Vom Data Lake zum Data Lakehouse

Entscheidungen auf sicherer Datenbasis

badenova entwickelt den bestehenden Data Lake zum Data Lakehouse weiter. Die neue Plattform ist flexibel, skalierbar und leistungsfähig. Sie schafft eine verlässliche Datenbasis.

Fachbereiche und Management setzen damit neue Use Cases schneller um. Dazu zählen CSRD/ESG-Reporting, Customer Journey Management und personalisierte, datenbasierte Marketingprozesse.

So entsteht eine nachhaltige, datengetriebene Unternehmenssteuerung. Grundlage ist eine verlässliche „Single Source of Truth“.

Grundversorgung und IT-Kompetenz für Südbaden

Die badenIT GmbH ist eine Tochtergesellschaft der badenova AG & Co. KG. Sie verantwortet zentrale Teile der IT-Infrastruktur des Energieversorgers. Als Managed-Service- und IT-Infrastrukturanbieter im Südwesten Deutschlands betreibt badenIT leistungsfähige IT-Plattformen und Rechenzentren. badenIT stellt die Plattformen und Rechenzentren badenova und externen Kunden als Service zur Verfügung. Außerdem betreibt und verantwortet badenIT für badenova die Data-Lakehouse-Plattform. Das Data Lakehouse ist die zentrale Plattform für Datenhaltung, -verarbeitung und -analyse.

Die badenova AG & Co. KG ist der größte Energie- und Umweltdienstleister in Südbaden. Als regionaler Grundversorger bietet badenova ein umfassendes Portfolio rund um Gas, Wasser, Strom, Internet und E-Mobilität. badenova fokussiert sich auf Nachhaltigkeit, Versorgungssicherheit und die Energiewende. Das Unternehmen beschäftigt rund 1.400 Mitarbeitende.

In einem vorherigen Projekt wurde bei badenova bereits eine skalierbare Datenbasis auf Basis eines Data Lakes aufgebaut. Ziel war es, Daten aus unterschiedlichen Systemen und Kanälen zentral zu integrieren. So sollten Fachbereiche und Management auf einer gemeinsamen Datenbasis entscheiden können.

Die Energiewirtschaft steht jedoch weiterhin vor tiefgreifenden Veränderungen. Steigende regulatorische Anforderungen, wachsende Datenmengen und der zunehmende Anspruch an eine kundenzentrierte, datenbasierte Steuerung treiben diese Veränderungen. Diese Entwicklungen erhöhen die Anforderungen an die Datenplattform deutlich.
badenova suchte eine skalierbare, cloudbasierte und langfristig zukunftsfähige Lösung. Die neue Plattform sollte neue Anwendungsfälle effizient unterstützen.

Neben der Integration wachsender Mengen an Kunden- und Prozessdaten aus unterschiedlichen Quellen benötigten die Fachbereiche eine 360°-Sicht. Diese ist die Grundlage für eine personalisierte Kundenansprache. Zusätzlich rückte die EU-Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD) in den Fokus. Dafür wurde eine belastbare und auditierbare Datenbasis notwendig.

Für badenova bedeutet das konkret: compliance-sichere Datenhaltung, transparente ESG-Kennzahlen und eine belastbare Datenbasis für das Unternehmensreporting. 

Moderne Azure-Datenplattform
für skalierbare Anwendungsfälle

Im Rahmen der strategischen Weiterentwicklung der Datenplattform war doubleSlash von Beginn an eng eingebunden. doubleSlash beriet badenova bei der Technologieauswahl und Architekturentscheidung. Zentrale Anforderungen waren die Migration von der bestehenden Hadoop-Architektur auf eine moderne, cloudbasierte Azure-Plattform. Außerdem sollte eine Data-Lakehouse-Architektur als zentrale Datenbasis für wesentliche Geschäftsbereiche entstehen. Das Projektteam setzte die Lakehouse-Architektur als zentrale Datenbasis um – und als Fundament für zukünftige AI- und ML-Use Cases.
 

Auf dieser Basis wurden unter anderem folgende Anwendungsfälle realisiert bzw. vorbereitet:

• Nachhaltigkeitsmanagement & CSRD-Reporting
  Aufbau einer CSRD-konformen Datenbasis für eine transparente und regulatorisch sichere ESG-Berichterstattung.
• Customer Journey Management
  Schaffung einer ganzheitlichen Kundensicht als Grundlage für eine konsistente und personalisierte Ansprache über alle Kanäle hinweg.
• Customer Insights & Marketing Automation
  Automatisierte Analyse-, Marketing- und Reporting-Prozesse zur datenbasierten Steuerung von Kampagnen und Maßnahmen.
• Predictive Analytics für Vertrieb und Marketing
  Erweiterung der Plattform um prädiktive Analysen zur besseren Prognose, Planung und Optimierung vertrieblicher Aktivitäten.

Ganzheitliche Umsetzung eines Data Lakehouse

• Architekturdesign & Implementierung eines Azure Data Lakehouse
  Konzeption und Aufbau einer skalierbaren, cloudbasierten Datenarchitektur als zentrale Plattform für Analytics, Reporting und zukünftige AI-/ML-Use Cases.
   
• Migration von Legacy-Systemen
  Strukturierte Ablösung der bestehenden Hadoop-Architektur und Überführung in eine moderne Azure-Umgebung – sicher, performant und schrittweise.

• Entwicklung von Data Pipelines & Governance Frameworks
  Aufbau robuster, automatisierter Datenpipelines sowie Definition von Governance-Strukturen für Datenqualität, Compliance und Transparenz.
   
• Enablement der Data-Science-Teams
  Unterstützung der Fach- und Data-Science-Teams bei der Nutzung der neuen Plattform – von Best Practices bis zur Vorbereitung datengetriebener Use Cases.

Häufige Fragen zum Data Lakehouse

Weitere datenbasierte Anwendungsbeispiele