Elektroauto lädt auf, effizient verwaltet durch Datawarehouse Systems.

Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur: Aufbau eines Datawarehouse Systems

Projektdauer: 5 Monate (August 2023 bis Januar 2024)
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HomeReferenzenNationale Leitstelle Ladeinfrastruktur
Technologien

AWS, AWS Redshift, AWS Glue, Delta Lake, Python, Pandas, Pytest, Data Vault 2.0

Team

Data- und Software-Engineers

Data Warehouse System im öffentlichen Sektor

Im Auftrag des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr koordiniert und steuert die Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur unter dem Dach der bundeseigenen NOW GmbH die Aktivitäten zum Ausbau der Ladeinfrastruktur in Deutschland. Es galt, deren Datenquellen sicher in ein einheitliches Cloud-Datenwarehouse zu integrieren.

  • Elektroautos an Ladestationen, optimiert durch Datawarehouse Systems und Ladeinfrastruktur.
  • Nahaufnahme einer Ladebuchse, verwaltet durch Datawarehouse Systems und Ladeinfrastruktur.
  • Person fährt Auto, Datenanalyse für Ladeinfrastruktur mit Datawarehouse Systems.
  • Elektroauto wird aufgeladen, Datenmanagement durch Datawarehouse Systems und Ladeinfrastruktur.

Unser Kunde: Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur

Die Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur der bundeseigenen NOW GmbH koordiniert und steuert den Ausbau einer flächendeckenden, bedarfsgerechten und nutzerfreundlichen Ladeinfrastruktur in Deutschland. Um den Bedarf an Ladesäulen besser zu verstehen, werden relevante Daten erfasst.

NOW vernetzt die wichtigsten Akteure wie Betreiber von Ladeinfrastruktur, Automobilhersteller, Länder und Kommunen und gibt Wissen weiter. Ein Datawarehouse System sollte dieses Vorhaben unterstützen.

Person arbeitet am Laptop, analysiert Daten für Datawarehouse Systems und Ladeinfrastruktur.

Unsere Aufgabe

Data Warehouse System im öffentlichen Sektor

Im Auftrag des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr koordiniert und steuert die Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur unter dem Dach der bundeseigenen NOW GmbH die Aktivitäten zum Ausbau der Ladeinfrastruktur in Deutschland. Es galt, deren Datenquellen sicher in ein einheitliches Cloud-Datenwarehouse zu integrieren. Zunächst konkretisierten wir die Anforderungen des Kunden an das Data-Warehouse-System in gemeinsamen Data-Thinking-Workshops. Darauf aufbauend entwickelten wir ein Datawarehouse-System agil und in enger Abstimmung mit Kundenseite.

Serverraum zeigt Hardware für Datawarehouse Systems und Ladeinfrastruktur.

Unsere Besonderheiten

Heterogene Daten erforderten solide Architektur

Die Datenquellen und -formate waren von sehr unterschiedlicher Natur, etwa auch semi-strukturierte Daten und Geo-Daten. Die Quellsysteme selbst waren teilweise noch in Entwicklung, so dass sich die Datenstruktur im Verlauf des Aufbaus des Datawarehouse Systems teilweise noch veränderte. Aufgrund unterschiedlicher Datenquellen und Formate wählten wir eine solide Architektur: Diese ermöglicht, dass die Daten in einer Medallion-Architektur durch ETL-Strecken (Extract, Transform, Load) verarbeitet werden können. Zudem werden die Daten in ein einheitlich modelliertes Schema unter Nutzung des Data-Vault-Konzeptes untergebracht.

Besprechung über Datawarehouse Systems und Ladeinfrastruktur mit Laptop im Büro.

Das Ergebnis: In 5 Monaten zum Datawarehouse System

Zusammen mit der NOW GmbH haben wir innerhalb von 5 Monaten ein Datawarehouse System aufgebaut, in dem sich Daten verschiedener Quellen zusammenführen, speichern und analysieren lassen. Wir haben komplexe Daten-Anforderungen abgebildet, besonderes Augenmerk lag auf den Umgang mit sensiblen Daten, mit Massendaten sowie auf die Integration unterschiedlichster Input-Formate.

Das von uns entwickelte Data-Warehouse besteht aus einer Lakehouse-Architektur. Wir nutzen das Delta-Lake-Formats auf AWS S3 und AWS Redshift als Datenbank. Die ETL-Strecken wurden mit Python & Pandas in AWS Glue implementiert. Die für Analysten und Datenabnehmer relevanten Daten wurden mit Redshift-Views aus den angereicherten Rohdaten zusammengestellt.

