Datenpipeline für den Mittelstand – von Rohdaten zu auswertbaren Informationen
Wie mittelständische Unternehmen ihre Daten strukturiert aufbereiten – mit Bronze, Silver, Gold Layer und automatischer Qualitätssicherung.
Bronze Layer
Rohdaten sicher
Silver Layer
Bereinigt & vereinheitlicht
Gold Layer
Auswertungsbereit
Qualitätsprüfung
Fehler werden gemeldet
Von Christian Loth · Enterprise Architect & Automatisierungsexperte · Leipzig
Ich baue solche Pipelines für mittelständische Betriebe, die ihre Daten endlich sinnvoll nutzen wollen — hier ist der Aufbau.
Daten sind vorhanden. Das Problem ist nicht die Menge — es ist der Zugang. Rohdaten in verschiedenen Systemen, verschiedenen Formaten, ohne einheitliche Struktur. Auswertungen entstehen in Excel, dauern Stunden und liefern trotzdem keine verlässlichen Zahlen.
Das Problem vorher
Ein Betrieb hatte Daten in drei Quellsystemen. Jedes lieferte ein anderes Format. Monatliche Auswertungen: 4–6 Stunden manuelles Zusammenbauen — Copy-Paste, Excel, Bauchgefühl. Verlässliche Zahlen gab es nicht, nur Annäherungen.
Der Aufbau der Pipeline
Bronze Layer – Rohdaten landen sicher Alle eingehenden Daten werden unverändert gespeichert. Nichts geht verloren, alles ist nachvollziehbar.
Silver Layer – Bereinigung und Vereinheitlichung Duplikate werden entfernt, Formate vereinheitlicht, fehlerhafte Datensätze markiert. Die Daten sind jetzt verlässlich.
Gold Layer – Auswertungsbereit Aggregierte, geschäftsbereite Daten. Direkt nutzbar für Reports, Dashboards und automatisierte Prozesse.
Automatische Qualitätsprüfung Jeder Schritt wird überwacht. Fehler werden gemeldet, bevor sie sich durch die Pipeline ziehen.
Das Ergebnis
Von 4–6 Stunden manuellem Zusammenbauen auf automatisch aktuelle Daten jeden Morgen. Auswertungen laufen in Sekunden statt Stunden. Entscheidungen basieren auf echten Zahlen — nicht auf Schätzungen.
Eingesetzt: Databricks · Delta Lake · PySpark · Bronze-Silver-Gold-Architektur
Deine Daten liegen irgendwo, aber du kommst nicht sinnvoll ran? Ich baue die Struktur.
Häufige Fragen
Muss ich bereits Databricks nutzen?
Nein. Databricks ist ein mächtiges Werkzeug, aber für kleinere Datenmengen gibt es schlankere Alternativen — z.B. DuckDB oder PostgreSQL mit dbt. Im Erstgespräch schaue ich, was zu deiner Situation passt.
Wie lange dauert es, bis ich verlässliche Daten habe?
Für einen typischen Betrieb mit 2–3 Quellsystemen und klar definiertem Reporting-Bedarf liegt der Aufbau bei 2–4 Wochen — inklusive Anbindung, Bereinigungslogik und erstem Dashboard.
Was kostet der laufende Betrieb?
Das hängt von der Datenmenge und dem gewählten Stack ab. Ein Self-Hosted-Setup auf einem VPS kostet ca. 20–50 €/Monat. Databricks-Kosten kommen on top, sind aber bei Mittelstands-Workloads meist überschaubar.
Klingt nach deinem Problem?
Kurze Nachricht genügt – ich melde mich innerhalb von 24 Stunden.
Direkt Termin buchen