Datenarchitektur, Lakehouse & Data Mesh
Eine Datenbasis, die zu Ihren Entscheidungen passt.
Wenn Kennzahlen widersprüchlich sind und jede neue Auswertung eigene Schnittstellen braucht, lohnt sich ein Blick auf die Datenarchitektur. Wir verbinden Ihre fachlichen Ziele mit Datenquellen, Verarbeitung, Zugriffen und Verantwortung. Ob bestehendes Warehouse, Lakehouse oder eine stärker verteilte Organisation: Das Ziel ist eine nutzbare Architektur mit klaren Entscheidungen und einem realistischen Weg zur Umsetzung.
Ihre Möglichkeiten
Diese Leistungen bringen Ihr Vorhaben voran
Entscheidungen und Datenbedarf verstehen
Wir klären, welche Analysen, Anwendungen und Prozesse unterstützt werden sollen. Aktualität, Granularität, Qualität und Nutzergruppen bilden den Ausgangspunkt.
Architekturentscheidungen orientieren sich an konkreten Nutzungsszenarien.
Quellen und Abhängigkeiten erfassen
Bestehende Systeme, Schnittstellen, Datenbestände und Verantwortliche werden aufgenommen. Widersprüchliche Begriffe und kritische Abhängigkeiten werden früh sichtbar.
Sie erkennen, welche Grundlagen bereits vorhanden sind und wo Lücken bestehen.
Architekturvarianten bewerten
Warehouse, Lakehouse und hybride Ansätze werden anhand Ihrer Anforderungen verglichen. Speicherung, Verarbeitung, Betrieb, Kosten und bestehende Kompetenzen fließen in die Bewertung ein.
Eine nachvollziehbare Auswahl verbindet technische Eignung mit Umsetzbarkeit.
Datenprodukte und Zuständigkeiten planen
Für wichtige Datenbestände werden Nutzer, Qualitätsanforderungen, Schnittstellen und Verantwortliche definiert. Ein Data-Mesh-Ansatz wird dort betrachtet, wo fachliche Teams diese Verantwortung übernehmen können.
Daten werden mit verständlichen Erwartungen und Ansprechpartnern bereitgestellt.
Schutz und Betrieb integrieren
Zugriffe, Datenhaltung, Überwachung und Wiederherstellung gehören zur Architektur. Erfahrungen mit Daten- und Plattformdiensten aus der SYNEDAT PLATFORM werden passend zur Zielumgebung eingebracht.
Die Architektur berücksichtigt den späteren Betrieb von Anfang an.
Roadmap und ersten Nachweis erarbeiten
Maßnahmen, Abhängigkeiten und ein geeigneter erster Datenfluss werden priorisiert. Ein begrenzter technischer Nachweis prüft wichtige Annahmen vor einer breiteren Umsetzung.
Aus dem Zielbild entsteht ein konkreter nächster Schritt.
Wann sich der Einstieg lohnt
Datenarchitektur, Lakehouse & Data Mesh Anwendungsfälle
Drei beispielhafte Ausgangslagen zeigen, wo die Zusammenarbeit ansetzen kann.
Reporting und KI benötigen dieselben verlässlichen Daten
Wir klären gemeinsame Grundlagen und unterschiedliche Anforderungen an Zugriff, Aktualität und Verarbeitung.
Ein gewachsenes Warehouse soll weiterentwickelt werden
Bestehende Stärken bleiben in der Bewertung sichtbar. Neue Komponenten werden anhand eines konkreten Nutzens eingeordnet.
Mehrere Fachbereiche entwickeln eigene Datenlösungen
Gemeinsame Standards und klare Verantwortung können Wiederverwendung erleichtern, ohne jeden fachlichen Bedarf zentral zu entscheiden.
Vom Bedarf zum Ergebnis
Ein klarer Weg mit überprüfbaren Etappen
Ziele und Bestand klären
Nutzungsszenarien, Datenquellen und bestehende Architektur werden gemeinsam aufgenommen.
Varianten und Verantwortung abstimmen
Technische Optionen, Datenprodukte und notwendige Zuständigkeiten werden bewertet.
Annahmen praktisch prüfen
Ein definierter Datenfluss oder Prototyp untersucht wichtige Integrations- und Nutzungsfragen.
Roadmap und Entscheidungen übergeben
Architektur, Prioritäten und nächste Umsetzungsschritte werden dokumentiert und besprochen.
Ihr Nutzen
Was Sie konkret erhalten
- Ein dokumentiertes Zielbild mit begründeten Architekturentscheidungen.
- Eine Übersicht relevanter Quellen, Datenprodukte und technischer Abhängigkeiten.
- Definierte Anforderungen an Qualität, Zugriff und betriebliche Verantwortung.
- Eine priorisierte Roadmap und Ergebnisse des vereinbarten technischen Nachweises.
So können Sie mit uns starten
Wählen Sie den Einstieg, der zu Ihrer Ausgangslage passt. Umfang und Aufwand konkretisieren wir gemeinsam in einem Angebot.
Datenarchitektur-Check
Für Orientierung: Nutzungsszenarien, Quellen, Engpässe und nächste Entscheidungen.
Angebot anfordern: Datenarchitektur-CheckZielarchitektur und Roadmap
Für eine belastbare Planung: Varianten, Verantwortlichkeiten und priorisierte Umsetzung.
