Herausforderung
Ein führender Anbieter im Bereich der erneuerbaren Energien wollte seine vielfältigen Datenquellen effizient analysieren und nutzen. Diese umfassten sowohl statische Prozess- und Anlagendaten als auch Echtzeit-Sensordaten. Ziel war es, eine Plattform zu schaffen, die Ad-hoc-Analysen, Data Science und Standardberichte in einer automatisierten Lösung vereint.
Ansatz
Wir evaluierten verschiedene Lösungsansätze und Technologiestacks, um die beste Option für die Bedürfnisse des Kunden zu finden. Dabei legten wir besonderen Wert auf Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosten.
Die finale Lösung nutzte Infrastructure as Code für die Automatisierung. Dies ermöglichte einen effizienten, wiederholbaren und skalierbaren Aufbau der Plattform. Zum Einsatz kamen Azure Bicep für die Infrastrukturautomatisierung, Databricks für Data Science Operationen, Azure IoT Hub für die Echtzeit-Sensordatenintegration, dbt für die Datenmodellierung und Transformationen sowie Power BI für Reporting und Visualisierung.
Ergebnis
Mit der neuen Datenanalyseplattform kann der Kunde Daten schneller und effizienter verarbeiten und analysieren, was die Entscheidungsfindung verbessert. Die Plattform unterstützt Ad-hoc-Analysen, standardisierte Berichte und fortgeschrittene Data-Science-Anwendungen. Dadurch optimiert der Kunde seine Prozesse und steigert die Effizienz. Dank der Automatisierung durch Infrastructure as Code lässt sich die Lösung einfach und schnell skalieren, um mit dem Unternehmenswachstum Schritt zu halten.