Datenplatform mit Azure Databricks für einen Bundesligaverein
Auf einen Blick:
- Branche: Sport
- Projektziel: Eine moderne, zukunftssichere Datenplattform zu entwickeln, um ein gutes Fundament für die Zukunft zu schaffen.
- Tools: Azure Databricks, Databricks Declarative Pipelines, Python/Pyspark, Terraform, YAML
Die Herausforderung des Kunden
Ein großer deutscher Sportverein mit mehreren hundert Mitarbeitenden stand vor der Aufgabe, seine Datenbasis grundlegend zu modernisieren. Die bestehende Infrastruktur war über Jahre gewachsen und sehr heterogen. Daten wurden dezentral gespeichert, was zu Datenkonflikten führte. Gleichzeitig war der personelle Aufwand für Analysen, Reports und Dashboards hoch und echte Self-Service-Ansätze für Fachbereiche fehlten.
Mit dem steigenden Bedarf an datengestützten Entscheidungen z. B. im Ticketing, Marketing oder in der Spielanalyse, wurde das Setup zunehmend zum Engpass. Abteilungsübergreifende technische Zusammenarbeit war kaum möglich. Zudem sorgten verteilte Governance und fehlende Lineage Transparenz für zusätzliche Sicherheitsrisiken. Auch die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und KI-Agenten war durch hohe technische Hürden erschwert.
Im ersten Schritt führten wir daher eine strukturierte Analyse der IST Situation durch und entwickelten eine strategische Architekturempfehlung. Diese bildet die Grundlage für den Aufbau einer zentralen Datenplattform, die teamübergreifenden Zugriff ermöglicht und künftige BI- und AI-Projekte beschleunigt.
Vor diesen Herausforderungen stand unser Kunde
Ressourcenengpass im Reporting
Analyse und Reportinganfragen der Fachabteilungen konnten nicht ausreichend schnell durch die geringe Zahl der Mitarbeitenden im Reporting erledigt werden.
Hohe technische Hürde zur Entwicklung
Die technische Hürde zur Entwicklung von KI-Agenten und Machine Learning Modellen verlangsamte Innovationen.
Unübersichtliche Kosten- und Aufwandsstruktur
Die komplexe und heterogene Infrastruktur führte zu unübersichtlichen Kosten sowie hohem personellen Betriebs-, Bereitstellungs- und Wartungsaufwand.
In einem initialen Workshop haben wir gemeinsam den IST-Zustand der Daten- und Reporting-Landschaft aufgenommen und die zukünftigen Anforderungen definiert. Im Fokus standen der hohe manuelle Aufwand, fehlender Self-Service, dezentrale Datenhaltung sowie Governance- und Betriebskomplexität. Darauf aufbauend haben wir die Plattformoptionen Microsoft Fabric und Databricks bewertet und uns gemeinsam für Azure Databricks als Zielplattform entschieden. Der nächste Schritt ist ein Proof of Concept zur Validierung der Architektur anhand erster Datenquellen und Use Cases.
Wie gehen wir dabei vor?
1.
Wir haben die vorhandenen Systeme, Datenablagen und Reporting-Prozesse aufgenommen und typische Engpässe sowie Risiken (z. B. Datenkonflikte und fehlende Transparenz) herausgearbeitet.
2.
Wir haben Microsoft Fabric und Databricks anhand klarer Kriterien wie Skalierbarkeit, Governance, Zusammenarbeit und Integrationsfähigkeit bewertet und darauf basierend die Zielplattform festgelegt.
3.
Wir haben erste Datenquellen und Use Cases priorisiert, den technischen Rahmen definiert und damit die Grundlage geschaffen, die Architektur im Proof of Concept praktisch zu testen.
Unsere Lösung
Unser Architekturentwurf basiert auf einer modularen Datenplattform mit Azure und Databricks als zentrale Komponenten. Die Daten werden dabei aus verschiedenen Quellsystemen wie Ticketing, CRM, ERP und Sportdokumentation integriert, zentral gespeichert und anschließend in standardisierte Domain-Modelle überführt.
Die Plattform erlaubt sowohl klassische Business-Analytics als auch die Entwicklung von Machine-Learning-Anwendungen. Über Dashboards, SharePoint oder Enterprise Apps können Fachbereiche direkt auf aufbereitete Datenprodukte zugreifen – ohne Umwege über das Datenteam. So entsteht eine skalierbare Grundlage für datengetriebene Entscheidungen im gesamten Verein.
Sie haben Fragen zum Thema Aufbau der Dateninfrastruktur. Dann melden Sie sich! Wenn Sie sich für weitere spannende Fakten rund um das Thema moderne Datenplattformen interessieren, schauen sie auch gerne bei unseren Leistungen vorbei.
Lassen Sie uns sprechen und Ihr Potenzial entdecken.
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte