Führendes EU-Energieunternehmen
Qualyst hat eine Cloud-basierte Dateninfrastruktur entwickelt, die Live-Wettersignale aufnimmt, diese mit Prognosen abgleicht und kuratierte Handelsindikatoren über eine API bereitstellt; dadurch werden Entscheidungen beschleunigt und Kostenmodelle präzisiert.
Key Results
Zusammenfassung
Wir haben eine zentrale, cloudbasierte Datenplattform entwickelt, um wetterabhängige Handelsindikatoren (Temperatur, Sonneneinstrahlung, Wind, Niederschlag usw.) über API- und Analyseebenen zu extrahieren, zu harmonisieren und bereitzustellen.
Kunde
Eines der führenden Energieunternehmen Europas
Branche
Energie- & Rohstoffhandel
Standort
Europa
Größe
Enterprise (Multi-Country-Operations)
Leistungen
Datenplattform-Design & -Engineering, ETL/ELT orchestration, API enablement, Datenmodellierung, BI enablement, Cloud-Migration, DevOps/FinOps
Technologien
Microsoft Azure, Databricks, Azure Daten Factory (ADF), Power BI, REST APIs; star-schema Daten warehouse; monitoring & governance toolset
Eingesetztes Team
Daten architect, Databricks engineers, ADF/orchestration engineer, Daten modeler, BI developer, DevOps/FinOps engineer, Projekt manager
Zusammenarbeit / Projektdauer
Phase 1 (Foundation & 3 API-Quellen) mit Roadmap für gestaffelte Erweiterungen (Oracle und weitere Quellen)
Unser Kunde benötigte eine zentrale, zuverlässige Dateninfrastruktur, um Echtzeit-Wetterdaten mit Prognosemodellen zu vergleichen und daraus handelsrelevante Signale abzuleiten, die die Benzinpreise beeinflussen.
Die Plattform musste folgende Anforderungen erfüllen:
Konsolidierung mehrerer externer APIs (und zukünftiger Unternehmensquellen wie Oracle).
Bereitstellung eines schnellen und sicheren API-Zugriffs für nachgelagerte Anwendungen und quantitative Modelle.
Sicherstellung von Datenqualität, Datenherkunft und Governance für die Auditierbarkeit.
Bereitstellung entscheidungsrelevanter Datensätze in Power BI mit konsistenter und benutzerfreundlicher Semantik.
Migration von On-Premise-Beschränkungen zu einer skalierbaren und kosteneffizienten Azure-Architektur.
Cloud Data Foundation (Azure + Databricks) – Implementierung eines skalierbaren ELT-Frameworks zur Erfassung und Transformation von Wetter- und Betriebsdaten aus verschiedenen Quellen; Nutzung von Delta-Paradigmen für Zuverlässigkeit und Performance.
Orchestrierte Pipelines (ADF) – Entwicklung modularer Pipelines mit parametrisierten Datensätzen, Wiederholungsrichtlinien und Abhängigkeitsmanagement für einen ausfallsicheren Betrieb und vereinfachte Wartung.
Curated Warehouse (Sternschema) – Modellierung von Fakten-/Dimensionsstrukturen (z. B. Zeit, Ort, Indikatortyp, Anbieter) zur Standardisierung von Analysen und Beschleunigung der Datenfindung.
API-Bereitstellung – Bereitstellung kuratierter Indikatoren und Aggregate über sichere APIs für die schnelle Nutzung durch Handelstools und interne Anwendungen.
Power BI-Ebene – Veröffentlichung zertifizierter Datensätze und standardisierter KPIs für konsistente Self-Service-Analysen und Managementberichte.
Migration & Betrieb – Durchführung der Migration von On-Premise zu Azure, Einrichtung von Observability (Protokollierung, Warnmeldungen, SLAs) und Anwendung von FinOps-Praktiken für Kostentransparenz und -optimierung.
Roadmap-Bereitschaft – Konnektoren und Muster entworfen, um Oracle und zusätzliche Datenquellen ohne Nachbearbeitung zu integrieren; inklusive Datenqualitätsprüfungen und Governance-Richtlinien.
Operative Effizienz: Automatisierte, transparente Datenpipelines reduzieren manuelle Eingriffe und beschleunigen die Erkenntnisgewinnung.
Echtzeit-Transparenz: Handelsteams greifen über API und Power BI auf aktuelle und prognostizierte Indikatoren zu und treffen so fundierte Preis- und Hedging-Entscheidungen.
Datenzuverlässigkeit und -vertrauen: Nachvollziehbare Datenherkunft, Qualitätsprüfungen und zertifizierte Datensätze gewährleisten standardisierte Analysen für alle Beteiligten.
Skalierbar und kosteneffizient: Die Cloud-native Architektur wächst mit dem Bedarf und ermöglicht gleichzeitig Kostenkontrolle.
Zukunftssichere Plattform: Bereit für die Integration neuer Datenquellen (z. B. Oracle), die Datenübertragung und -bereinigung über APIs sowie die Erweiterung analytischer Anwendungsfälle ohne Betriebsunterbrechungen.
