Eder Consulting unterstützt Unternehmen bei Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung moderner Daten- und Cloud-Infrastrukturen – von der einzelnen Pipeline bis zur unternehmensweiten Datenplattform. Die folgenden acht Leistungsbereiche zeigen die technische und fachliche Bandbreite im Detail.
Data Engineering und Pipeline-Entwicklung
Entwurf, Implementierung und Optimierung von ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Near-Realtime-Verarbeitung.
ETL-/ELT-Pipelines mit Apache NiFi, Apache Spark, Python und SQL
Datenintegration heterogener Quellsysteme
Schema-Normalisierung, Datenvalidierung und Qualitätsprüfungen
Medallion-Architektur von Bronze über Silver bis Gold
Aufbau und Betrieb cloud-basierter Umgebungen mit Fokus auf Stabilität, Reproduzierbarkeit und sauberer Trennung von Infrastruktur, Konfiguration und Deployment.
Microsoft Azure und AWS
Kubernetes, Helm, Docker und Podman
Terraform und weitere Infrastructure-as-Code-Ansätze
Umgebungstrennung, Sicherheits- und Zugriffskonzepte
GitOps-orientierte Betriebsmodelle mit ArgoCD
Typische Einsatzszenarien: Containerisierung von Daten-Workloads, Cloud-Migration, Aufbau reproduzierbarer Plattformumgebungen.
CI/CD, DevOps und technische Automatisierung
Aufbau und Weiterentwicklung von Delivery-Pipelines für Infrastruktur, Datenartefakte, SQL-Komponenten, Notebooks und BI-Inhalte.
GitLab CI/CD, Azure DevOps und Ansible
Git-basierte Delivery-Prozesse und Branching-Strategien
automatisierte Deployments für Infrastruktur, SQL-Artefakte, Notebooks und BI-Inhalte
Secrets-Management und sichere Übergabe von Zugangsdaten in Pipelines
Bash, PowerShell und Python für wiederholbare Betriebs- und Deployment-Abläufe
Testautomatisierung und Qualitätssicherung im Deployment-Prozess
Typische Einsatzszenarien: Aufbau automatisierter Deployment-Pipelines, Standardisierung von Releases über mehrere Umgebungen, Weiterentwicklung bestehender CI/CD-Landschaften.
Analytics Engineering und BI
Strukturierung kuratierter Datenmodelle und Anbindung von Reporting-Lösungen an Data Lakes und Plattformen.
SQL Views, Stored Procedures und analytische Datenmodelle
Power BI, DAX und Power Query / M
Apache Superset und weitere Open-Source-BI-Werkzeuge
Self-Service-Analytics-Grundlagen und kuratierte Gold-Layer
Typische Einsatzszenarien: Aufbau eines kuratierten Reporting-Layers auf einer bestehenden Datenplattform, Anbindung von Power BI oder Superset an einen Data Lake, Erweiterung einer Analytics-Plattform für zusätzliche Fachbereiche.
Data Quality, Governance und Zugriffskonzepte
Technische Absicherung von Datenqualität, Metadaten und Berechtigungen, besonders in regulierten Umfeldern.
Data Quality Checks und Datenvalidierung
Metadatenmanagement und Data Cataloging mit OpenMetadata
Lineage-Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen
Rollen-, Berechtigungs- und Owner-Konzepte
technische Governance im Umfeld von DSGVO-nahen und auditrelevanten Anforderungen
Typische Einsatzszenarien: Einführung von Data-Quality-Prüfungen in eine bestehende Pipeline-Landschaft, Aufbau eines Metadatenkatalogs mit Lineage-Nachweis, Umsetzung eines Rollen- und Berechtigungskonzepts in einem regulierten Umfeld.
Technische Beratung, Architektur-Reviews und Delivery
Technische Assessments, Architektur-Reviews und strukturierte Steuerung komplexer Umsetzungsprojekte.
Architektur-Reviews bestehender Daten- und Cloud-Architekturen
Requirements Engineering und Übersetzung fachlicher Anforderungen in technische Zielbilder
Analyse und Optimierung von Performance, Kosten und Betriebsstabilität
Fehleranalyse und Troubleshooting in Produktionsumgebungen
Cut-over-Planung, Statusberichte und Stakeholder-Kommunikation bis auf Management-Ebene
Typische Einsatzszenarien: Review bestehender Daten- und Cloud-Architekturen, technische Stabilisierung in kritischen Projektphasen, Begleitung von Cut-over und Go-live.
Datenstrategie, Data Governance und Zielbetriebsmodell
Beratung auf Entscheidungsebene rund um Daten – als Vertiefung der technischen Leistungen und durchgängig datengebunden.
Datenstrategie und Daten-Roadmap: Zielbild, Plattform-Roadmap sowie Build-vs-Buy- und Technologieentscheidungen
Data Governance als Zielbetriebsmodell: organisatorische Rollen, Verantwortlichkeiten und Owner-Strukturen über die technischen Konzepte hinaus
Daten-Zielbetriebsmodell und Organisationsaufbau: Aufbau von Datenteams, technische Due Diligence sowie Daten- und Architektur-Assessment auf Management-Ebene
Typische Einsatzszenarien: Daten-Zielbild vor Plattformaufbau, Einführung eines Governance-Betriebsmodells über die Technik hinaus, Aufbau oder Neuordnung eines Datenbereichs.
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