Enterprise Datenplattformen & Architekturen

Design von Datenplattformen, die über Teams, Systeme und Jahre des Wandels hinweg skalieren.

Unternehmensweite Datenplattformen sind selten Greenfield-Systeme. Sie wachsen um bestehende Datenbanken, Legacy-Anwendungen, regulatorische Einschränkungen und organisatorische Grenzen herum.

Die Herausforderung besteht nicht darin, Daten hineinzubekommen. Die Herausforderung besteht darin, Daten im gesamten Unternehmen nutzbar, teilbar und vertrauenswürdig zu machen — ohne einen vollständigen Rewrite von allem Bestehenden zu erzwingen.

Acosom arbeitet mit Enterprise-Architekten und Plattform-Ingenieuren zusammen, um Datenplattformen zu entwerfen, die Skalierung, Politik, Regulierung und konstanten Wandel überdauern.

Bei dieser Expertise geht es um Plattformen, nicht um Pipelines.

Was Enterprise-Architekten gewinnen

Wenn Datenplattformen für die organisatorische Realität entworfen werden und nicht für eine ideale Theorie.

Datenprodukte statt Datensätze

Transformieren Sie Ad-hoc-Datensätze in bewusste Datenprodukte mit klarer Semantik, expliziter Ownership, bekannten Konsumenten und stabilen Verträgen. Datenprodukte werden zu wiederverwendbaren Unternehmenswerten.

Abstraktionsschichten für Flexibilität

Trennen Sie Datenprodukte von Implementierungsdetails. Speichertechnologien können sich unabhängig entwickeln, Engines können ausgetauscht werden, ohne Konsumenten zu beeinträchtigen, und Governance wird konsistent angewendet.

Tabellenformate für analytische Einheit

Standardisieren Sie analytische und historische Repräsentationen mit Formaten wie Apache Iceberg und Paimon. Ermöglichen Sie den Zugriff über mehrere Engines ohne Kopplung an Quellsysteme.

Inkrementelle Modernisierung

Bauen Sie um bestehende Systeme herum, anstatt sie zu ersetzen. ERP-Plattformen, operative Datenbanken und Legacy-Anwendungen bleiben autoritativ, während die Plattform eine kohärente Datenschicht bereitstellt.

Governance als Infrastruktur

Ownership ist explizit und wird durchgesetzt, der Zugriff ist richtliniengesteuert, die Nutzung hängt von Zweck und Rolle ab und Lineage ist integriert. Governance skaliert ohne manuellen Kraftakt.

Vielfältige Nutzungsmuster

Unterstützen Sie analytischen SQL-Zugriff, Dashboards, operative Analytics, API-gesteuerte Anwendungen und die Nutzung von KI/ML-Features. Der richtige Weg wird zum einfachen Weg.

Datenprodukte in der Unternehmensrealität

In den meisten Unternehmen existieren Daten bereits — oft an vielen Stellen.

Kernsysteme wie ERP-Plattformen, operative Datenbanken und Fachanwendungen verschwinden nicht. Eine moderne Datenplattform ersetzt sie nicht; sie baut eine kohärente Datenschicht um sie herum auf.

Wir helfen Organisationen dabei, von Ad-hoc-Datensätzen zu bewussten Datenprodukten mit klar definierten Semantiken, expliziter Ownership, bekannten Konsumenten und stabilen Verträgen überzugehen. Ein Datenprodukt kann auf einer bestehenden operativen Datenbank, einem analytischen Speicher, tabellenbasierten Datensätzen oder einer Kombination von Systemen basieren.

Es kommt nicht darauf an, wo die Daten liegen, sondern wie sie strukturiert, bereitgestellt und governt werden.

Abstraktion & Zugriffsschichten für Datenprodukte

Sobald Datenprodukte existieren, besteht die nächste Herausforderung darin, wie auf sie zugegriffen wird.

Trennung von Produkten und Implementierung

Das Datenprodukt ist der Vertrag. Die Engine und der Speicher sind Implementierungsdetails. Konsumenten sollten nicht wissen müssen, ob ein Datenprodukt auf Oracle, PostgreSQL, einer analytischen Datenbank oder Tabellen mit Apache Iceberg basiert.

Vielfältige Zugriffsmuster

Datenprodukte werden über APIs für Anwendungen, SQL-Zugriff für Analytics, leseoptimierten Zugriff für Dashboards und Feature-Zugriff für KI/ML bereitgestellt. Alle Konsumenten interagieren mit demselben logischen Produkt.

