Data Platform: Das Herzstück einer zukunftssicheren Infrastruktur
Eine Data Platform verbindet Daten aus unterschiedlichen Quellen und schafft eine gemeinsame Grundlage für ihre sichere, konsistente und skalierbare Nutzung. Sie bildet die Basis für Reporting, Analytics, Machine Learning und GenAI. QUNIS begleitet Sie von der Konzeption und Architektur über die Auswahl geeigneter Technologien bis zur Implementierung und zum Betrieb
Das Herzstück einer zukunftssicheren Infrastruktur
Um große Mengen an Informationen gewinnbringend zu nutzen, benötigen Unternehmen eine zentrale, leistungsfähige Umgebung. Eine moderne Data Platform führt Datenströme aus operativen Systemen, IoT-Anwendungen und externen Quellen sicher zusammen. Sie bildet das technologische Fundament, um sowohl klassische Berichte als auch GenAI-, Agentic-AI- und ML-Workloads im produktiven Betrieb performant zu bedienen. Wir unterstützen Sie dabei, eine flexible Plattform zu errichten, die Datensilos effektiv auflöst und maximale Performance ermöglicht, damit Ihre Datenabfragen auch bei steigenden Volumina extrem schnell bleiben.
Definition
Eine Data Platform bezeichnet die zentrale Architektur, die Datenintegration, Speicherung, Governance und Bereitstellung in einem gemeinsamen Rahmen zusammenführt. Sie verarbeitet Daten aus operativen Systemen, IoT-Anwendungen und externen Quellen, stellt sie kontrolliert bereit und bildet die technische Grundlage für Reporting, Analytics, Datenprodukte und AI-Anwendungen. Anders als ein einzelnes Data Warehouse oder ein Data Lake deckt sie den gesamten Lebenszyklus der Daten ab.
Frage
Welche Anforderungen muss eine skalierbare Data Platform erfüllen?
Die Konzeption einer modernen Datenplattform zielt auf die Schaffung eines zentralen, flexibel skalierbaren Fundaments für sämtliche analytischen Anforderungen ab. Ein erfahrener Partner strukturiert die Plattform so, dass sowohl strukturierte relationale Daten als auch unstrukturierte Datenströme effizient erfasst, gespeichert und verarbeitet werden können. Die Architektur muss strenge Kriterien hinsichtlich Hochverfügbarkeit, Datensicherheit und Kostenkontrolle erfüllen. Durch den Einsatz moderner Infrastrukturkomponenten wie Data Warehouses, Data Lakes oder integrierter Lakehouse-Architekturen wird sichergestellt, dass die Plattform performant mit steigenden Datenvolumina mitwächst und eine stabile Basis für Business Intelligence und Data Science bietet.
Integration und Pipelines
Quellen in unterschiedlichen Formaten werden angebunden und über automatisierte Pipelines kontinuierlich in hoher Qualität bereitgestellt.
Speicherarchitektur
Strukturierte Ablage in Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse, passend zu Datenarten und Anwendungsfällen.
Zugriff und Governance
Verantwortlichkeiten, Klassifikation und Zugriffsrechte sind direkt in der Architektur verankert.
Betrieb und Skalierung
Die Plattform wächst mit neuen Quellen und Anwendungsfällen, ohne dass die Architektur neu gebaut werden muss.
Frage
Wie läuft der Aufbau einer Data Platform ab?
Die Realisierung von Datenplattform-Projekten erfordert ein strukturiertes, agiles Vorgehensmodell, um technische und organisatorische Implementierungsrisiken zu minimieren. Ein kompetenter Partner begleitet den gesamten Prozess von der initialen Ist-Analyse über das Prototyping bis hin zur finalen Implementierung und dem anschließenden Betrieb. Durch den Aufbau automatisierter Testing- und Monitoring-Routinen wird die Datenintegrität während des gesamten Implementierungsprozesses lückenlos überwacht. Ein zentraler Erfolgsfaktor ist zudem die frühzeitige Einbindung interner IT- und Compliance-Verantwortlicher, um Sicherheits- und Governance-Richtlinien nativ in die Plattformarchitektur zu integrieren und einen reibungslosen Systemstart zu gewährleisten.
Unser Vorgehen umfasst fünf Schritte: Architektur und Zielbild, Plattformdesign und Technologieauswahl, Integration und Aufbau, Governance und Betriebsmodell sowie Weiterentwicklung und Skalierung.
Nachhaltigkeit
Sicherheit, Governance und operative Exzellenz
Neben der reinen Leistungsfähigkeit spielen Data Governance, Datenschutz und Compliance eine zentrale Rolle beim Aufbau einer zentralen Datenplattform. Wir verankern essenzielle Sicherheitsmechanismen und klare Zugriffskontrollen direkt in der Architektur. So bleibt die volle Kontrolle über alle Informationsflüsse jederzeit lückenlos gewahrt und gesetzliche Vorgaben werden sicher erfüllt. Wir begleiten Sie von der ersten Konzeption über die Technologieauswahl bis zur Implementierung. Das Ergebnis ist eine hochmoderne Umgebung, die Ihre IT entlastet und datenbasierte Innovationen beschleunigt.
