Herausforderung
Die bestehenden ETL-Prozesse liefen auf einer Vielzahl von Plattformen, darunter SAP BW, Oracle-Datenbanken und lokale Server, die 24/7 betrieben wurden. Dies führte zu:
- Hohem Ressourcenverbrauch durch permanent laufende On-Premises-Server.
- Langen Verarbeitungszeiten bei gleichzeitiger Abhängigkeit von manuellen Eingriffen.
- Mangelnder Flexibilität, um mit neuen Geschäftsanforderungen mitzuwachsen.
Lösung
Das Projekt umfasste die vollständige Migration und Optimierung der ETL-Prozesse auf eine Cloud-native Architektur mit Azure Data Factory und Databricks.
- Effiziente Ressourcennutzung: Die Databricks-Cluster werden nur dann gestartet, wenn sie benötigt werden – durchschnittlich 2 Stunden pro Tag.
- Datenintegration: Daten aus SAP BW und Oracle-Datenbanken wurden in eine skalierbare Cloud-Umgebung migriert.
- Prozessautomatisierung: Azure Data Factory orchestriert die Pipelines vollständig automatisiert und minimiert manuelle Eingriffe.
- Monitoring und Fehlerbehebung: Aufbau eines Reporting- und Error-Logging-Systems, das die Betriebstransparenz erhöht und Fehler proaktiv meldet.
Ergebnis
- Signifikante Kostensenkung: Durch die Abschaltung der permanent laufenden On-Premises-Server und die Nutzung von Databricks nur bei Bedarf wurden die Infrastrukturkosten um 85% reduziert.
- Optimierte Ressourcen: Cluster laufen jetzt nur etwa 2 Stunden pro Tag, ohne Kompromisse bei der Datenverarbeitung.
- Stabile Datenprozesse: Die nächtlichen Datenläufe sind stabil und zuverlässig.
- Zeiteffizienz: Verarbeitungszeiten wurden um 60% gesenkt, was dem Unternehmen schnellere Entscheidungen ermöglicht.
- Skalierbarkeit: Die neue Lösung ist flexibel und bereit, zukünftige Anforderungen zu bewältigen.
Dieser Ansatz zeigt, wie Unternehmen durch den Wechsel zu einer Cloud-nativen Architektur nicht nur die Performance ihrer Datenprozesse steigern, sondern auch erhebliche Kosteneinsparungen realisieren können. Besonders die dynamische Nutzung von Databricks-Resourcen bietet eine ideale Kombination aus Flexibilität, Effizienz und Kosteneffektivität.