Data Engineering

Rohdaten in Business Intelligence verwandeln

Wir bauen Datenpipelines, Warehouses und Analytics-Plattformen.

Oronts bietet Data-Engineering-Dienstleistungen aus München, Deutschland. Wir entwerfen und entwickeln produktionsreife Datenplattformen einschließlich ETL- und ELT-Pipelines, Cloud Data Warehouses, Echtzeit-Streaming-Architekturen und Analytics-Dashboards. Unser Orchestrierungs-Stack umfasst Apache Airflow, Dagster, Prefect und dbt für Transformations-Workflows. Für die Verarbeitung nutzen wir Apache Spark für große Batch-Jobs, Apache Flink für Stream Processing und Pandas und Polars für leichtgewichtige Transformationen. Echtzeit-Streaming-Architekturen werden mit Apache Kafka, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub und Redis Streams aufgebaut. Wir setzen Data Warehouses auf Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift und Delta Lake ein, mit der richtigen Plattformwahl basierend auf Abfragemustern, Datenvolumen und Budget. Unsere Architektur-Expertise umfasst Medallion (Bronze-Silver-Gold) Lakehouse-Muster, Lambda- und Kappa-Architekturen für gemischte Latenzanforderungen sowie Data Mesh für dezentrales Dateneigentum in großen Organisationen. Datenqualität wird durch automatisierte Validierung, Schema-Tests, Aktualitätsüberwachung, Anomalieerkennung und Datenverträge zwischen Erzeugern und Verbrauchern sichergestellt. Wir implementieren DSGVO-konforme Datenverarbeitung mit PII-Erkennung, Datenmaskierung, Aufbewahrungsrichtlinien und Audit-Trails. Analytics und BI-Bereitstellung erfolgt mit Metabase, Looker oder maßgeschneiderten Visualisierungstools.

Rohdaten
Extrahieren
Transformieren
Laden
Erkenntnisse
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Daten-Services

End-to-End Data Engineering, von der Erfassung bis zur Visualisierung.

1

ETL-Pipelines

Skalierbare Extract-Transform-Load-Workflows mit Apache Airflow, Spark und dbt für zuverlässige Datenbewegung.

2

Data Warehouses

Cloud-native Warehouse-Architektur auf Snowflake, BigQuery und Redshift mit Medallion-Architektur.

3

Echtzeit-Streaming

Event-driven Datenstreaming mit Kafka, Flink und Kinesis für Analysen in Echtzeit.

4

Data Lakes

Zentralisierte Rohdaten-Repositories auf S3/GCS mit Iceberg und Delta Lake für kostengünstige Speicherung.

5

Analytics & Reports

Self-Service-BI-Dashboards und automatisierte Reporting-Pipelines, die Daten in Entscheidungen verwandeln.

6

Datenqualität

Automatisierte Qualitätsprüfungen, Lineage-Tracking und Governance-Frameworks für vertrauenswürdige Daten.

Technologie-Stack

Moderne Data-Tools für Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

Apache Spark
Airflow
dbt
Kafka
Snowflake
BigQuery
Databricks
Flink
Redshift
Pub/Sub
Apache Spark
Airflow
dbt
Kafka
Snowflake
BigQuery
Databricks
Flink
Redshift
Pub/Sub
Delta Lake
Iceberg
Fivetran
Kinesis
Presto
Trino
Great Expectations
Monte Carlo
Looker
Metabase
Delta Lake
Iceberg
Fivetran
Kinesis
Presto
Trino
Great Expectations
Monte Carlo
Looker
Metabase

Architekturmuster

Die richtige Datenarchitektur basierend auf Latenz und Datenvolumen.

Lambda

Batch + Echtzeit

Quelle
Batch
Bereitstellen
Quelle
Stream
Bereitstellen

Beide Pfade führen in die Bereitstellungsschicht zusammen

Kappa

Nur Stream

Quelle
Stream
Bereitstellen

Ein einzelner Streaming-Pfad, einfacher mit geringerer Latenz

Medallion

Bronze / Silver / Gold

Bronze
Roh
Silver
Bereinigt
Gold
Kuratiert

Schrittweise Datenverfeinerungsschichten

5+ PB

Verarbeitete Daten

99.99%

Pipeline-Verfügbarkeit

<100ms

Abfragelatenz

1,000+

Verwaltete Tabellen

Echtzeit vs. Batch

Den richtigen Verarbeitungsansatz für jeden Workload wählen.

Echtzeit

Verarbeitung unter einer Sekunde für zeitkritische Workloads.

  • Betrugserkennungs-Alerts
  • Live-Dashboards & Monitoring
  • IoT-Sensordatenverarbeitung
KafkaFlinkKinesis

Batch

Hochdurchsatz-Verarbeitung für große Datenvolumen.

  • Tägliche Reports & Aggregationen
  • ML-Modell-Trainings-Pipelines
  • Historische Datenanalyse
SparkAirflowdbt

Unsere Open-Source-Plugins

Wir entwickeln und pflegen Open-Source-Plugins für das Commerce-Ökosystem.

Vendure Data Hub Plugin

Enterprise-ETL- und Datenintegrations-Plugin für Vendure. Visueller Pipeline-Builder, 9 Extraktoren, 61 Transformationsoperatoren, 24 Entity-Loader, Feed-Generatoren für Google Merchant & Amazon und Echtzeit-Monitoring.

VendureETLTypeScriptE-Commerce
Auf GitHub ansehen

Pimcore Asset Pilot Bundle

Intelligente regelbasierte Asset-Organisation für Pimcore 12. Prioritätsbasierte Regel-Engine mit Twig-Pfadvorlagen, Expression-Language-Bedingungen, asynchroner Verarbeitung über Symfony Messenger, lokalisierten Ordnerstrukturen, Audit-Logging und Erkennung ungenutzter Assets.

PimcoreDAMPHPSymfony
Auf GitHub ansehen

Weitere Plugins folgen. Wir tragen aktiv zum Commerce-Open-Source-Ökosystem bei.

Häufig gestellte Fragen

ETL transformiert Daten vor dem Laden. ELT lädt Rohdaten zuerst, transformiert dann im Warehouse. Wir empfehlen ELT für Cloud-Warehouses.
Basis-Pipelines ab ca. 25.000 €. Vollständige Plattformen 50.000–200.000 €.
Ja. Wir integrieren mit bestehenden Datenbanken, APIs und Dateisystemen.
Automatisierte Qualitätsprüfungen auf jeder Stufe: Schema-Validierung, Aktualitätsmonitoring und Anomalieerkennung.
Ja. DSGVO-konforme Datenverarbeitung mit PII-Erkennung, Datenmaskierung und Audit-Trails.
Die meisten Unternehmen brauchen Batch für 80% der Anwendungsfälle und Echtzeit für spezifische Szenarien.

Bereit, Ihre Daten zu erschließen?

Lassen Sie uns eine Datenplattform bauen, die Rohdaten in Wettbewerbsvorteile verwandelt.