WWZ AG - In drei Monaten zur skalierbaren Datenplattform
"Trotz des knappen Zeitfensters konnten wir den Architekturentscheid fundiert treffen, abgestützt auf klare Kriterien und belastbare Referenzen. Dank der pragmatischen Herangehensweise und der Branchenerfahrung von iRIX stand die Plattform nach drei Monaten, und heute bauen wir weitere Datenprodukte darauf auf."
Michael Huwiler, Leiter Unternehmens-IT
Herausforderung
Mit der Übernahme des zuvor ausgelagerten Telekom-Geschäfts benötigte WWZ innerhalb von drei Monaten eine moderne Datenplattform als Fundament für einen geschäftskritischen Data Hub. Die Lösung sollte über den Bereich Telekom hinaus skalieren und künftige Anforderungen bis hin zu KI-Anwendungsfällen abdecken. Data Analytics und Data Engineering waren intern zu diesem Zeitpunkt erst im Aufbau
Vorgehen
Im Zentrum der Evaluation stand nicht die Frage nach der mächtigsten Technologie, sondern nach einer Lösung, die zum tatsächlichen Reifegrad der Organisation passt und zugleich mit ihm wachsen kann. Eine Datenplattform stützt das Geschäft nur dann nachhaltig, wenn das bestehende Team sie in der vorgegebenen Zeit sicher betreiben und schrittweise ausbauen kann.
Gestützt auf unsere Erfahrung mit modernen Datenplattformen in der Energiewirtschaft prüften wir die Optionen nach folgenden Kriterien:
Skalierbarkeit und Betreibbarkeit durch das bestehende Team
Erweiterbarkeit auf weitere Geschäftsbereiche und Datenprodukte ohne Neubau
Eignung für komplexe, hierarchische Datenstrukturen im Telko- und EVU-Umfeld sowie für Zeitreihenanalysen
Einheitliche Entwicklungsstandards ab der ersten Codezeile
Durchgesetzt hat sich Snowflake als skalierbare Cloud-Datenplattform, kombiniert mit Coalesce als Transformationsschicht. Coalesce brachte dabei viel Know-how bereits mit: Vorkonfigurierte Node-Typen und zertifizierte Best-Practice-Templates für Staging-, Dimensions- und Faktentabellen stellten bewährte Modellierungs- und Deployment-Muster von Beginn an bereit, statt dass sie erst selbst entwickelt werden mussten. Für ein Team, dessen Data-Engineering-Kompetenz noch im Aufbau war, war das ein entscheidender Beschleuniger. Zudem entstehen alle Datenprodukte nach denselben Mustern, was spätere Erweiterungen deutlich vereinfacht.
Ergebnis
Die Plattform war nach drei Monaten einsatzbereit, das Telko-DWH ging nach insgesamt neun Monaten pünktlich zur geschäftskritischen Übernahme live. Seither trägt dieselbe Architektur weitere Datenprodukte der WWZ, darunter Smart-Meter- und Vertriebsdaten.
Mehrwerte für die WWZ
Tempo trotz Komplexität: Plattform in drei Monaten bereitgestellt, geschäftskritisches DWH im gesetzten Zeitrahmen produktiv.
Passgenaue Architektur: Entscheid nach Reifegrad statt Hype, damit die Plattform sofort produktiv genutzt werden konnte.
Best Practice ab Tag eins: Bewährte Muster aus Coalesce-Templates statt Eigenentwicklung. Das bedeutet weniger Aufbauzeit und weniger technische Schulden.
Wachstum ohne Neubau: Neue Geschäftsbereiche und Datenprodukte lassen sich auf derselben Plattform ergänzen; einheitliche Standards erleichtern zudem die Weiterentwicklung durch interne und externe Teams.
Bereit für KI: Skalierbare Basis für kommende KI-Anwendungsfälle.
Verwendete Technologien
Snowflake, Coalesce, Azure Data Factory, Azure DevOps
Weitere Kundenprojekte
