Data Engineering

Datentransformation & Skalierbare Pipelines

Wir konzipieren und realisieren belastbare Datenpipelines – entweder mit Palantir Foundry oder als individuelle, auf Architektur, Skalierung und Governance abgestimmte Custom-Lösung.

Wie wir komplexe Datenlandschaften in belastbare Business-Workflows überführen

Die folgenden Beispiele zeigen typische Daten- und Workflow-Herausforderungen, die wir in Foundry-Umgebungen lösen. Unser Ansatz verbindet Produktdenken, klare Architektur und enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen, damit Lösungen vom ersten Tag an praktikabel sind.

Als ehemalige Forward Deployed Engineers bei Palantir bringen wir belastbare Praxiserfahrung aus anspruchsvollen Foundry-Implementierungen mit. Wir entwickeln Pipelines und Anwendungen so, dass sie für Teams verständlich bleiben und für Endnutzer langfristig echten Mehrwert liefern.

• Einfache Nutzbarkeit für operative Teams und Fachbereiche
• Wartbarkeit von Datenmodellen, Transformationen und Workflows
• Zuverlässigkeit von Datenpipelines und entscheidungskritischen Outputs
• Maximierung des Nutzens, den Endanwender mit Foundry erzielen

Regulatory Compliance Workflow

Internationale Sales-Prozesse wurden über ERP- und CRM-Datenquellen hinweg standardisiert, inklusive Traceability und rollenbasierten Freigaben.

Challenge: Vertriebsdaten kamen aus mehreren Systemen mit inkonsistenter Datenqualität. Der manuelle Prüfprozess war nicht standardisiert und verursachte regulatorisches Risiko.

Lösung: Wir haben eine gemeinsame Ontology aufgebaut, Compliance-Prüfungen als Workshop-App umgesetzt und die Dokumentengenerierung inklusive PDF-Export strukturiert automatisiert.

Foundry-Produkte

Foundry Ontology
Workshop
Object Explorer
Granular Access Controls

Quality & Order Status Control

Ein Analyse-Workspace verbindet Supplier-, Order- und Quality-Daten, um Lieferzuverlässigkeit und Teileverfügbarkeit datenbasiert prognostizieren zu können.

Challenge: Mehrere SAP-Quellen waren schwer integrierbar, gleichzeitig fehlte End-to-End-Transparenz von Supplier Shipment bis Warehouse Intake.

Lösung: Wir haben den gesamten Order- und Delivery-Prozess in Foundry modelliert und einen Analyse-Workspace bereitgestellt, um Qualitäts- und Lieferentscheidungen aktiv zu unterstützen.

Foundry-Produkte

Foundry Ontology
Pipeline Builder
Workshop
Data Lineage

Client-side App Store für Foundry Templates

Template-basierte Apps und Workflows können strukturiert bereitgestellt werden, damit Fachbereiche schneller auf wiederverwendbare Bausteine zugreifen.

Challenge: Fachbereiche benötigten eine schnellere Bereitstellung wiederverwendbarer Foundry-Templates, ohne jedes Mal ein neues Projekt von Grund auf aufzusetzen.

Lösung: Wir haben ein App-Store-Konzept für interne Foundry-Templates gestaltet, inklusive klarer Kategorisierung, Governance und onboarding-fähiger Bereitstellungslogik.

Foundry-Produkte

Workshop
Slate
Foundry Marketplace Patterns
Access Controls

Bereit, Ihre Datenlandschaft in belastbare Workflows zu überführen?

Wenn Sie eine konkrete Pipeline-Herausforderung haben, prüfen wir Ihr Setup und skizzieren einen pragmatischen Umsetzungsweg.

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Was sind Datenpipelines? ETL einfach erklärt

Datenpipelines bewegen Daten aus verschiedenen Quellsystemen in eine Form, die Teams für Reporting, operative Prozesse und Entscheidungen nutzen können. Ein gängiges Muster dafür ist ETL: Extract, Transform, Load.

Extract (E)

Extract bedeutet, Daten aus Quellsystemen wie ERP, CRM, APIs, Dateien und internen Datenbanken zu erfassen.

Transform (T)

Transform bedeutet, Daten zu bereinigen, zu validieren, zu verknüpfen und zu modellieren, damit sie konsistent, zuverlässig und teamübergreifend nutzbar sind.

Load (L)

Load bedeutet, die aufbereiteten Daten in Zielsysteme, Dashboards, Anwendungen oder Workflows zu überführen, in denen Endnutzer damit echten Mehrwert schaffen.

Kerntechnologien moderner Datenpipelines

Je nach Setup und Anforderungen kombinieren wir plattformnahe und individuelle Komponenten, um schnell und wartbar zu liefern.

Palantir Foundry
SQL
Python
dbt
Airflow / Orchestrierung
APIs & Event Streams
Apache Iceberg
Spark / PySpark
Kafka

Raw Setup vs. Palantir Foundry

Raw Setup: Maximale Flexibilität durch individuelle Tooling- und Infrastrukturentscheidungen, aber in der Regel höherer Umsetzungs- und Wartungsaufwand über Ingestion, Orchestrierung, Governance und Monitoring hinweg.

Palantir Foundry: Integrierte Werkzeuge für Ontology, Lineage, Governance und operative Workflows in einer Plattform. Das reduziert Integrationsaufwand und hilft Teams, Use-Cases schneller produktiv zu bringen.

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