Angebot anfordern: Zielarchitektur und RoadmapErstes Datenprodukt umsetzen
Für einen praktischen Nachweis: definierte Quellen, Nutzung und überprüfbare Ergebnisse.
Angebot anfordern: Erstes Datenprodukt umsetzenSYNEDAT PLATFORM
Plattformerfahrung für Ihr Vorhaben
Diese ausgewählten Werkzeuge setzen wir in SYNEDAT PLATFORM oder ihren Lieferprozessen ein. Wir übertragen passende Abläufe auf Ihr Vorhaben und stimmen die Integration mit Ihren vorhandenen Systemen ab.
Bereitstellung und Plattformautomation
Kubernetes · Azure Kubernetes Service · Helm · Argo CD · Terraform
Versionierte Konfiguration und deklarative Bereitstellung verbinden Infrastruktur mit Anwendungen. GitOps macht beabsichtigte Änderungen prüfbar und den gewünschten Zustand nachvollziehbar. Betriebsübergänge und Rückfallverfahren werden trotzdem für die konkrete Anwendung geplant.
Wiederholbare Änderungen und klarere Verantwortungsgrenzen.
Beobachtbarkeit und Betrieb
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Metriken, Logs und Traces liefern unterschiedliche Informationen über Anwendungen und Plattformen. Wir ordnen Datenquellen, Dashboards und Alarmwege nach konkreten Betriebsfragen. Aufbewahrung, sensible Daten und Kosten werden bei der Erhebung mitgeplant.
Bessere Einordnung von Störungen und nachvollziehbare Betriebsentscheidungen.
Daten, Suche und Nachrichten
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Datenhaltung, Zwischenspeicherung, Nachrichtenaustausch und Suche haben eigene Anforderungen an Konsistenz, Zugriff und Wiederherstellung. Wir wählen und kombinieren die Bausteine nach den jeweiligen Geschäftsprozessen. Verantwortlichkeiten und Pflege gehören zur Integration.
Passende technische Bausteine für Ihre Daten- und Anwendungsprozesse.
Fragen vor der Beauftragung
Was unterscheidet Warehouse und Lakehouse?
Ein Warehouse fokussiert typischerweise auf strukturierte Daten und analytische Abfragen. Ein Lakehouse verbindet Funktionen für verlässliche Tabellenverarbeitung mit einer flexiblen Datenablage. Welche Architektur passt, hängt von Datenarten, Nutzung, Betrieb und vorhandenen Systemen ab.
Ist Data Mesh ein bestimmtes Produkt?
Data Mesh beschreibt vor allem ein Organisations- und Architekturmodell mit fachlicher Verantwortung für Datenprodukte und gemeinsamen Grundlagen. Ein neues Werkzeug allein schafft diese Zuständigkeiten nicht. Wir prüfen, ob die notwendigen Teams und Abläufe vorhanden sind.
Kann die bestehende Plattform weiter genutzt werden?
Ja. Wir bewerten vorhandene Komponenten und Investitionen im Zusammenhang mit den neuen Anforderungen. Eine schrittweise Weiterentwicklung kann sinnvoll sein. Änderungen werden durch konkrete Nutzungsszenarien begründet.
Wie wird ein erstes Datenprodukt ausgewählt?
Ein geeigneter Einstieg hat erkennbare Nutzer, einen konkreten Nutzen, verfügbare Quellen und einen verantwortlichen Fachbereich. Der Umfang sollte wichtige Annahmen prüfen und dennoch überschaubar bleiben. Kriterien und Abnahme werden vor der Umsetzung festgelegt.
Muss die Datenplattform in die Cloud?
Nein. Lokale, cloudbasierte und hybride Modelle werden anhand von Anforderungen und bestehenden Abhängigkeiten bewertet. Datenhaltung, Schnittstellen, Betriebskompetenz und laufende Kosten beeinflussen die Entscheidung.
Wie vermeiden wir eine reine Konzeptstudie?
Die Architekturarbeit wird mit priorisierten Maßnahmen, benannten Verantwortlichen und einem geeigneten technischen Nachweis verbunden. Liefergegenstände und nächste Entscheidungen werden im Auftrag konkret beschrieben.
Wie werden Datenqualität und Governance berücksichtigt?
Wichtige Daten erhalten definierte Begriffe, Qualitätsanforderungen und Verantwortliche. Zugriff, Änderungsprozesse und Nachvollziehbarkeit werden in die Architektur eingebunden. Vertiefte Umsetzung kann als eigener Leistungsumfang folgen.
Was beeinflusst den Aufwand am stärksten?
Quellenvielfalt, Dokumentationsstand, Zahl der beteiligten Teams, technische Abhängigkeiten und Prüftiefe sind entscheidend. Architekturarbeit, Prototyp und Umsetzung werden im Angebot nachvollziehbar beschrieben.
Lassen Sie uns konkret werden
Welche Entscheidung braucht eine bessere Datenbasis?
Beschreiben Sie den wichtigsten Anwendungsfall und Ihre vorhandenen Datenquellen. Wir finden einen konkreten Einstieg in Architektur und Umsetzung.
Datenarchitektur, Lakehouse & Data Mesh
Dein nächster Schritt
Beschreibe kurz deinen Bedarf. Wir ordnen deine Anfrage dem passenden Team zu und klären mit dir die nächsten Schritte.
Felder mit * sind erforderlich. Telefon, Unternehmen und Postanschrift sind freiwillig.