IT-Consulting

Entdecken Sie die vielfältigen Kompetenzen des Mainzer Datenfabrik-Teams im Bereich Windows Server, SQL Server und Azure. Unsere zertifizierten Experten leben und lieben IT und bieten Ihnen umfassende Unterstützung.

Von der Entwicklung komplexer Systeme bis zur langfristigen Wartung und Aktualisierung bieten wir Ihnen eine ganzheitliche Betreuung. Dabei legen wir großen Wert auf Sicherheitsstandards und unterstützen Sie beim Server Monitoring sowie der Überwachung Ihrer Serveraktivitäten. Unser Leistungsspektrum erstreckt sich von der strategischen Beratung bis zum reibungslosen Betrieb Ihrer Anwendungen. Gemeinsam erarbeiten wir ein maßgeschneidertes Konzept, um die Zukunftsfähigkeit Ihrer IT-Infrastruktur zu gewährleisten.

Unsere langjährige Expertise basiert auf erfolgreichen Consultingprojekten in verschiedenen Branchen. Ob der Aufbau eines Data Warehouses im Finanzsektor, die Unterstützung bei kritischer Infrastruktur, spannende Projekte in der Luftfahrtbranche oder der innovative Umzug ganzer Fachgebiete in die Cloud - wir sind stets bereit für neue Herausforderungen und streben nach der Zufriedenheit unserer Kunden.

Unsere Referenzprojekte

Unsere Consultants geben hier einen detaillierten Einblick in bereits abgeschlossene Kund:innenprojekte.

Ablösung einer Schnittstelle mithilfe von Cloud Native Strategien

Projektname: Modernisierung / Redesign einer Schnittstelle mit Hilfe von Cloud native Technologien
Kunde: weltweit tätiges Unternehmen im Bereich Informations- & Kommunikationstechnologie
Technologien im Einsatz:

  • Azure
  • SQL Managed Instance
  • Azure Data Factory
  • SSIS

Ausgangssituation

Warum möchte der Kunde eine andere Lösung?
Der Aufbau der aktuell genutzten Schnittstelle stammt aus einer On Prem gehosteten Umgebung mit den Kernelementen SQL Server und SQL Server Integration Services (SSIS). Die Anbindung des Haupt-CRM-Systems des Kunden, ein Salesforce System, wurde mit Hilfe einer Drittanbieter-Software in Verbindung mit den SSIS umgesetzt. Die gesamte Plattform wurde dann per Lift and Shift Ansatz nach Azure migriert, wobei die vorhandene Schnittstelle innerhalb einer SSIS Integration Runtime in der Azure Data Factory betrieben wurde.
Die Laufzeit der Schnittstelle nach der Azure Migration beträgt ca. 3-4h für die tägliche Delta Beladung sowie über 12h für einen Full Load am Wochenende. Dies resultiert in einer hohen Uptime der SSIS Integration Runtime und damit einhergehend hohen Kosten. Zu den Kosten für den Betrieb der Schnittstelle kommen darüber hinaus noch Lizenzkosten für die notwendige Drittanbieter-Software.

Welchen Nutzen verspricht sich der Kunde von der neuen Lösung?

  • Kostenreduzierung
  • Laufzeitverbesserung
  • Effizienzssteigerung bei Betrieb & Weiterentwicklung

Welchen Aufwand sieht der Kunde für die neue Lösung?
Der Aufwand beläuft sich auf die Auslastung von 2 Mitarbeitern über einen Zeitraum von etwa 1,5 - 2 Monaten. Darin enthalten sind die Planung, Entwicklung, Test, Dokumentation und Inbetriebnahme der neuen Schnittstelle inkl. eines Parallelbetriebes der alten Schnittstelle als Vergleichsmöglichkeit bzw. Fallback-Lösung.

Welche strategischen Ziele verfolgt der Kunde mit dem Vorhaben?
Neben den offensichtlichen Zielen wie Kostenreduzierung und Laufzeitverbesserungen sollen durch das Redesign der Schnittstelle der Betrieb sowie die Weiterentwicklung so weit vereinfacht werden, dass diese Aufgaben zum größten Teil an ein fachseitiges Team übergeben werden kann, um das eigene IT-Team an dieser Stelle zu entlasten. Zudem fungiert das Redesign dieser Schnittstelle gleichzeitig als erster Proof of Concept dieser Art, um das hierbei erlernte Wissen auf weitere Use Cases anwenden zu können.

Warum hat sich der Kunde für uns entschieden?
Durch eine bereits bestehende, langjährige Partnerschaft und gute Zusammenarbeit wurden unsere Entwickler mit dieser Aufgabe betreut.

