Rohdaten in zuverlässige Daten umwandeln
Daten zu sammeln, gelingt den meisten Unternehmen zwar. Daten, die korrekt sind, am richtigen Ort gespeichert sind und die man für Entscheidungen, Berichte und KI nutzen kann – das ist eine ganz andere Geschichte.
//01 — Was ist Data Engineering?
Die Infrastruktur, die Daten nutzbar macht.
Beim Data Engineering geht es um den Aufbau und die Verwaltung der Systeme und Prozesse, die Daten in der richtigen Form, zum richtigen Zeitpunkt und fehlerfrei von A nach B transportieren.
Dazu gehören beispielsweise Pipelines, die automatisch Daten aus Quellen wie Ihrem ERP-System, Webshop, CRM oder Marketing-Tool abrufen, diese bereinigen und transformieren und anschließend in einer zentralen Umgebung bereitstellen, auf die alle zugreifen können.
Der Unterschied zu einer Systemanbindung liegt im Fokus. Eine Anbindung sorgt dafür, dass Daten zwischen Systemen übertragen werden. Beim Data Engineering geht es darum, was danach geschieht: wie Daten zusammengeführt, strukturiert, gespeichert und für Analysen, Berichte oder Modelle bereitgestellt werden. Beide Bereiche ergänzen sich, und bei Factor Blue entwickeln wir beides.
Das Ergebnis guter Datenverarbeitung ist eine zentrale Datenquelle – ein Data Warehouse oder Lakehouse –, in der alle relevanten Informationen aus Ihrem Unternehmen zusammenlaufen. Aktuell, konsistent und zugänglich. Für Ihr Team über Dashboards, für Ihre Datenanalysten über SQL, für Ihre KI-Modelle über strukturierte Datensätze.
Unsere Arbeit stützt sich auf ein starkes Netzwerk technischer Partner, ergänzt durch Wissen, das wir im Bereich E-Commerce und Technologie kontinuierlich weiterentwickeln und vertiefen.
//02 — Was entwickeln wir?
Von Rohdaten zu verwertbaren Informationen
Die vier Komponenten eines Data-Engineering-Projekts.
Datenpipelines
Eine Datenpipeline ist ein automatisierter Prozess, der Daten aus Quellen abruft, transformiert und in einer zentralen Umgebung zur Verfügung stellt. Wir entwickeln Pipelines, die in festgelegten Intervallen ablaufen oder in Echtzeit auf Ereignisse reagieren.
Data Warehouse
Ein Data Warehouse ist der zentrale Speicherort, an dem Daten aus all Ihren Systemen zusammenlaufen – strukturiert und bereit für die Analyse. Wir arbeiten mit Cloud-Plattformen wie Snowflake, Google BigQuery und Azure Synapse, je nachdem, was zu Ihrer Größenordnung, Ihrem Budget und Ihrer bestehenden Infrastruktur passt.
Transformation
Rohdaten aus Quellen sind selten direkt nutzbar. Felder haben unterschiedliche Bezeichnungen, Datumsangaben liegen in verschiedenen Formaten vor, Bestellungen sind in drei Tabellen gespeichert, die zusammengeführt werden müssen. Wir erstellen Transformationsschichten mit Tools, die Daten bereinigen, anreichern, standardisieren und zusammenführen.
KI-fähige Daten
KI-Modelle, prädiktive Analysen und maschinelles Lernen funktionieren nur dann gut, wenn die zugrunde liegenden Daten sauber, vollständig und konsistent sind. Wir strukturieren Datenumgebungen speziell als Grundlage für KI: gut modellierte Datensätze, historische Daten zum Trainieren und eine Infrastruktur, die neue Daten verarbeitet.
Von ambitionierten Marken geschätzt
//04 — Factor Blue
Warum Data Engineering bei Factor Blue?
End-to-End: von der Quelle bis zur Erkenntnis
Wir bauen die gesamte Datenkette auf – von Schnittstellen über Data Engineering bis hin zu Dashboards und Visualisierungen. Sie arbeiten mit einem einzigen Partner zusammen, der den gesamten Stack versteht.
Zertifizierte Ingenieure
Unsere Dateningenieure sind zertifiziert und arbeiten täglich an Integrationsprojekten für unterschiedlichste Organisationen. Sie kennen die Systeme und die Fallstricke.
Kurze Wege, keine Störfaktoren
Sie sprechen direkt mit den Entwicklern. Ehrliches Feedback, klare Vereinbarungen und keine Überraschungen im Nachhinein.
Betreuung nach der Übergabe
Ein Data Warehouse, das niemand pflegt, verfällt. Quellen ändern sich, Datenmodelle wachsen mit, neue Systeme werden angebunden. Mit Data Care verwalten wir die Datenumgebung systematisch.