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams – technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
Die mit QUNIS aufgebaute Architektur kann im Rahmen der standardisierten Technologieumgebung beliebig ausgebaut werden und lässt sich zugleich an die ständig weiterentwickelte Datenplattform anpassen.
Tobias Riedner Head of IT Data & Analytics Danone Deutschland
Häufige Fragen
FAQ zu Data Platforms
Was ist eine Data Platform?
Eine Data Platform ist die zentrale Architektur, die Integration, Speicherung, Governance, Bereitstellung und Nutzung von Daten in einem Unternehmen bündelt. Sie versorgt Reporting, Analytics, Datenprodukte und AI-Anwendungen aus einer konsistenten Datenbasis.
Was ist der Unterschied zwischen einer Data Platform und einem Data Warehouse?
Ein Data Warehouse konzentriert sich auf die strukturierte Speicherung von Daten. Eine Data Platform deckt den gesamten Lebenszyklus ab, von der Integration über Speicherung und Governance bis zur Bereitstellung. Ein Data Warehouse kann Teil einer Data Platform sein.
Welche Technologien eignen sich für den Aufbau einer Data Platform?
Moderne Datenplattformen können auf Technologien wie Microsoft Fabric, Microsoft Azure, Databricks, Snowflake, AWS, Google Cloud oder STACKIT aufgebaut werden. Ergänzend kommen Werkzeuge wie dbt und Apache Airflow für die Datenintegration und -verarbeitung zum Einsatz. Welche Technologien geeignet sind, hängt von der bestehenden Systemlandschaft, den Datenquellen sowie den Anforderungen an Governance, Skalierbarkeit und Betrieb ab. QUNIS unterstützt bei der Auswahl und Kombination geeigneter Technologien und entwickelt eine Data-Platform-Architektur, die zu Ihren Anforderungen passt.
Welche Rolle spielt ein Data Lakehouse in einer Data Platform?
Ein Data Lakehouse ist eine mögliche Komponente einer Data Platform. Es verbindet die Ansätze von Data Lake und Data Warehouse in einer gemeinsamen Architektur und ermöglicht die Verarbeitung unterschiedlicher Datenarten für Reporting, Analytics und AI. Eine Data Platform umfasst darüber hinaus weitere Funktionen wie Datenintegration, Governance, Zugriffssteuerung und Bereitstellung.
Warum reicht ein Data Lake allein nicht aus?
Ein Data Lake kann große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten flexibel speichern und verarbeiten, deckt aber nicht automatisch alle Funktionen einer Data Platform ab. Eine Data Platform verbindet Speicherarchitekturen mit Datenintegration, Data Governance, Zugriffssteuerung und kontrollierter Bereitstellung und schafft damit eine gemeinsame Grundlage für Reporting, Analytics und AI.
Wer ist im Unternehmen für den Betrieb einer Data Platform verantwortlich?
Der technische Betrieb einer Data Platform liegt häufig bei einem zentralen Plattform- oder IT-Team. Für Datenqualität, fachliche Bedeutung und Nutzung sind zusätzlich klar definierte Verantwortlichkeiten in den Fachbereichen erforderlich. Ein geeignetes Betriebsmodell verbindet technische Plattformverantwortung mit Data Governance und regelt Rollen, Zugriffsrechte, Prozesse sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung der Plattform. Der Betrieb kann dabei vollständig intern, gemeinsam mit einem Partner oder im Rahmen von Managed Services erfolgen.
Wann sollte ein Unternehmen seine Data Platform modernisieren?
Eine Modernisierung ist sinnvoll, wenn steigende Datenmengen, neue Datenquellen und Anwendungsfälle, fehlende Governance oder hohe Betriebs- und Wartungsaufwände mit der bestehenden Architektur nicht mehr effizient bewältigt werden können. Auch neue Anforderungen aus Reporting, Analytics, Machine Learning, GenAI oder Agentic AI können eine Weiterentwicklung der Data Platform erforderlich machen.
Was ist der Unterschied zwischen einer Data Platform und einer Data & AI-Plattform?
Eine Data Platform schafft die technische Grundlage für die Integration, Speicherung, Governance und Bereitstellung von Daten. Eine Data & AI-Plattform erweitert diese Grundlage um spezifische Funktionen und Infrastrukturen für die Entwicklung, Bereitstellung und den produktiven Betrieb von AI-Anwendungen, beispielsweise Machine Learning, GenAI und Agentic AI. Beide Ansätze greifen ineinander und können auf einer gemeinsamen Architektur aufbauen.
Wie unterstützt QUNIS beim Aufbau und Betrieb einer Data Platform?
QUNIS begleitet Unternehmen über den gesamten Lebenszyklus einer Data Platform, von Zielbild und Architektur über Technologieauswahl, Implementierung und Integration bis zu Governance, Betrieb und kontinuierlicher Weiterentwicklung. Dabei verbinden wir technologische Expertise mit den Anforderungen an Organisation und Verantwortlichkeiten und entwickeln eine Plattform, die zur bestehenden Systemlandschaft und den konkreten Anwendungsfällen passt. Auf Wunsch unterstützt QUNIS auch im laufenden Betrieb und bei der Weiterentwicklung der Data Platform sowie beim Enablement Ihrer Teams.
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