Der Konzern betreibt ein globales Entwicklungs- und Produktionsnetzwerk mit zahlreichen Datendomänen – von F&E über Einkauf bis hin zur Wartung. Bisher waren diese Daten isoliert, der Zugang teils manuell und nicht standardisiert. Ziel war es, eine einheitliche Plattform zu schaffen, die konsistente Standards, schnelle Auswertbarkeit und AI-Readiness in den Mittelpunkt stellt.
Herausforderung
Ein führender europäischer Technologiekonzern mit globalem Produktions- und Entwicklungsnetzwerk stand vor der Herausforderung, seine datenzentrierte Strategie zu skalieren: Zahlreiche Datendomänen – von Engineering bis Supply Chain – waren in separaten Silos organisiert. Die Data Platform-Initiative sollte die Grundlage für einheitliche Standards, automatisierte Pipelines und AI-Readiness schaffen.
Enterprise Data Platform auf Microsoft Azure – gemeinsam mit DIVINT
DIVINT wurde als Engineering-Partner beauftragt, um Data Pipelines, Governance-Strukturen und Architekturbausteine in einer konzernweiten Cloud-Plattform umzusetzen.
Ingestion Layer: Aufbau skalierbarer Pipelines mit Azure Data Factory, Synapse & Spark
Data Lake Architektur: Strukturierung nach Bronze, Silver, Gold – pro Datendomäne
Standardisierung: Entwicklung von YAML-basierten Pipeline-Vorlagen & Metadatenkatalog
Security & Compliance: Role-Based Access, Purview, DSGVO-konforme Logging-Infrastruktur
CI/CD: GitOps-Ansatz für Infrastruktur & Codebereitstellung (Terraform + ADO)
Kernschwerpunkte im Projekt
Data Engineering Frameworks
DIVINT entwickelte ein zentrales Framework für regelbasierte Pipelines, das nun konzernweit für alle Data Domains eingesetzt wird – mit Fokus auf Reusability, Logging, Alerting & Schema Validation.
Multi-Tenant-Architektur
Für unterschiedliche Fachbereiche (z. B. R&D, Procurement, MRO) wurden isolierte Umgebungen auf einer Shared Infrastructure aufgebaut – mit zentralem Zugriffskonzept & dezentraler Verantwortung.
Automatisiertes Metadata Management
Datenflüsse, Qualitätsscores und lineage werden automatisiert an Purview übergeben – Grundlage für Self-Service, Auditierbarkeit und strategisches Data Governance.
AI-Readiness & ML-Enablement
Die Plattform ist ausgelegt für Data Science & ML-Workloads – mit integriertem Zugriff auf Feature Stores, Datasets und Versionshistorie (Delta Lake + MLflow).
Ergebnisse und Business Impact
KPI | Ergebnis |
|---|---|
Monatliche Datentflüsse | über 5.000 orchestrierte Pipelines |
Wiederverwendbare Komponenten | über 50 generische Templates für Ingestion & Transformation |
Time-to-Data (von Quelle bis Analyse) | Weniger als 24h (statt mindestens 5 Tage vorher) |
Sicherheitsabdeckung | 100 % rollenbasiert, mandantenfähig |
AI/ML-Projekte | Plattform-ready mit Feature Store, DQ & Notebooks |
Nächste Schritte
Erweiterung der Plattform auf weitere Werke & internationale Standorte
Automatisierte Data Contracts zwischen Fachbereichen
Aufbau eines Self-Service Data Portals für Citizen Developer
Native Anbindung von Echtzeitdaten (IoT-Streams) via Azure Event Hub & Synapse Real-Time
Fazit
Gemeinsam mit DIVINT konnte der Technologiekonzern innerhalb weniger Monate eine skalierbare, sichere und AI-fähige Datenplattform auf Azure etablieren. Die Lösung ermöglicht eine einheitliche Datenstrategie – von Engineering bis Operative – und verkürzt Entscheidungswege durch konsistente Datenmodelle, Self-Service und KI-gestützte Anwendungen.