//05 — Kundenfeedback
Echte Erfahrungsberichte von Kunden
Einen neuen technischen Partner wählt man nicht einfach so aus. Deshalb lassen wir unsere Kunden und Partner erzählen, wie die Zusammenarbeit aussieht.
„Ich bin äußerst zufrieden mit dem technischen Know-how und der Lösungsorientierung von Factor Blue sowie der Art und Weise, wie das Unternehmen die gewünschten Funktionen im Rahmen eines Weiterentwicklungsprozesses umsetzt. Insbesondere im Bereich des B2B-E-Commerce kann ich Factor Blue wärmstens empfehlen.“
„Wir arbeiten schon seit geraumer Zeit zusammen, und was wir am meisten schätzen, ist das Engagement. Wenn wir auf eine Herausforderung stoßen, steht das Team bereit, um zu helfen und Probleme schnell zu lösen. Es fühlt sich eher wie eine Partnerschaft an als wie eine Zusammenarbeit mit einem Lieferanten. Wir können Factor Blue jedem, der auf der Suche nach einem Magento-Entwickler ist, wärmstens empfehlen.“
„Wir arbeiten nun schon seit fast drei Jahren mit Factor Blue zusammen und sind sehr zufrieden damit. Die kurzen Kommunikationswege, das schnelle Handeln bei Problemen und die kompetente Beratung bei Fragen empfinden wir als sehr angenehm. Darüber hinaus trägt der persönliche Ansatz zur erfolgreichen Zusammenarbeit bei.“
„Das Team von Factor Blue hat einen fantastischen Webshop entwickelt, der genau auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten ist. Die Implementierungsphase und die notwendigen Anpassungen nach der Inbetriebnahme des Webshops wurden vom Team umgehend in Angriff genommen; uns als Kunden wurde und wird volle Aufmerksamkeit geschenkt.“
„Wir bei Hypernode arbeiten schon seit Jahren mit Factor Blue zusammen. Es ist ein Team aus Spitzenkräften, mit denen wir und unsere gemeinsamen Kunden stets gerne zusammenarbeiten. Echte Spezialisten auf dem Gebiet der Magento-Entwicklung.“
Factor Blue ist stark in der Entwicklung und wir im Online-Marketing. Zwei Disziplinen, die einander brauchen, um Wachstum nachhaltig zu gestalten. Die Anpassungen, die wir benötigen, setzt Factor Blue auf höchstem Niveau um. Wir sind sehr zufrieden mit der Zusammenarbeit und empfehlen Factor Blue daher gerne auch neuen und bestehenden Geschäftspartnern weiter!“
„Die Zusammenarbeit mit Factor Blue empfinde ich als sehr positiv. Ein zuverlässiger Partner für die Entwicklung unserer Plattform. Ein klarer Plan, ein fleißiges Team und eine angenehme Kommunikation!“
ERZÄHLEN SIE UNS, WORUM ES GEHT
Wir sind die technische Abteilung, die morgens nicht schlafen kann, weil sie sich Gedanken über Ihre Verfügbarkeit, Ihre Leistung und Ihren nächsten Schritt macht. Nicht als Auftragnehmer. Nicht als Lieferant. Sondern als Menschen, denen Ihr Erfolg genauso am Herzen liegt wie Ihnen selbst.
Sag du uns, was los ist? Wir sagen, was wir sehen.
//07 — Unsere Arbeitsweise
Vom ersten Gespräch bis zur
einer funktionsfähigen Datenplattform
Discovery
Wir beginnen mit einer Bestandsaufnahme aller relevanten Quellen: Welche Systeme nutzen Sie, welche Daten sind darin enthalten, wie zuverlässig sind diese Daten und was möchten Sie letztendlich damit erreichen? Davon hängen die Architektur und die Reihenfolge ab, in der wir die Lösung entwickeln.
Auswahl der Architektur
Auf der Grundlage der Bestandsaufnahme wählen wir die Cloud-Plattform, die Pipeline-Architektur und die Transformationswerkzeuge aus. Wir erläutern die Auswahl: Was kostet es, was bringt es, wo liegen die Einschränkungen?
Pipelines erstellen & Daten laden
Wir erstellen die Pipelines, die Daten aus den Quellen abrufen und in das Data Warehouse laden. Schritt für Schritt, Quelle für Quelle, damit Sie bereits früh im Prozess verwertbare Daten in der zentralen Umgebung einsehen können.
Transformationen
Wir entwickeln die Transformationsschicht, die Rohdaten in nutzbare Datenmodelle umwandelt. Sauber, konsistent, dokumentiert. Daten, die in jedem Bericht und in jedem Dashboard stimmen.
