Automation & Datenqualitätsmanagement
für Data Warehouse & Data Lakehouse
Wir automatisieren die Datenbewirtschaftung in heterogenen Landschaften – von der angebundenen Quelle bis zur konsumierbaren Datenanwendung. Unser abgestuftes Datenqualitätsmanagement schafft nachvollziehbare, auditfähige Prozesse und verlässliche Kennzahlen für bessere Entscheidungen.
Warum Automation & Datenqualität jetzt entscheidend sind
Unternehmen stehen heute vor der Aufgabe, viele heterogene Datenquellen schnell, konsistent und regelkonform in eine analytische Datenplattform zu überführen. Wir setzen dafür auf metadatengetriebene Templates und Frameworks, die wiederverwendbare Bausteine liefern und Automation realisieren – für klassische Data-Warehouse‑Schichtenmodelle ebenso wie für Data‑Lakehouse‑Architekturen.
Mit moderner Orchestrierung (z. B. Apache Airflow), modell‑getriebener Transformation (dbt), Python, Spark‑Clustern und etablierten ETL‑Tools in on‑premises‑Umgebungen automatisieren wir Abläufe Ende‑zu‑Ende – meist plattformunabhängig und skalierbar.
Auf einen Blick
Jahrzehnte Erfahrung in der Konsolidierung in internationalen Konzernen sichern unseren Kunden die fachliche und technologische Kompetenz unseres Teams. Wir haben bei den Themen der Konzernrechnungslegung die die relevanten Erfahrungen, um ihr Projekt zum Erfolg zu führen:
Automatisierte Anbindung dutzender Datenquellen
Wiederverwendbare, metadatengetriebene Templates
Orchestrierung & Code Generierung für DWH & Lakehouse
Ebenenweises Datenqualitätsmanagement (inkl. SCD)
Auditierbar gemäß BCBS 239 & SOX
Architektur & Orchestrierung
Automatisierte Datenbewirtschaftung von der Quelle bis zur BI-Ebene – wiederholbar, testbar, dokumentiert.
Automation im Data Warehouse & Lakehouse
Data Warehouse
Schichtenmodell (Landing, Staging, Core, Marts)
Template basierte Lade und Transformationsjobs
Änderungsdaten (CDC) & SCD-Automatisierung
Regelbehaftete Data Lineage & Versionierung
Data Lakehouse
Automatische Orchestrierung & Code Generierung
Delta /Iceberg Tabellen, ACID & Time Travel
dbt basierte Modelle & Tests als Standard
Skalierbare Ausführung auf Spark Clustern
Datenqualitätsmanagement – abgestuft & auditierbar
Unser Datenqualitätsansatz ist ebenenweise abgestuft und deckt die typischen Qualitätssichten systematisch ab: Stammdatenprüfungen, Format‑ und Plausibilitätsprüfungen, Datenbereinigung, syntaktische und semantische Kontrollen sowie die SCD‑Automatisierung. Die Ergebnisse visualisieren wir in einem separaten DQ‑Datenmodell und stellen Kennzahlen für Monitoring und Steuerung bereit.
Regelwerke & Tests
Standardisierte dbt‑Tests, benutzerdefinierte Python‑Prüfungen und SQL‑Checks je Ebene. Regeln werden versioniert, nachvollziehbar dokumentiert und können CI/CD‑gesteuert ausgerollt werden.
DQ‑KPIs & Scorecards
Visualisierung im DQ‑Datenmodell: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Validität, Eindeutigkeit u. a. – inklusive Trend‑ und Ursachenanalysen.
Compliance & Audit
Auditfähige Nachvollziehbarkeit gemäß BCBS 239 und Sarbanes‑Oxley (SOX): Lineage, Kontrollberichte, Vier‑Augen‑Prinzip, technische und fachliche Freigaben.
Methodik & Templates
Wir beschleunigen Projekte durch metadatengetriebene Templates für Lade‑, Transformations‑ und Teststrecken. Damit erzeugen wir automatisch Code, Orchestrierungspläne und Dokumentation – nachhaltig wartbar und erweiterbar.
Typische Deliverables
Quelladapter & CDC Pipelines (Airflow, Python, ETL Suite)
dbt Modelle inkl. Tests, Seeds & Snapshots
Spark Jobs für große Datenmengen
DQ Regelwerke, Scorecards & Betriebsreports
CI/CD Setups inkl. automatischer Dokumentation
Technologie‑Stack (Auszug)
Apache Airflow, dbt, Python, Spark
Delta Lake / Apache Iceberg
Cloud DWH & Lakehouse: Azure, AWS, GCP
ETL/ELT: klassische on premises Tools
BI Werkzeuge für Reporting & Self Service
ML‑unterstütztes Datenqualitäts‑Monitoring
Auf Basis der DQ‑Historie etablieren wir Machine‑Learning‑gestützte Verfahren (z. B. Anomalieerkennung), die Abweichungen frühzeitig signalisieren und Reifegrade in der Datenqualität messbar machen.
Ihr Mehrwert
Skalierbare Automation
Beschleunigte Entwicklung durch Code‑Generierung, Wiederverwendung und Standards – mit klaren SLAs und Betriebsindikatoren.
Verlässliche Datenqualität
Transparente KPIs, reproduzierbare Prüfketten und Audit‑Trail – die Grundlage für stabile Berichte und Analysen.
Investitionssicherheit
Plattformunabhängig, Cloud‑fähig, on‑premises erprobt. Modernisierung ohne Lock‑in.
Erfahrung & Referenzen
DATA MART begleitet seit 1997 mittelständische Unternehmen und internationale Konzerne bei der Modernisierung ihrer Datenarchitekturen und der Umsetzung fachlicher Anforderungen mit passenden Datenmodellierungen und BI‑Werkzeugen. Unsere Kund:innen profitieren von robusten, zukunftssicheren Lösungen und einem Team, das Stabilität und Innovation verbindet.
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FAQ.
Häufige Fragen kurz beantwortet