Der häufigste Grund, warum Analyse-Initiativen scheitern, ist nicht mangelnde Werkzeuge oder fehlender Ehrgeiz. Es liegt daran, dass die zugrunde liegenden Daten nicht vertrauenswürdig sind. Dashboards, die auf fehlerhaften Pipelines basieren, liefern Berichte, die Analysten stundenlang manuell überprüfen müssen. KI-Systeme, die mit fragmentierten Daten trainiert werden, halluzinieren. Operative Entscheidungen, die auf veralteten Zahlen beruhen, kosten jeden Tag, an dem sie nicht korrigiert werden, bares Geld.

Gradion betrachtet Daten-Engineering als Infrastruktur. Die Pipelines, Schemata und Transformationsschichten, die wir entwickeln, bilden das Fundament, das die Leistungsfähigkeit Ihrer Datenorganisation für die nächsten fünf Jahre bestimmt. Die von uns entwickelten oder betreuten Systeme verarbeiten jährlich über 10 Milliarden US-Dollar an Bruttowarenwert (GMV). Bei diesem Umfang ist Datenzuverlässigkeit kein „Nice-to-have“. Sie ist geschäftsentscheidend.

Was wir lösen

Ihre Dashboards zeigen unterschiedliche Zahlen, je nachdem, wer den Bericht abruft.Dies ist fast immer ein Pipeline- und Transformationsproblem. Daten kommen aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Schemata, Namenskonventionen und Aktualisierungsfrequenzen. Ohne eine gesteuerte Transformationsschicht erstellt jeder Analyst seine eigene Interpretation der Zahlen. Wir schaffen die einzige Quelle der Wahrheit: Ingestions-Pipelines, die Daten zuverlässig einlesen, Transformationslogik in dbt, die versionskontrolliert und testbar ist, sowie eine Warehouse- oder Lakehouse-Architektur, die für konsistenten, gesteuerten Zugriff konzipiert ist. Wenn eine Transformation sechs Monate nach Projektende ausfällt, kann Ihr Team die Logik nachvollziehen, das Problem finden und beheben, ohne jemanden anrufen zu müssen.

Ihr Operationsteam kann nicht in Echtzeit sehen, was geschieht.Logistikplattformen, die den Versandstatus verfolgen, Marktplätze, die die Verfügbarkeit aktualisieren, Zahlungssysteme, die Transaktionsereignisse verbreiten – diese Systeme benötigen Daten, die nahezu in Echtzeit fließen, nicht über Nacht in Batch-Jobs. Wir entwickeln Kafka-basierte Streaming-Architekturen, die auf Millionen von Ereignissen pro Tag skalieren. Für HomeToGo ist die Ingestions- und Normalisierungsschicht, die die Echtzeit-Verfügbarkeitssuche über mehr als 15 Millionen Angebote und über 100 Partner-API-Integrationen ermöglicht, kein Batch-Job. Es ist eine kontinuierlich aktualisierte Datenplattform, bei der ein schlecht entworfenes Schema oder eine anfällige Integration die Verfügbarkeit für Millionen von Suchanfragen beeinträchtigt.

Ihre Daten sind über verschiedene Systeme verteilt, ohne eine einzige operative Sicht.Vier Datenbanken, drei ERP-Systeme, eine Tabellenkalkulationsschicht und ein E-Mail-Thread, der erklärt, was die Zahlen tatsächlich bedeuten. Das ist der Ausgangspunkt für die meisten unserer Projekte. Die Aufgabe ist die Konsolidierung: das Abbilden des Bestehenden, das Abgleichen von Konflikten, der Aufbau eines zentralen Warehouses, das jedem Team Zugriff auf dieselben gesteuerten Daten ermöglicht. Die Architektur-Entscheidung – Cloud Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift) oder Open Lakehouse (Delta Lake, Apache Iceberg) – hängt von Ihren Abfragemustern, Latenzanforderungen und der bestehenden Infrastruktur ab. Wir konzipieren für den Zustand, den Sie in drei Jahren erreichen möchten, nicht nur für die Lösung des heutigen Problems.

Sie stehen kurz davor, eine KI-Schicht aufzubauen, aber die zugrunde liegenden Daten sind nicht bereit.KI-Systeme sind nur so zuverlässig wie die Daten, die sie verarbeiten. Wenn die Ingestions-Pipelines fragil sind, die Schemata inkonsistent oder die Datenqualität nicht überwacht wird, wird die KI-Schicht halluzinieren, Fehler produzieren und abgeschaltet werden. Unsere Datenbereitschaftsbewertung – detailliert beschrieben auf der Seite „Generative KI-Anwendungen“ – evaluiert, ob Ihre Dateninfrastruktur KI-Workloads unterstützen kann. Ist dies nicht der Fall, steht die Daten-Engineering-Arbeit an erster Stelle. Dies ist der häufigste Weg zu einem Gradion KI-Projekt: zuerst die Daten in Ordnung bringen, dann die Intelligenzschicht darauf aufbauen.