Unabhängige Weiterentwicklung

Speichertechnologien können sich unabhängig entwickeln, Engines können ersetzt werden, ohne Konsumenten zu beeinträchtigen, Governance-Regeln werden konsistent angewendet und Datenprodukte werden zu wiederverwendbaren Unternehmenswerten. Dies ermöglicht eine inkrementelle Modernisierung statt disruptiver Rewrites.

Tabellenformate für analytische & historische Datenprodukte

Tabellenformate werden bewusst und selektiv für analytische Anwendungsfälle eingesetzt.

Wofür Tabellenformate verwendet werden

Tabellenformate wie Apache Iceberg und Apache Paimon standardisieren analytische und historische Repräsentationen. Sie ermöglichen es, dass Daten von mehreren Engines abgefragt, für historische Analysen aufbewahrt, für KI/ML-Workloads wiederverwendet und konsistent governt werden können.

Ergänzung bestehender Systeme

Große Unternehmen verschieben selten alle Daten in einen einzigen Speicher oder eine einzige Engine. Operative Systeme wie Oracle oder PostgreSQL bleiben autoritativ für transaktionale Workloads. Tabellenformate bieten eine strukturierte analytische Repräsentation, ohne OLTP-Datenbanken, Suchmaschinen oder operative Speicher zu ersetzen.

Analytische Vereinheitlichung

Operative und Echtzeitsysteme übernehmen Live-Workloads. Abgeleitete Daten werden in Tabellenformaten für den historischen und analytischen Zugriff materialisiert. Dies ermöglicht es, dass analytische Anwendungsfälle sich unabhängig entwickeln können, während operative Systeme fokussiert bleiben.

Nutzungs- & Zugriffsmuster

Eine Datenplattform ist nur dann erfolgreich, wenn sie auch tatsächlich genutzt wird.

Vielfältige Konsumentenbedürfnisse

Unternehmensplattformen unterstützen analytischen und explorativen Zugriff via SQL, Dashboards und Reporting, operative Analytics, Zugriff auf Anwendungsebene über APIs und die Nutzung von KI/ML-Features. Verschiedene Konsumenten haben grundlegend unterschiedliche Bedürfnisse.

Architektonische Aspekte

Wichtige Aspekte sind Latenz versus Durchsatz, Nebenläufigkeit und Isolation, der Schutz von Kerndaten vor versehentlichem Missbrauch und die Vermeidung von direktem, unkontrolliertem Zugriff auf Rohdaten. Eine gut gestaltete Plattform macht den richtigen Weg zum einfachen Weg.

Governance, Ownership & organisatorische Skalierung

Im großen Maßstab scheitern Datenplattformen eher an sozialen als an technischen Hürden.

Governance, die auf manuellen Prozessen, reiner Dokumentation oder implizitem Wissen basiert, skaliert nicht. Wir helfen Organisationen dabei, Governance als Infrastruktur zu entwerfen, bei der Ownership explizit und durchgesetzt ist, der Zugriff richtliniengesteuert ist, die Nutzung von Zweck und Rolle abhängt und Lineage sowie Rückverfolgbarkeit integriert sind.

Höhere Governance-Reife bedeutet nicht überall volle Automatisierung. In vielen Unternehmen berichten Datenproduktverantwortliche immer noch manuell, Genehmigungen erfordern weiterhin Menschen und Ausnahmen bleiben Teil der Realität.

Die Plattform muss dieses Reifegradmodell unterstützen, nicht verleugnen.

Technologien

Technologien unterstützen die Plattformarchitektur — sie definieren sie nicht.

Apache Iceberg

Tabellenformat für analytische Datenprodukte. Ermöglicht Schema-Evolution, Time Travel und Zugriff über mehrere Engines. Weit verbreitet für Data-Lake-Architekturen.

Apache Paimon

Streaming-Tabellenformat für Echtzeit- und Batch-Anwendungsfälle. Entwickelt für die Integration mit Flink und anderen Processing-Engines. Unterstützt sowohl Streaming- als auch Analyse-Workloads.

Trino

Verteilte SQL-Abfrage-Engine. Ermöglicht föderierte Abfragen über mehrere Datenquellen hinweg. Wird für den analytischen Zugriff auf Datenprodukte unabhängig vom Speicherort verwendet.

