Lösungsmuster · Referenzarchitektur
Lakehouse-Fundament für den Mittelstand.
Das Muster schafft eine kontrollierte Datenbasis für Reporting, Analysen und spätere KI-Anwendungen. Bronze, Silver und Gold trennen unveränderte Eingänge, qualitätsgesicherte Daten und fachlich freigegebene Datenprodukte.
Ausgangslage
Berichte greifen auf Exporte, Einzellösungen und widersprüchliche Datenstände zu.
ERP, CRM, Produktionssysteme und Dateien liefern unterschiedliche Begriffe, Aktualitäten und Verantwortlichkeiten. Neue Auswertungen werden dadurch zu wiederkehrenden Integrationsprojekten, während Herkunft und Qualität schwer erklärbar bleiben.
Geschäftlicher Nutzen
Eine gemeinsame Datenbasis macht Entscheidungen nachvollziehbar.
Quellen bleiben im Rohzustand belegbar, Bereinigungen werden versioniert und freigegebene Datenprodukte erhalten klare Eigentümer. So lassen sich Reporting und Analytics auf denselben Definitionen aufbauen.
Messbar werden
- Aktualität und Vollständigkeit je Quelle und Datenprodukt
- Fehler, Quarantänefälle und manuelle Korrekturen je Verarbeitungsschritt
- Nutzung, Datenherkunft und fachliche Freigabe der Gold-Datenprodukte
Referenzarchitektur
Bausteine und ihre Aufgabe
Die Schichten trennen Aufnahme, Qualität, fachliche Logik und Nutzung. Azure Data Lake Storage hält die Daten, Databricks verarbeitet sie und Unity Catalog steuert Zugriff und Herkunft.
- 01
Quellen anbinden
Azure Data Factory oder vorhandene Schnittstellen übernehmen ausgewählte Daten aus ERP, CRM, Dateien oder Datenbanken. Ladezeit und Quellversion werden protokolliert.
- 02
Bronze sichern
Azure Data Lake Storage Gen2 und Delta Lake halten die übernommenen Daten möglichst unverändert. Wiederholbare Läufe und Rückverfolgung bleiben möglich.
- 03
Silver prüfen
Azure Databricks vereinheitlicht Typen, Schlüssel und Stammdaten. Ungültige Datensätze werden sichtbar getrennt, statt still verworfen zu werden.
- 04
Gold modellieren
Fachlich abgestimmte Kennzahlen und Datenprodukte werden für Finanzen, Vertrieb oder Produktion bereitgestellt und versioniert.
- 05
Nutzung bereitstellen
Power BI, Databricks SQL oder freigegebene Anwendungen greifen auf definierte Gold-Modelle zu, nicht direkt auf ungeprüfte Rohdaten.
- 06
Zugriff und Betrieb steuern
Unity Catalog, Microsoft Entra ID, Azure Key Vault und Azure Monitor unterstützen Rollen, Geheimnisse, Herkunft, Kosten- und Betriebsüberwachung.
Technologie
Konkrete Dienste für die Umsetzung
Die Auswahl wird an bestehende Verträge, Regionen, Sicherheitsvorgaben und den tatsächlichen Umfang angepasst.
- Azure Data Factory
- Azure Data Lake Storage Gen2
- Azure Databricks
- Delta Lake
- Unity Catalog
- Azure Key Vault
- Azure Monitor
- Power BI
Erster Projektschnitt
Ein Pilot braucht eine klare Innen- und Außengrenze
Der erste Einsatz prüft Daten, Integration und Arbeitsprozess in einem begrenzten Ausschnitt. Er ist kein vorweggenommener Gesamtrollout.
Bewusst enthalten
Ein fachlich relevantes Datenprodukt mit wenigen klar benannten Quellen, vereinbarten Qualitätsregeln, einem verantwortlichen Fachbereich und einem bestehenden Bericht als Abnahmekontext.
Bewusst nicht enthalten
Keine unternehmensweite Datenmigration, kein Ersatz aller bestehenden Berichte, keine Echtzeitpflicht und keine KI-Anwendung, bevor Datenqualität und Verantwortung belastbar geklärt sind.
Voraussetzungen und Grenzen
Technik ersetzt keine Datenverantwortung
Vor der Umsetzung müssen Datenzugang, Zuständigkeiten, Lizenzen und Betrieb geklärt sein. Offene Punkte werden als Projektrisiko behandelt.
- 01Quellzugänge, Extraktionsfenster und Netzwerkwege müssen mit den jeweiligen Systemverantwortlichen abgestimmt sein.
- 02Schlüssel, Konten, Kunden, Materialien oder Anlagen brauchen fachlich gepflegte Zuordnungen. Ein Lakehouse repariert fehlende Stammdaten nicht automatisch.
- 03Databricks-, Azure- und Power-BI-Lizenzen sowie Speicher-, Netzwerk- und Rechenkosten müssen zum erwarteten Betrieb passen.
- 04Benötigt werden ein fachlicher Datenverantwortlicher, Quellsystemwissen, Plattformbetrieb und eine Person für Datenschutz und Informationssicherheit.
Deutschland und EU
Compliance wird aus dem konkreten Zweck abgeleitet
Personenbezogene Daten unterliegen DSGVO-Vorgaben zu Zweckbindung, Minimierung, Zugriff und Löschung. EU-Regionen und private Netzwerkpfade sind dort zu wählen, wo die eingesetzten Dienste verfügbar sind, und die tatsächlichen Verarbeitungswege müssen vertraglich geprüft werden. Wenn Daten Rückschlüsse auf Beschäftigte erlauben, ist der Betriebsrat nach BetrVG früh einzubeziehen. Der EU AI Act wird relevant, sobald auf dem Fundament ein KI-System mit entsprechendem Verwendungszweck betrieben wird.
Kostenfreie Einordnung
Welches Datenprodukt würde heute die meisten widersprüchlichen Exporte ersetzen?
Im Erstgespräch lassen sich Quellen, Definitionen, Verantwortung und ein bewusst begrenzter Pilot einordnen.
Das erste Beratungsgespräch und die gemeinsame Use-Case-Einordnung sind kostenfrei und unverbindlich.
Passende Use Cases
Immobilien-Datenhub für Betriebskosten und Portfolioreporting
Objekt-, Miet-, Energie- und Rechnungsdaten verwenden unterschiedliche Kennungen. Berichte entstehen manuell, Auffälligkeiten werden spät sichtbar.
Reklamations- und Qualitätsursachenanalyse
Reklamationen, Fehlercodes, Chargen und Prozesswerte liegen in getrennten Systemen. Wiederkehrende Muster werden dadurch spät erkannt.
Datenabgleich für Monatsabschluss und Controlling
ERP, DATEV, Bankportale und Fachsysteme liefern unterschiedliche Kennungen. Abstimmungen bleiben in Excel, E-Mails und persönlichen Kommentaren hängen.