung: Docker, Kubernetes Infrastruktur als Code: Terraform

Ein Data Lakehouse kombiniert die kostengünstige, flexible Speicherung eines Data Lakes mit der strukturierten Abfrageleistung eines Data Warehouses - alles in einer Architektur. Technologien wie Delta Lake (auf Databricks) und Apache Iceberg machen dies möglich. Es ist die richtige Wahl, wenn Sie derzeit einen Data Lake und ein Warehouse getrennt betreiben oder wenn Ihr Team zu viel Zeit damit verbringt, Daten zwischen Systemen zu verschieben. Zwei meiner Fallstudien (SaaS ERP und Energiesektor) beinhalteten die Migration von Legacy-Data-Lakes zu Lakehouse-Architekturen - beide führten zu Kosteneinsparungen von 10-25% und deutlich schnelleren Pipelines.

Ja - FinOps (Cloud-Kostenoptimierung) ist einer der konstantesten Vorteile, die ich liefere. Typische Einsparungen liegen bei 20-50% der aktuellen Cloud-Ausgaben. Die Haupthebel sind: Umstieg von vollständigen Tabellenscans auf inkrementelle Verarbeitung, richtige Dimensionierung von Compute-Clustern (besonders Databricks), Optimierung von Speicherformaten (Spaltenformate wie Parquet/Delta statt rohem CSV/JSON) und Identifizierung ungenutzter oder überprovisionierter Ressourcen. In einem Projekt reduzierten Workload-Tuning und FinOps die Cloud-Kosten eines Kunden um 25%. In einem anderen senkte inkrementelle Verarbeitung allein den täglichen Databricks-Verbrauch um 20%.

Ja. Mein KI-Schwerpunkt liegt auf agentischer KI - Systemen, die echte Geschäftsprozesse automatisieren und vereinfachen, keine Demos oder Einzel-Modelle. Denken Sie an KI-Agenten, die Support-Anfragen bearbeiten, Dokumentenverarbeitung automatisieren oder umsetzbare Empfehlungen aus Ihren Daten liefern - ohne menschliches Eingreifen. Ich habe einen RAG-basierten KI-Agenten für das Support-Team eines SaaS-Unternehmens entwickelt, der eine Nutzerzufriedenheit von 80% erreichte, indem LangChain, eine Vektordatenbank (Qdrant) und eine gut orchestrierte Dokumenten-Ingestionspipeline kombiniert wurden. Wichtig zu verstehen: Die Erfolgswahrscheinlichkeit einer KI-Implementierung hängt direkt von der Qualität Ihrer Datenbasis ab. Unternehmen mit sauberen, gut strukturierten Pipelines und zuverlässigen Datenplattformen sehen KI-Projekte deutlich häufiger erfolgreich sein als solche, die KI auf unordentliche oder inkonsistente Daten aufsetzen. Wenn Ihre Daten noch nicht KI-bereit sind, helfe ich Ihnen zunächst beim Aufbau dieser Grundlage - und gehen dann mit deutlich höherer Erfolgschance in die KI-Schicht.

Das hängt vom Umfang ab. Ein fokussierter Pipeline-Aufbau oder die Einrichtung eines Data Warehouses dauert 4-8 Wochen. Eine vollständige Plattformmodernisierung - zum Beispiel die Migration von einem Legacy-System zu einer modernen Lakehouse-Architektur - dauert typischerweise 3-6 Monate. Ich definiere immer Meilensteine und Liefergegenstände vorab, damit Sie genau wissen, was wann entwickelt wird. Die meisten Kunden sehen messbare Verbesserungen (schnellere Pipelines, weniger Fehler, niedrigere Kosten) innerhalb der ersten 4-6 Wochen.

Ja. Datenschutz und Data Governance sind von Anfang an in meine Arbeitsweise integriert, nicht nachträglich aufgesetzt. Das bedeutet: Daten werden standardmäßig in EU-Regionen verarbeitet und gespeichert, Zugriffskontrollen und Datenmaskierung werden von Beginn an implementiert, Pipelines enthalten Lineage-Tracking, damit Sie beantworten können, woher diese Daten stammen, und sensible Felder werden wie erforderlich verschlüsselt oder pseudonymisiert. Für Kunden in regulierten Branchen (Energie, Finanzen, Gesundheitswesen) kenne ich die zusätzlichen Anforderungen und berücksichtige sie im Architekturdesign.

Ja. Ich arbeite fließend auf Deutsch und Englisch. Alle Dokumentationen, Workshops, Code-Kommentare und Kundenkommunikation können in beiden Sprachen erfolgen - ganz nach Ihrer Präferenz. Mein Kundenstamm befindet sich hauptsächlich in der DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) sowie international.