ClickHouse

Echtzeit-Analyse-Datenbank. Spaltenspeicherung und schnelle Aggregation für Analyse-Workloads mit hoher Nebenläufigkeit. Wird für operative Analytics und Dashboards verwendet.

Apache Spark

Einheitliche Analyse-Engine für die Datenverarbeitung in großem Maßstab. Unterstützt Batch, Streaming, SQL und ML-Workloads. Weit verbreitet für Datentransformation und ETL.

Apache Flink

Stream-Processing- und Batch-Engine. Wird für tabellenbasiertes Batch-Processing und hybride Workloads verwendet. Integriert sich in Tabellenformate für analytische Anwendungsfälle.

Oracle Database

Enterprise operative Datenbank. Bleibt die autoritative Quelle für transaktionale Systeme. Datenprodukte werden oft aus bestehenden Oracle-Systemen bereitgestellt.

PostgreSQL

Open-Source relationale Datenbank. Wird für operative Workloads und als Quelle für Datenprodukte verwendet. Oft in Analyseplattformen integriert.

Apache Superset

Open-Source-Datenvisualisierungsplattform. Wird für operative Dashboards und explorative Analysen verwendet. Verbindet sich mit vielfältigen Datenquellen.

Power BI

Microsoft Business Intelligence Plattform. Wird für Unternehmensberichte und Dashboards verwendet. Integriert sich über Standardschnittstellen in Datenprodukte.

Collibra

Data Governance- und Katalog-Plattform. Verwaltet die Ownership, Lineage und Richtlinien von Datenprodukten. Wird für Governance im Unternehmensmaßstab verwendet.

Kubernetes

Container-Orchestrierungsplattform. Wird für das Deployment und Management der Datenplattform-Infrastruktur verwendet. Ermöglicht skalierbare und belastbare Deployments.

Wie diese Expertise angewendet wird

Diese Expertise bildet die Grundlage für Initiativen wie Unternehmensanalyseplattformen, Datenfundamente für KI und ML, regulierten Datenaustausch über Teams und Regionen hinweg sowie die schrittweise Modernisierung um bestehende Systeme herum.

Sie ergänzt — ohne Überschneidungen — unsere anderen Expertise-Bereiche: Streaming & Event-Driven Systeme, Data & AI Governance in regulierten Umgebungen sowie Private & On-Prem KI-Plattformen.

Häufig gestellte Fragen

Wie gehen Sie Plattformen mit vielen bestehenden Systemen an?

Wir verstehen zunächst, was bereits vorhanden ist und warum es existiert.

Unser Ansatz:

Bestehende Datenquellen und ihren organisatorischen Zweck kartieren
Autoritativ Systeme identifizieren, die nicht ersetzt werden sollten
Eine Abstraktionsschicht entwerfen, die Datenprodukte konsistent bereitstellt
Inkrementelle Migration ermöglichen, ohne Rewrites zu erzwingen
Operative Grenzen und Team-Ownership respektieren

Das Ziel ist nicht, alles zu ersetzen. Das Ziel ist es, bestehende Daten unternehmensweit nutzbar zu machen.

Wann sollten wir Tabellenformate wie Apache Iceberg verwenden?

Tabellenformate sind wertvoll für analytische und historische Anwendungsfälle, nicht als universeller Speicher.

Verwenden Sie Tabellenformate, wenn:

Daten von mehreren Analyse-Engines abgefragt werden müssen
Historische Analysen und Auditing erforderlich sind
KI/ML-Workloads reproduzierbare Datensätze benötigen
Die Schema-Evolution kontrolliert und dokumentiert werden muss
Mehrere Teams gemeinsamen Zugriff auf analytische Daten benötigen

Erzwingen Sie keine Tabellenformate, wenn:

Operative Systeme bereits autoritativ sind
Echtzeit-Transaktions-Workloads der primäre Anwendungsfall sind
Spezialisierte Engines (Suche, Graph etc.) besser geeignet sind

Wir setzen Tabellenformate gezielt ein, nicht dogmatisch.

Wie handhaben Sie Governance in großen Organisationen?

Governance muss Infrastruktur sein, nicht nur Dokumentation.

