Data Engineering & Pipelines mit Databricks, dbt & Airflow
Aus Rohdaten werden zuverlässige Erkenntnisse
Data Engineering verwandelt rohe, verstreute Daten in saubere, zuverlässige Datenströme, auf die Ihr Unternehmen reagieren kann. Ich baue und automatisiere Pipelines mit Airflow, dbt, Databricks und cloud-nativen Tools damit Ihre Daten pünktlich und in der richtigen Form ankommen. Das Ergebnis: weniger Problemlösung, schnellere Berichte und ein Fundament, das mit Ihnen wächst.
Unstrukturierte, fehleranfällige Daten verlangsamen Entscheidungen und blockieren Prozesse. Ich helfe Ihnen, moderne Datenpipelines aufzubauen – automatisiert, skalierbar und sauber dokumentiert. So schaffen wir gemeinsam die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen.
Was Sie erhalten
- Schriftliche Gap-Analyse und Pipeline-Architekturdiagramm
- Airflow-DAGs mit Retry-Logik, SLA-Monitoring und Slack/E-Mail-Alerts
- dbt-Modelle mit Schema-Tests, Dokumentation und Lineage-Graph
- Databricks-Notebooks oder Spark-Jobs für schwere Transformation
- Runbook für Betrieb, Neuverarbeitung und häufige Fehlermodi
- 30-tägige Post-Launch-Unterstützung via Slack
Datenprobleme, die ich löse
Pipelines brechen still, Berichte laufen stundenlang
Ingenieure in mittelgroßen Unternehmen verbringen 5–15 Stunden pro Woche damit, Datenqualitätsfehlern nachzujagen. Ich ersetze Ad-hoc-Skripte durch überwachte, retry-sichere Airflow-DAGs und dbt-Tests, die Probleme an der Quelle erkennen.
Keine einzige Source of Truth
Wenn fünf Teams fünf verschiedene Modelle abfragen und fünf verschiedene Umsatzzahlen erhalten, stocken Entscheidungen. Ich implementiere eine Medallion-Architektur (Bronze → Silber → Gold), sodass jeder Verbraucher aus derselben validierten Gold-Schicht liest.
Kann nicht auf tägliche oder Echtzeit-Lasten skalieren
Batch-Jobs, die bei 10 GB 4 Stunden dauern, dauern bei 100 GB 40 Stunden. Ich re-architekturiere für partitionierte, inkrementelle Lasten auf Spark/Databricks, sodass der Durchsatz linear und nicht quadratisch skaliert.
Meine Grundprinzipien im Data Engineering
Automatisierte, getestete Pipelines
Jeder DAG wird mit dbt-Schema-Tests und Great-Expectations-Prüfungen geliefert. Kein Deployment geht ohne grüne Test-Suite raus.
Observability by Design
Airflow-Alerts, dbt-Laufergebnisse und Databricks-Job-Metriken fließen in einen einzigen Slack/E-Mail-Kanal. Sie erfahren von Fehlern, bevor Ihre Nutzer es tun.
Inkrementell als Standard
Vollständige Refreshs sind teuer und fehleranfällig. Ich modelliere alles als idempotente inkrementelle Lasten, sodass das Neuverarbeiten eines fehlerhaften Laufs ein Einzeilen-Befehl ist.
Mein Ansatz
Discovery-Call + Daten-Audit (Wochen 1–2)
Ich kartiere Ihre Quellen, Schemas und die aktuelle Orchestrierung. Sie erhalten eine schriftliche Gap-Analyse mit Prioritätsranking.
Architektur-Design + Tooling-Freigabe (Wochen 2–3)
Sie überprüfen und genehmigen den vorgeschlagenen Stack, bevor eine Codezeile geschrieben wird.
Pipeline-Build + Testing (Wochen 3–10)
Ich baue in zweiwöchigen Sprints mit regelmäßigen Slack-Updates. Jeder Sprint endet mit einer Demo funktionierender Pipelines.
Übergabe + Runbook (letzte 1–2 Wochen)
Ich schreibe das Runbook, schule Ihr Team in den Tools und bin 30 Tage nach dem Launch über Slack erreichbar.
Glossar
- dbt (data build tool)
- Ein Open-Source-Transformations-Framework, mit dem Sie Datenmodelle in SQL schreiben sowie testen, dokumentieren und versionieren können wie Software. Der De-facto-Standard für das T in ELT.
- Apache Airflow
- Ein Open-Source-Workflow-Orchestrator, der Datenpipelines als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) plant und überwacht. Koordiniert Jobs über Spark, dbt, APIs und Cloud-Dienste hinweg.
- Databricks
- Eine einheitliche Analyseplattform auf Apache-Spark-Basis mit kollaborativen Notebooks, Delta-Lake-Speicher und verwalteten Clustern für groß angelegtes Data Engineering und ML.
- Medallion-Architektur
- Ein geschichtetes Datenentwurfsmuster (Bronze → Silber → Gold), das Rohdaten schrittweise bereinigt und zu geschäftsreifen Tabellen in einem Lakehouse anreichert.
- ELT (Extract, Load, Transform)
- Ein Datenintegrationsmuster, bei dem Rohdaten zunächst in die Zielplattform geladen und dort transformiert werden. ELT ist Standard in Cloud-Warehouses und Lakehouses.
Häufige Fragen
Wie lange dauert ein Data-Engineering-Engagement typischerweise?
Die meisten Data-Engineering-Projekte dauern 6–12 Wochen. Eine Pipeline-Modernisierung (Ersatz von Ad-hoc-Skripten durch Airflow + dbt) dauert typischerweise 6–8 Wochen. Ein vollständiger Lakehouse-Aufbau auf Databricks dauert 8–14 Wochen. Ich scope präzise nach einem einstündigen Discovery-Call.
Arbeiten Sie mit unserem bestehenden Snowflake / BigQuery / Redshift-Setup?
Ja. Ich arbeite mit dem Cloud-Warehouse, das Sie bereits verwenden. Die Orchestrierungs- und Transformationsschicht (Airflow, dbt) ist plattformunabhängig. Ich empfehle eine Migration nur, wenn das aktuelle Warehouse ein echter Engpass ist, nicht standardmäßig.
Was kostet Data Engineering?
Die Preisgestaltung hängt von Umfang, Quellenystem-Komplexität und ob Sie laufende Retainer-Unterstützung benötigen ab. Ich arbeite auf Projekt- oder Retainer-Basis und erstelle nach dem Discovery-Call eine Festpreisschätzung.
Bereit für bessere Datensysteme?
Lassen Sie uns besprechen, wie ich Ihnen helfen kann, Ihre Dateninfrastruktur zu modernisieren und das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen.
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