Unsere Referenzen & Projekte

Eine Referenz sagt mehr als 1.000 Worte. Zum Glück haben wir davon Dutzende. Klicken Sie sich durch eine Auswahl unserer spannendsten Projekte und überzeugen Sie sich selbst!

  • Ein roter MAN-Lastwagen fährt unter einem klaren Nachthimmel mit leuchtenden Sternen auf einer leeren Straße.
    MAN: Effiziente Bedrohungsanalyse für Steuergeräte

    Mit der Digitalisierung steigen die Cyberrisiken – besonders für MANs neues Steuergerät CM4. Unsere Expert:innen nutzen die 4×6 Methodik und ThreatSea, um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und gezielte Schutzmaßnahmen zu entwickeln. Erfahren Sie, wie MAN mit intelligenter Risikoanalyse die Sicherheit seiner Fahrzeuge stärkt.

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    7 Monate

    Projektdauer

    Über 20 Workshops

    Bedrohungsanalysen

    Über 500

    potenzielle Risiken evaluiert

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  • Ein Techniker in einer grünen Siemens-Jacke sitzt vor einem Computer in einer Fabrikhalle mit industriellen Geräten im Hintergrund.
    Siemens: AI Demand Prediction Plattform für die industrielle Produktionsplanung

    Mit der AI Demand Prediction Plattform schaut Siemens in die Zukunft. Dank Machine Learning und AutoML lassen sich für über 100 Produkte präzise Nachfragevorhersagen erstellen und die Produktion besser planen. Als Proof of Concept gestartet, entwickelte sich die Plattform schnell zu einem produktiv nutzbaren System. Die Self-Service-Web-Applikation wird bald in weiteren Werken eingesetzt.

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    Projektdauer

    Seit Februar 2022

    Proof of Concept

    in wenigen Wochen

    Zeitserien-Vorhersage

    für 100 verschiedene Produkte

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  • Zwei Frauen stehen in einer Werkstatt. Eine Frau hält ein Tablet in den Händen.
    TÜV NORD GPT: Entwicklung der KI-Assistenz

    Schneller relevante Informationen finden, indem Sie mit Dokumenten chatten? Das geht! Die TÜV NORD GROUP setzt GPT-Technologie in der sicheren Microsoft Azure Cloud ein. Mit dem Ziel, das Wissens-Management und die Effizienz zu optimieren. Das System ermöglicht neue Nutzungsmöglichkeiten im Prüfkonzern und wird sicher betrieben. Erfahren Sie jetzt mehr über das innovative KI-Assistenzsystem.

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    Projektdauer

    seit September 2023

    33.000

    GPT-Anfrangen im ersten Monat

    ChatGPT Modell 4

    in der europäischen Microsoft Azure Cloud

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  • Carousel_Schöck_Bauteile-1
    Schöck Bauteile: Verbesserung des Anforderungsprozesses

    Gemeinsam mit MaibornWolff optimierte der Spezialist aus der Bauwirtschaft das Anforderungsmanagement seiner Bemessungssoftware Scalix. Dank des Digital Design Ansatzes wurden die fachlichen Anforderungen neu spezifiziert und die Software nutzerzentriert weiterentwickelt. Ziel ist es, die Zufriedenheit der User kontinuierlich zu steigern und interne sowie externe Interessen zu integrieren. Lesen Sie jetzt mehr über die Methodik und Ergebnisse!

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    Projektdauer

    seit 2022

    Teamgröße

    2-3 Digital Designer:innen

    In 2024
    Scalix ersetzt alte Software
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  • VW fährt durch Tunnel bei Nacht
    VW: Digitalisierung von Produktionskennzahlen mit der App iProcess

    Weniger Papier, mehr Effizienz: Volkswagen ersetzt analoge Prozesse durch die iProcess-App. Cloud-native Technologien und Digital Design ermöglichen eine intuitive Erfassung und Analyse von Produktionskennzahlen. Das steigert Transparenz, Overall Equipment Effectiveness und ebnet dem Automobilkonzern den Weg für Predictive Maintenance.

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    Projektdauer

    Seit Januar 2021

    Teamgröße

    5 bis 10 Personen

    Schnelle App-Entwicklung

    dank Digital Design

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  • Frau am Strand bei Sonnenuntergang mit Laptop.
    DER Touristik: In 7 Monaten zum digitalen Reisebegleiter

    Reiseinfos, Buchungen, Support – alles in einer App. MaibornWolff entwickelte mit Flutter eine plattformübergreifende Lösung für DER Touristik. In nur sieben Monaten entstand eine stabile App für iOS und Android, die mehrere Marken, Sprachen und Länder unterstützt. So geht Kundennähe auf Reisen.

