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Dashboards & Visualisierung
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Ein Münchner Startup wollte global expandieren. Das datengetriebene Unternehmen benötigte ein zuverlässiges und umfassendes System zur Erstellung von Analysen und zur Gewinnung von Erkenntnissen, um seine Expansionspläne zu realisieren. Aufgrund des schnellen Unternehmenswachstums änderten sich die Anforderungen ständig, so dass die Datenarchitektur und die Tools schnell und skalierbar sein mussten.
Darüber hinaus wollte das Startup sein internes Datenteam vergrößern, um mit der globalen Expansion und den steigenden Anforderungen Schritt zu halten – eine Herausforderung, da die Suche und Einstellung von Spezialist*innen schwierig und zeitaufwändig ist.
Der Kunde bat FELD M um Unterstützung bei der Entwicklung von Business Intelligence Lösungen, um das Unternehmen bei der Skalierung von lokal auf global zu unterstützen. Auch bei der Anpassung an sich ändernde Anforderungen mit neuen Tools wie DBT und der Migration zu Amazon Redshift sollte FELD M helfen.
Zunächst unterstützten wir den Kunden beim Ausbau seines internen Datenteams, einschließlich Rekrutierung, Onboarding und Wissensaustausch. FELD M blieb in dieser Funktion weiterhin aktiv und stellte die technologische und operative Skalierbarkeit sicher, da das Startup weiter wächst.
Eine weitere Aufgabe war die Konzeption, Entwicklung und Pflege zahlreicher Analysen und Tableau-Dashboards in enger Zusammenarbeit mit den Stakeholdern verschiedener Abteilungen. Wir berieten und unterstützten auch bei der Implementierung geeigneter Technologien, um den Bedürfnissen und zukünftigen Ambitionen des Unternehmens gerecht zu werden. Dazu gehörten DBT für eine fortgeschrittene und wartbare Datentransformation (>200 Modelle) und Metaplane zur Sicherstellung von Konsistenz und Datenqualität (>500 Tests).
Mit unserer Unterstützung wurde ein Data Warehouse (DWH) auf PostgreSQL eingerichtet und strukturiert. Als Reaktion auf die sich ändernden Anforderungen des Kunden aufgrund der globalen Expansion migrierte das FELD M-Team das DWH anschließend in Abstimmung mit dem Kunden auf Amazon Redshift.
Zusätzlich zum DWH und der Einrichtung des Datenmodells integrierte FELD M Datenquellen, die über Fivetran orchestriert wurden, sowie benutzerdefinierte ETL-Pipelines (Google Cloud-Funktionen). Der gesamte Tool-Stack umfasst Python und Django innerhalb der Google Cloud-Plattform.
FELD M unterstützt weiterhin die Entwicklung einer internen Self-Service-Lösung durch Schulungen und Ad-hoc-Support für Tableau Nutzer, um Einzelpersonen und Teams zu befähigen. Die Datendemokratisierung stellt sicher, dass das Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen kann.
Basierend auf seiner globalen Präsenz und seinen Datenvisualisierungslösungen setzt unser Kunde seinen Expansionskurs fort.
Was ist eine Case Study? Wir verwenden das Format der Case Study, um unsere Kundenprojekte als Beispiele vorzustellen. Unsere Case Studies zu Themen wie Datenintegration und Architektur oder Dashboards und Visualisierung zielen darauf ab, die Herausforderungen und Probleme unserer Kunden und die von uns entwickelten Lösungen zu veranschaulichen. Sie erfahren, mit welchen Ansätzen wir unsere Kunden als Dienstleister und Partner unterstützen und wie wir gemeinsam die definierten Ziele erreicht haben.