Data Engineering
Raumliche Datenpipelines, ETL-Workflows und Datenbankarchitektur. Bevor Sie Standortdaten analysieren konnen, muss jemand sie sauber, konsistent und abfragbar machen. Genau das tun wir. Wir bauen die Datenschicht, auf der alles andere lauft.
Was wir liefern
Automatisierte Workflows, die Geodaten aus mehreren Quellen aufnehmen, transformieren und in ein einheitliches Format laden. Laufen planmassig ohne manuelles Eingreifen.
Skalierbare Speicherung fur raumliche Daten: Parquet-Dateien, partitioniert nach Geografie, abfragbar mit SQL. Schnelle Lesezugriffe fur Analytics, niedrige Kosten fur Archivierung.
Automatisierte Pipelines, die Adressen mit Koordinaten versehen, demografische Attribute anhangen und Datensatze mit raumlichen Grenzen verknupfen. Rohe Geschaftsdaten werden zu kartenfertigen Datensatzen.
REST- oder GraphQL-APIs, die Ihre raumlichen Daten an interne Tools, Partnersysteme oder offentliche Anwendungen liefern. Dokumentiert, versioniert und uberwacht.
So arbeiten wir
Wir beginnen mit der Kartierung Ihrer gesamten Datenlandschaft: was reinkommt, wo es liegt, wie es sich bewegt und wer es konsumiert. Dieses Audit deckt typischerweise redundante Pipelines, undokumentierte Transformationen und Daten auf, denen niemand vertraut.
Wir entwerfen zuerst fur Wartbarkeit. Jede Pipeline ist versionskontrolliert, getestet und dokumentiert. Wenn ein Entwickler, der das Projekt noch nie gesehen hat, es um 2 Uhr nachts debuggen muss, sollte der Code das ermoglichen.
Alles, was wir bauen, ist automatisiert und beobachtbar. Pipelines laufen planmassig, alarmieren bei Fehlern und loggen jede Transformation. Ihr Team uberwacht den Zustand uber ein Dashboard, nicht durch Prufen, ob eine CSV im richtigen Ordner gelandet ist.
Tools & Technologien
Python, DuckDB, PostGIS, Apache Airflow, Docker, AWS S3, AWS Lambda, GCP BigQuery, Parquet, dbt
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