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    7 Monate

    vom Kickoff zum Go Live

    iOS und Android

    digitale Reisebegleitung

    Whitelabelling-Lösung

    Unkomplizierte Einbindung weiterer Marken, Sprachen und Länder

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  • Sportauto steht in farbenfroher Wüstenlandschaft.
    Mixed Reality: Mit einem realen Auto in virtueller Welt fahren

    Virtuelles Racing im echten Auto? MaibornWolff machte es für den BMW M möglich. Innerhalb von drei Monaten entwickelten wir mit Unreal Engine 4 einen Prototyp, der Fahrzeugsignale hochperformant verarbeitet und ein immersives Fahrerlebnis ohne Motion Sickness schafft. Das Cockpit bleibt real, die Umgebung wird zur Rennstrecke.

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    <3 Monate

    von der Vision zum Prototyp

    3D-Anwendungen

    in Echtzeit

    Team

    Unreal-Entwicklung, XR Technologie, Game Design, Smart Devices, 3D-Content

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  • Frau mit Tablet in moderner Fabrikhalle
    KUKA: Weboberfläche für ein neues Human Machine Interface

    Robotik neu gedacht: KUKA entwickelt mit uns iiQKA.OS – ein Betriebssystem mit intuitivem Web-HMI. Durch Webtechnologien und Scrum-Methoden ermöglichen wir flexible Anpassungen und eine einfache Steuerung. Offene Zusammenarbeit macht die Robotik zugänglicher als je zuvor.

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    Ziel

    Ablösen der aktuellen Steuerungssoftware

    iiQKA.OS

    Schnelle und intuitive Entwicklung

    > 11.000 Stunden

    Projektarbeit

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  • Header_Stiehl-IMOW-16-9
    STIHL: Mähroboter iMOW per App steuern

    Mähroboter neu definiert: Der iMOW von STIHL macht Rasenpflege smarter. Unsere Software-Expertise kombiniert mit STIHLs Hardware-Know-how sorgt für eine intuitive App-Steuerung. Das Ergebnis? Ein vernetztes Gerät, das die Gartenarbeit erleichtert – einfach, effizient, innovativ.

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    Projektdauer

    seit August 2020

    Mähroboter

    via App steuern

    Prozess­optimierung

    beim Kunden

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  • Frau lächelt beim Autofahren in Fahrzeug.
    DEKRA: Dank Co-Creation zur modernen Enterprise Architecture

    Neue IT für eine nachhaltige Zukunft: der globale Prüfkonzern musste seine IT-Landschaft modernisieren. Mit Co-Creation entstand eine harmonisierte Architektur und die EA Community fördert den länderübergreifenden Austausch, für eine starke IT bis 2025 – und darüber hinaus.

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    Wichtigste Methode:

    Aufbau einer EA-Community

    Erstelltes Konzept

    Enterprise Architecture

    Zusammen­arbeit

    auf Augenhöhe

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  • Digikoo_Apple_vision_Pro_Header
    digikoo GmbH: Apple Vision Pro für Stadtplaner

    Städte smarter planen: Gemeinsam mit der TUM entwickelten wir das 3Digipad für Apple Vision Pro. Es visualisiert komplexe Energiedaten in 3D und macht Szenarien intuitiv greifbar. Dynamische Gebäudedaten und KPIs unterstützen Stadtplaner bei nachhaltigen Entscheidungen.

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    4 Monate

    Projektdauer

    3D-Karte mit KPIs
    Gebäudedaten dynamisch darstellen
    Energiedaten
    Immersive Visualisierung
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  • Serverraum mit grüner Bepflanzung, demonstriert Datenplattform für die Azure Cloud.
    digikoo: Eine Datenplattform für die Azure Cloud

    Strukturierte Geo-Daten, automatisierte Qualitätssicherung, nahtlose Bereitstellung – für Digikoo entwickelten wir eine leistungsstarke Snowflake-Datenplattform auf Azure. Sie erleichtert Data Scientists die Analyse und legt die Basis für präzise Prognosen und neue Use Cases.

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    5 Monate

    Projektdauer

    Klimawende

    digital planen und effizient umsetzen

    Foundation Datenplattform

    Microsoft Azure Cloud

    Mehr erfahren

Warum MaibornWolff

Wir bilden Prozesse und Geschäftsmodelle digital ab – End-to-End. Unsere Experten sind spezialisiert in den Bereichen Data Engineering, Data Analytics, Data Science und Data Strategy Consulting. Bei Schnittmengen zwischen den Bereichen Data Analytics und IT Modernization oder Mobile Engineering und Software Testing greifen wir auf unser Team von über 900 IT-Profis zurück, um Ihr Projekt reibungslos zu verwirklichen.

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