Unser Ansatz:

Ownership in der Plattform explizit machen und durchsetzen
Richtliniengesteuerte Zugriffskontrolle implementieren
Lineage und Rückverfolgbarkeit in das System einbauen
Das tatsächliche Reifegradmodell der Organisation unterstützen
Akzeptieren, dass Menschen Teil der Genehmigungsprozesse bleiben

Höhere Reife bedeutet nicht volle Automatisierung. Es bedeutet, dass die Plattform Governance-Anforderungen ohne manuelle Kraftakte unterstützt.

Was ist, wenn unsere Daten über viele verschiedene Systeme verteilt sind?

Das ist normal für große Unternehmen.

Unser Ansatz:

Eine Abstraktionsschicht für Datenprodukte einführen
Föderierte Abfrage-Engines wie Trino für den vereinheitlichten Zugriff nutzen
Daten nur bei Bedarf in analytischen Speichern materialisieren
Den Zweck bestehender Systeme respektieren
Schrittweise Modernisierung ohne Unterbrechung ermöglichen

Die Plattform macht diverse Systeme nutzbar, nicht einheitlich.

Wie halten Sie das Gleichgewicht zwischen zentraler Governance und Teamautonomie?

Diese Spannung ist Enterprise-Plattformen inhärent.

Unser Ansatz:

Klare Ownership-Grenzen definieren
Die Durchsetzung von Richtlinien zentralisieren, nicht die Datenverantwortung
Self-Service-Nutzung innerhalb von Leitplanken ermöglichen
Governance-Verletzungen sichtbar machen, statt sie nur zu blockieren
Plattformen entwerfen, die verteilte Ownership unterstützen

Erfolgreiche Plattformen setzen Compliance durch, ohne die Teams auszubremsen.

Können Sie bei Plattformen helfen, die bereits in Produktion sind?

Ja. Der Großteil unserer Arbeit besteht darin, bestehende Plattformen zu verbessern.

Häufige Verbesserungsbereiche:

Einführung von Datenprodukt-Abstraktionen über Ad-hoc-Datensätzen
Hinzufügen von Governance-Schichten zu bestehenden Systemen
Ermöglichen des Zugriffs über mehrere Engines durch Abstraktion
Migration auf Tabellenformate ohne Unterbrechung der Konsumenten
Refactoring für organisatorische Skalierung
Dokumentation von implizitem Wissen

Wir entwickeln Plattformen inkrementell weiter, ohne vollständige Rewrites zu erfordern.

Bauen Sie Datenplattformen auf, die über Teams, Systeme und Jahre hinweg funktionieren müssen? Lassen Sie uns über Ihre architektonischen Herausforderungen sprechen.

Besprechen Sie Ihre Datenplattform

Enterprise Datenplattformen & Architekturen

Was Enterprise-Architekten gewinnen

Datenprodukte statt Datensätze

Abstraktionsschichten für Flexibilität

Tabellenformate für analytische Einheit

Inkrementelle Modernisierung

Governance als Infrastruktur

Vielfältige Nutzungsmuster

Datenprodukte in der Unternehmensrealität

Abstraktion & Zugriffsschichten für Datenprodukte

Trennung von Produkten und Implementierung

Vielfältige Zugriffsmuster

Unabhängige Weiterentwicklung

Tabellenformate für analytische & historische Datenprodukte

Wofür Tabellenformate verwendet werden

Ergänzung bestehender Systeme

Analytische Vereinheitlichung

Nutzungs- & Zugriffsmuster

Vielfältige Konsumentenbedürfnisse

Architektonische Aspekte

Governance, Ownership & organisatorische Skalierung

Technologien

Apache Iceberg

Apache Paimon

Trino

ClickHouse

Apache Spark

Apache Flink

Oracle Database

PostgreSQL

Apache Superset

Power BI

Collibra

Kubernetes

Wie diese Expertise angewendet wird

Häufig gestellte Fragen

Wie gehen Sie Plattformen mit vielen bestehenden Systemen an?

Wann sollten wir Tabellenformate wie Apache Iceberg verwenden?

Wie handhaben Sie Governance in großen Organisationen?

Was ist, wenn unsere Daten über viele verschiedene Systeme verteilt sind?

Wie halten Sie das Gleichgewicht zwischen zentraler Governance und Teamautonomie?

Können Sie bei Plattformen helfen, die bereits in Produktion sind?

Bauen Sie Datenplattformen auf, die über Teams, Systeme und Jahre hinweg funktionieren müssen? Lassen Sie uns über Ihre architektonischen Herausforderungen sprechen.

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