Validierung, Dokumentation & Übergabe
Vor der Übergabe validieren wir die Daten anhand der Quellen. Wir liefern Dokumentation, damit Ihr Team versteht, wie die Umgebung funktioniert, und Wartungsarbeiten durchführen kann. Und wir stellen eine Verbindung zu Data Care her, wenn Sie strukturelle Unterstützung bei der Verwaltung wünschen.
//08 — Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
zum Thema Datenengineering
Die häufigsten Fragen. Ist Ihre Frage nicht dabei? Wir beantworten sie gerne persönlich.
01. Was ist der Unterschied zwischen Datenengineering und Datenanalyse?
Beim Data Engineering geht es um die Infrastruktur: den Aufbau von Pipelines, Data Warehouses und Transformationsschichten, die Daten verfügbar und zuverlässig machen.
Die Datenanalyse ist das, was danach folgt: Muster entdecken, Trends identifizieren, Entscheidungen untermauern.
Data Engineering ist die Grundlage, ohne die Analysen unzuverlässig sind. Ein Datenanalyst, der mit schlechten oder unvollständigen Daten arbeitet, zieht falsche Schlussfolgerungen – egal, wie gut die Analyse auch sein mag.
Factor Blue erstellt die Engineering-Ebene; die Analyse führen Sie selbst oder gemeinsam mit uns mithilfe von Dashboards durch.
02. Welche Cloud-Plattform eignet sich am besten für ein Data Warehouse?
Es gibt keine allgemeingültige beste Wahl – es hängt von Ihrer bestehenden Infrastruktur, Ihrem Team, Ihrer Größenordnung und Ihrem Budget ab. Snowflake zeichnet sich durch Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit aus und ist bei mittelständischen Unternehmen beliebt. Google BigQuery eignet sich gut, wenn Sie bereits in der Google Cloud-Umgebung arbeiten und große Datenmengen verarbeiten.
Azure Synapse ist die logische Wahl, wenn Sie über eine Microsoft-Umgebung mit Dynamics, Power BI und Azure-Diensten verfügen.
Factor Blue arbeitet mit allen drei Lösungen und berät Sie auf der Grundlage Ihrer Situation, nicht aufgrund persönlicher Präferenzen.
03. Wie lange dauert die Einrichtung eines Data Warehouse?
Eine erste funktionsfähige Version eines Data Warehouse mit einer begrenzten Anzahl von Quellen und grundlegenden Datenmodellen lässt sich in vier bis acht Wochen realisieren.
Eine vollständig eingerichtete Plattform mit mehreren Quellen, komplexer Transformationslogik und validierten Datenmodellen benötigt drei bis sechs Monate. Die Geschwindigkeit hängt vor allem von der Qualität und der Dokumentation der Quelldaten ab: Saubere, gut dokumentierte Quellen beschleunigen den Prozess erheblich.
Factor Blue arbeitet in Iterationen, sodass Sie bereits früh im Prozess einen Mehrwert erkennen können und nicht erst bei der Fertigstellung.
04. Muss ich meine bestehende IT-Umgebung anpassen, um mit Data Engineering zu beginnen?
Nein. Data Engineering arbeitet parallel zu Ihren bestehenden Systemen, nicht an deren Stelle. Ihr ERP, Ihr Webshop und Ihr CRM funktionieren weiterhin genau so wie bisher. Die Datenpipelines beziehen Daten aus diesen Quellen über APIs, Datenbankverbindungen oder Dateiaustausch und speichern sie in einem separaten Data Warehouse in der Cloud. Ihre bestehenden Systeme merken davon nichts. Was Sie jedoch benötigen, ist Zugriff: API-Schlüssel, Leserechte auf die relevanten Tabellen oder eine Exportmöglichkeit.
05. Wann ist Data Engineering sinnvoll und wann ist der Aufwand zu groß?
Data Engineering ist sinnvoll, sobald Sie mehr als zwei oder drei Systeme haben, die Sie für Berichte oder Analysen kombinieren möchten, oder sobald manuelle Exporte und Excel-Bearbeitungen zu viel Zeit in Anspruch nehmen oder zu viele Fehler verursachen.
Für ein Unternehmen mit einem einzigen Hauptsystem und begrenzten Analyseanforderungen ist ein vollwertiges Data Warehouse oft zu aufwendig – eine direkte Anbindung an Power BI oder Looker Studio kann dann ausreichend sein.
Sobald Sie es mit mehreren Datenquellen, historischen Daten, die Sie aufbewahren möchten, mehreren Teams, die mit Daten arbeiten, oder KI-Anwendungen, die Sie entwickeln möchten, zu tun haben, lohnt sich die Investition in ein gut aufgesetztes Data Warehouse.