Umsetzung des Vorhabens

Welche Architektur haben wir für die Lösung gewählt?
Einsatz von Cloud native Technologien:

  • Ablösung der SSIS-Pakete / Integration Runtime durch Azure Data Factory (ADF) Pipelines
  • Ersatz der Drittanbieter-Software durch den Built-in ADF Salesforce Connector
  • Metadaten gestützte Pipeline-Orchestrierung an Stelle von separaten SSIS-Paketen für jedes zu übertragene Objekt

Welche technischen Herausforderungen wurden gelöst?

  • Ablösung von mehr als 30 einzelnen SSIS-Paketen durch eine einzige generische Azure Data Factory Pipeline
  • Ablösung einer Drittanbieter-Software durch Out-of-the-box-Tools
  • Aufbau einer Metadaten gestützte Pipeline Orchestrierung mit der Möglichkeit, Anpassungen an der Schnittstelle vorzunehmen, ohne die Notwendigkeit Deployments durchzuführen.

Welche Projektmethode wurde angewendet?
Das Projektteam arbeitet in 2 wöchigen Sprints innerhalb der SCRUM Methode.

Was waren die Herausforderungen im Projekt?
Die größte Herausforderung bestand darin, die über die Schnittstelle transportierten Daten in exakt der gleichen Form abzulegen wie bisher. Durch die neue Technologie gab es diverse Unterschiede bei der Handhabung von Zeichensätzen und Datentypen, was nach der darauf folgenden Transformation zu unterschiedlichen Ergebnissen im Reporting geführt hat.

Wie lange hat die Umsetzung gedauert?
Von der Planung über die Umsetzung bis zur Aufnahme des Parallelbetriebes der neuen Schnittstelle dauerte es etwa 4 Wochen. Die danach gestartete Testphase, Datenanalyse und Fehlerbehebungen dauerten nochmals 4 Wochen, bis man sich zum finalen Schwenk entschieden und die alte Schnittstelle zurück gebaut hat.

Fertigstellung

Welchen Nutzen zieht der Kunde aus der Lösung??

  • Durch die spürbare Laufzeitverbesserung von ca. 12h für eine vollständige Datenbeladung auf etwa 10-15 Minuten erfolgt diese Form der Datenbeladung nicht mehr nur am Wochenende, sondern an jedem Wochentag. Zudem besteht die Möglichkeit, mehrere Datenaktualisierungen innerhalb der Geschäftszeiten durchzuführen, was zuvor durch die hohe Laufzeit der Delta-Beladung nicht sinnvoll war.

  • Die Reduzierung der Laufzeit um ein Vielfaches sowie der Wegfall der notwendigen SSIS-Integration Runtime als separate virtuelle Maschine in Azure spiegelt sich in einer Kostenreduzierung von ca. 12.000€ pro Jahr wider. Zudem entfallen die jährlichen Lizenzkosten der Drittanbieter Software, welche sich ebenfalls auf 5.000€ im Jahr belaufen.

  • Durch die Metadaten gestützte Orchestrierung der Azure Data Factory Pipelines ist es dem Fachbereich möglich, selbstständig kleinere Änderungen an der Schnittstelle durchzuführen, ohne dabei auf das IT-Team angewiesen zu sein und ohne einen umfangreichen und bürokratischen Deployment-Prozess zu durchlaufen. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktionsfähigkeit auf notwendige Änderungen an der Schnittstelle und damit eine besser aufgestellte Reportinglösung.

Aktualisierung und Konsolidierung von MSSQL Umgebungen

Projektname: Aktualisierung und Konsolidierung von MS SQL Umgebungen
Kunde: großer KFZ-Händler mit mehreren Niederlassungen im Rheinland.
Technologien im Einsatz:

  • Microsoft Windows mit virtualisierten Umgebung
  • Microsoft SQL Server

Ausgangssituation

Warum möchte der Kunde eine andere Lösung?
Die 38 MSSQL Server Datenbanken des Kunden wurden in einer Umgebung mit zehn Windows Servern und zehn MSSQL Enterprise Edition Instanzen betrieben. Hierbei wurden unterschiedliche Versionen der beiden Microsoft Produkte verwendet. Zur Konsolidierung dieser Umgebung, insbesondere aber auch um Hochverfügbarkeit zu erreichen, sollte eine komplett neue Infrastruktur eingesetzt werden, in der ein drei-Knoten-Cluster mit zehn AlwaysOn Verfügbarkeitsgruppen verwendet wird.

Welchen Nutzen verspricht sich der Kunde von der neuen Lösung?

  1. Modernisierung der MSSQL Umgebung
  2. Performancesteigerung durch Einsatz moderner Prozessoren
  3. Reduzierung der MSSQL Instanzen zur Wartungsreduzierung
  4. Hochverfügbarkeit
  5. Erreichen der Hochverfügbarkeit einer Applikation mit Standard Lizenz

Welche strategischen Ziele verfolgt der Kunde mit dem Vorhaben?