Sie haben keine Möglichkeit zu erkennen, wann die Daten fehlerhaft sind.Automatisierte Datenqualitätsprüfungen, die direkt in die Pipeline-Ausführung integriert sind, erkennen Probleme, bevor sie Ihre Analysten erreichen. Wir implementieren die Erkennung von Schema-Drift, die Überwachung von Nullwerten, Referenzintegritätsprüfungen und statistische Anomalie-Warnungen für Schlüsselmetriken. Ausführungs-Logs der Pipelines und SLA-Tracking stellen sicher, dass Ingenieure Probleme erkennen, bevor ein Fachbereich sie meldet. Diese Observability-Schicht ist fester Bestandteil jedes Projekts und wird nicht als separates Add-on angeboten.

So bauen wir

Die Pipeline-Architektur orientiert sich an Latenzanforderungen, nicht an Tool-Präferenzen.Für Batch-Workflows übernehmen Airflow und Prefect die Orchestrierung zuverlässig. Für Systeme, die Datenaktualität im Sub-Minuten-Bereich benötigen, integrieren Kafka-basierte Streaming-Architekturen Ereignisdaten in die Plattform, sobald diese generiert werden. Die Wahl wird von den Geschäftsanforderungen bestimmt, nicht von unseren bevorzugten Implementierungstools.

Die Transformationslogik ist so konzipiert, dass Ihr Team sie eigenständig verwalten kann.dbt ist unsere bevorzugte Transformationsschicht, da es versionskontrolliert, testbar und für Analysten lesbar ist, die keinen Anwendungscode schreiben. Jede Transformation wird mit ihrer Geschäftslogik dokumentiert, nicht nur mit ihrem SQL-Code.

Schema-Design, Partitionierung und Zugriffsmuster werden von Anfang an festgelegt.Nicht erst nachträglich angepasst, wenn Abfragen langsam werden. Das Datenmodell ist die architektonische Entscheidung mit der längsten Lebensdauer – es von Anfang an richtig zu machen, spart später Monate an Nacharbeit.

Entwickelt für die Übernahme durch Ihr Team

Jedes Projekt umfasst Dokumentationen, Runbooks und Datenverträge. Das Team, das die Pipeline nach Gradions Abschluss übernimmt, soll diese ohne externe Unterstützung betreiben, erweitern und Fehler beheben können.

Das bedeutet dokumentierte Schemata mit vereinbarten Definitionen für gemeinsame Metriken. Klare Verantwortlichkeiten für jede Pipeline-Phase. Runbooks, die auf das jeweilige Team zugeschnitten sind – auf dessen Kenntnisstand, Tools und operativen Kontext. Datenverträge zwischen produzierenden und konsumierenden Systemen, damit Änderungen nicht unbemerkt bleiben.

Dieses Engagement ist kein abschließendes Lieferobjekt. Es ist eine Designvorgabe, die jede technische Entscheidung während des Projekts prägt. Wenn wir es nicht sauber übergeben können, haben wir es nicht korrekt gebaut.

Erfolg in der Praxis

HomeToGo – Echtzeit-Datenplattform im Marktplatz-Maßstab.Der Ferienwohnungs-Marktplatz von HomeToGo verarbeitet Echtzeit-Verfügbarkeitssuchen für über 15 Millionen Angebote aus mehr als 100 Partner-API-Integrationen und bedient über 60.000 Partner mit mehr als 50 Produktiv-Deployments pro Tag. Gradion hat die Datenplattform für 150 Ingenieure in drei Ländern aufgebaut und skaliert. Die Infrastruktur für Ingestion, Normalisierung und Suche arbeitet kontinuierlich in einem Maßstab, bei dem die Zuverlässigkeit der Pipeline direkt darüber entscheidet, ob Millionen von Suchanfragen präzise Ergebnisse liefern.

Vietnams größte Kaffeehauskette – Vier Datenbanken konsolidiert, 12 % Umsatzwachstum in drei Monaten.Vietnams größte Kaffeehauskette betrieb in seinen 928 Filialen in Vietnam vier fragmentierte Datenbanken. Es gab keine einheitliche Leistungsübersicht, keine Echtzeit-Berichterstattung und keine Möglichkeit, die Kampagneneffektivität auf Filialebene zu messen. Gradion konsolidierte die Daten in einem zentralen Data Warehouse, baute die Reporting-Schicht auf und ermöglichte Echtzeit-Einblicke auf Betriebs- und Kampagnenebene für jede Filiale. Der Umsatz stieg innerhalb von drei Monaten nach der Einführung um 12 %.

Senior Aerospace Thailand – Operative Effizienz von 55 % auf 95 % gesteigert.Bei Senior Aerospace Thailand waren Produktionsdaten über verschiedene Systeme verteilt, ohne eine zentrale operative Übersicht. Die Teams konnten die Leistung der Produktionslinien nicht in Echtzeit einsehen. Gradion entwickelte eine maßgeschneiderte Analyseschicht, die direkt in das Infor Syteline ERP integriert wurde und den operativen Teams Echtzeit-Transparenz über beide Produktionslinien verschaffte. Die operative Effizienz stieg von 55 % auf 95 %. Das System fungiert als Produktionsinfrastruktur, nicht als reines Reporting-Tool.

Wann eine Eigenentwicklung sinnvoll ist – und wann ein Managed Service ausreicht

Für die standardisierte Datenaufnahme von gut unterstützten SaaS-Systemen in ein Data Warehouse sind Managed Services wie Fivetran oder Stitch oft ausreichend. Sind Ihre Datenquellen standardisiert, Ihre Transformationslogik unkompliziert und Ihre Latenzanforderungen in Stunden statt Sekunden messbar, kann ein Managed Stack die richtige Wahl sein.

Eine kundenspezifische Datenentwicklung ist erforderlich, wenn Ihre Datenquellen proprietär oder nicht standardisiert sind (kundenspezifische ERPs, Partner-APIs ohne Konnektor, Altsysteme mit undokumentierten Schemata). Wenn Ihre Latenzanforderungen Streaming statt Batch-Verarbeitung erfordern. Wenn die Transformationslogik komplexe Geschäftsregeln abbildet, die ein Managed Tool nicht ausdrücken kann. Oder wenn Anforderungen an Datenresidenz, Sicherheit oder Compliance bedeuten, dass die Pipeline innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur laufen muss.

Die Datenarchitektur-Analyse beantwortet diese Frage, bevor eine Bauverpflichtung eingegangen wird. Ist ein Managed Service die richtige Antwort, werden wir es Ihnen mitteilen.

Wie Data Engineering mit anderen Gradion Services verbunden ist

Data Engineering ist oft die Voraussetzung für andere Arbeiten. Die Beziehung ist direkt:

Generative KI.Die Datenbereitschaftsanalyse auf der GenAI-Seite bewertet, ob Ihre Dateninfrastruktur KI-Workloads unterstützen kann. Ist dies nicht der Fall, ist ein Data Engineering Engagement der erste Schritt. Beide sind aufeinanderfolgende Phasen desselben Ziels – zuverlässige Daten hinein, zuverlässige Intelligenz heraus.

Legacy-Modernisierung.Viele Altsysteme sind auch die primären Datenquellen. Eine Legacy-Migration beinhaltet oft den Neuaufbau der Datenschicht als Teil der Plattformmodernisierung. Die Data Engineering- und Migrationsteams koordinieren sich direkt.

Transformations-Roadmaps.Wenn die Roadmap eine Datenstrategiekomponente enthält – Konsolidierung fragmentierter Systeme, Aufbau einer Reporting-Schicht, Etablierung von Data Governance – führt die Data Engineering Praxis diesen Arbeitsstrom aus.

Engagement-Struktur

Datenarchitektur-Analyse2–3 Wochen. Wir bewerten Ihre aktuelle Datenlandschaft: Quellen, Pipelines, Speicherung, Transformationslogik, Qualität und die Lücke zwischen Ihrem Ist- und Soll-Zustand. Das Ergebnis ist eine Architekturempfehlung, ein priorisierter Umsetzungsplan und eine klare Einschätzung, ob kundenspezifische Entwicklung oder Managed Services Ihre Anforderungen am besten erfüllen. Als Festpreis-Engagement kalkuliert.

Datenplattform-Aufbau3–6 Monate. Design und Implementierung der Dateninfrastruktur: Ingestion-Pipelines, Warehouse- oder Lakehouse-Architektur, Transformationsschicht, Qualitätsüberwachung und Integration mit nachgelagerten Systemen. Aufbau in strukturierten Phasen mit funktionierenden Inkrementen – jede Phase liefert eine funktionale Komponente, nicht nur einen Plan dafür. Beinhaltet Dokumentation, Runbooks und Datenverträge für die Übergabe. Kalkuliert basierend auf Quellkomplexität, Latenzanforderungen und Integrationsumfang.

Laufender Plattform-SupportFür Unternehmen, die Gradion wünschen, die Datenplattform nach dem initialen Aufbau zu warten und weiterzuentwickeln. Dies umfasst Pipeline-Monitoring, Incident Response, Schema-Evolution, Integration neuer Quellen und periodische Optimierung bei sich ändernden Datenvolumen und Nutzungsmustern. Ein namentlich benannter Ingenieur gewährleistet Kontinuität mit Ihrer Architektur. Als monatlicher Retainer kalkuliert.