  • Konsolidierung
  • geringere Lizenzierung
  • geringerer Wartungsaufwand

Umsetzung

Welche Architektur wurde gewählt?
MSSQL Enterprise Edition mit AlwaysOn Verfügbarkeitsgruppen bzw. MSSQL Standard Edition mit Basic Verfügbarkeitsgruppen.

Welche technischen Herausforderungen wurden gelöst?
Einrichtung eines drei-Knoten Clusters bzw. eines zwei-Knoten Clusters.

Welche Projektmethode wurde angewendet?
Für die Migration der bestehenden Datenbanken in die neue Umgebung war eine Automatisierung mittels T-SQL Skripten von uns vorgesehen. Eine zeitnahe Migration unmittelbar im Anschluss an die Bereitstellung der neuen Umgebung konnte seitens des Kunden nicht erfolgen. Die Migration der Datenbanken wurde durch den Kunden manuell vorgenommen.

Was waren die Herausforderungen in diesem Projekt?
Technisch gesehen keine, aber ein Projekt in der Kundenumgebung, bei dem keine VPN-Verbindung und kein ausreichend berechtigter Administrations-Login bereitgestellt wird, sondern der Zugriff über eine vom Kunden initiierte TeamViewer- o.ä. Session erfolgen muss, erschwert die Arbeit etwas durch erforderliche Terminabsprachen bzw. Verfügbarkeiten der Kundenmitarbeiter.

Wie lange hat die Umsetzung gedauert?
4 Monate

Fertigstellung

Was kann der Kunde, was er vorher nicht konnte?
Hochverfügbarkeit

Welchen Nutzen zieht der Kunde aus der Lösung?

  • Niedrigere Lizenzkosten trotz eines leistungsfähigeren Servers in der Zielumgebung
  • Hochverfügbarkeit mit einer MSSQL Standard-Edition in einer vom Kunden gewählten Applikation.
Green Field Project - Aufbau einer Reportingplattform

Projektname: Green Field Project - Aufbau einer Reportingplattform
Kunde: S Broker - der Online-Broker der Sparkassen-Finanzgruppe und ein Tochterunternehmen der DekaBank, des Wertpapierhauses der Sparkassen. Beim S Broker können Kundinnen und Kunden ihre Wertpapiergeschäfte unkompliziert und preiswert selbst in die Hand nehmen – zu jeder Zeit und an jedem Ort. Über die Online-Brokerage-Plattform können Wertpapiere wie Aktien, Investmentfonds, ETFs, Anleihen und Zertifikate gehandelt werden. Auch die Sparplan-Anlage ist möglich. Darüber hinaus bietet der S Broker eine der größten deutschen Direkthandelsplattformen, eine professionelle Handelssoftware für besonders anspruchsvolle Traderinnen und Trader sowie vielfältige Informationsangebote, die bei einer fundierten Anlageentscheidung helfen.
Branche: Finanzbranche
Technologien im Einsatz:

  • SQL Server
  • SSIS
  • SSAS
  • Power BI Report Server
  • Power BI Desktop
  • Gitlab
  • Jenkins

Ausgangslage und Painpoints des Kunden

Warum möchte der Kunde eine andere Lösung?
S Broker, ein führender Akteur im Finanzsektor, stand vor der Herausforderung, seine bestehenden Excel-Reports durch eine moderne Technologie zu ersetzen. Das Ziel war es, eine interaktive und visuell ansprechende Reporting-Plattform zu schaffen, die auf dem neuesten Stand der Technik basiert.

Welchen Nutzen verspricht sich der Kunde?

  • Interaktivität: Power BI ermöglicht interaktive Dashboards und Berichte, bei denen Benutzer Daten filtern und mit ihnen interagieren können.
  • Datenverbindungen: Power BI kann sich nahtlos mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden, einschließlich Datenbanken, Cloud-Diensten und Excel-Dateien. Es ermöglicht die automatische Aktualisierung von Daten, was die Aktualität der Berichte verbessert.
  • Visuelle Darstellung: Power BI bietet eine breite Palette an visuellen Darstellungen, die oft intuitiver und ansprechender sind als die standardmäßigen Excel-Diagramme. Es gibt auch benutzerdefinierte Visuals, die spezifischen Anforderungen entsprechen können.
  • Skalierbarkeit: Power BI ist besser für große Datenmengen und komplexe Analysen geeignet. Es nutzt leistungsstarke Datenmodellierungstechniken und kann große Datenmengen effizient verarbeiten und darstellen.
  • Automatisierung: Power BI unterstützt die Automatisierung von Daten-Updates und Berichterstellung, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Fehleranfälligkeit verringert wird.
  • Sicherheit und Kontrolle: Power BI bietet erweiterte Sicherheits- und Berechtigungsfunktionen, um den Zugriff auf sensible Daten zu steuern.

Welchen Aufwand sieht der Kunde?
Der Aufwand beläuft sich auf die Auslastung von 3 Mitarbeitern über einen Zeitraum von etwa 6 Monaten. Darin enthalten sind die Planung, Entwicklung, Test, Dokumentation und Inbetriebnahme der neuen Schnittstelle.

Welche strategischen Ziele verfolgt der Kunde?
Insgesamt bietet Power BI eine leistungsfähigere und flexiblere Lösung für das Reporting und die Datenanalyse im Vergleich zu Excel, insbesondere bei großen Datenmengen und komplexen Analysen.

Warum hat sich der Kunde für uns entschieden?
Durch eine bereits bestehende, langjährige Partnerschaft und gute Zusammenarbeit wurden unsere Entwickler mit dieser Aufgabe betreut.

Umsetzung des Vorhabens

Welche Architektur wir gewählt haben
Die Architektur der neuen Lösung wurde sorgfältig geplant. Die Daten wurden aus einer Oracle-Datenbank mithilfe von SSIS-Paketen in MSSQL Datenbanken geladen. T-SQL Stored Procedures wurden verwendet, um
Daten von einer Staging-Datenbank in den Bericht-Layer (Datapool) zu transportieren, wo fachliche Transformationen durchgeführt wurden. Ein tabellarisches Modell wurde in den SQL Server Analysis Services (SSAS) auf Datapool-Datenbanktabellen und Views erstellt. Die Berichte wurden dann in Power BI Desktop erstellt und veröffentlicht. Der gesamte Entwicklungsprozess wurde durch Gitlab für die Sourcecode-Verwaltung und
Jenkins für die Deployment-Automatisierung unterstützt.

Welche technischen Herausforderungen wurden gelöst?

  • Anbindung Oracle Datenquellen in SSIS mit Datentypkonvertierung
  • Aufbau tabellarischer Modelle inkl. Umsetzung komplexer Businesslogik
  • Einhaltung von strengen bankenspezifischen Security Vorgaben

Angewendete Projektmanagement-Methode

  • agiles Arbeiten nach Kanban

Was waren die Herausforderungen im Projekt?
Das passende Datenmodell zu finden, was die fachlichen Anforderungen und mögliche technische Umsetzbarkeit gleichzeitig unterstützt.

Dauer der Umsetzung
Von der Planung über die Umsetzung bis zur Aufnahme des Betriebs der neuen Schnittstelle dauerte es etwa 4 Monate . Die danach gestartete Testphase, Datenanalyse und Fehlerbehebungen dauerten nochmals 4
Wochen, bis man sich zur finalen Freigabe entschieden hat.

Nach der Fertigstellung

Nach Abschluss des Projekts konnte der Kunde selbständig neue Tabellen und Spalten aus der Oracle-Quelle auslesen und diese korrekt im Reporting darstellen. Die Möglichkeit, interaktive Power BI-Berichte zu erstellen, führte zu einer Ablösung veralteter Excel-Reports. Der Kunde erzielte somit einen erheblichen Mehrwert durch die neue Lösung. Insgesamt zeigt die Erfolgsgeschichte von S Broker, dass auch unter strengen Security Auflagen
ein Green Field Projekt vom Aufbau der Infrastruktur bis hin zum Reporting für Endanwender, erfolgreich umgesetzt werden kann. Die agile Projektmethode und die fundierte technische Expertise trugen dazu bei, die
Erwartungen des Kunden zu übertreffen und eine wegweisende Reporting-Plattform zu schaffen.

We make your IT great again!

Sie brauchen Unterstützung bei einer notwendigen Migration, Performanceoptimierung oder dem Aufbau eines umfangreichen Data Warehouses?
Unsere Consultants stehen Ihnen gerne zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns ganz einfach über das untenstehende Formular und vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch mit uns. Wir helfen Ihnen gerne weiter!

Interesse geweckt?

Unsere Expert:innen stehen Ihnen bei allen Fragen rund um Ihre IT Infrastruktur zur Seite.

Kontaktieren Sie uns gerne über das Kontaktformular und vereinbaren ein unverbindliches Beratungsgespräch mit unseren Berater:innen zur Bedarfsevaluierung. Gemeinsam optimieren wir Ihre Umgebung und steigern Ihre Performance!
Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme!

Kontaktdaten
Taunusstraße 72
55118 Mainz
info@madafa.de
+49 6131 3331612
Bürozeiten
Montag bis Donnerstag:
9:00 - 17:00 Uhr MEZ

Freitags:
9:30 - 14:00 Uhr MEZ
Benedikt
Wir sind Ihre SQL Expert:innen!
Noch Fragen? - Wir haben immer die passende Antwort für Sie!