
Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur: Aufbau eines Datawarehouse Systems
Projektdauer: 5 Monate (August 2023 bis Januar 2024)
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.
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.

Unsere Aufgabe
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.

Unsere Besonderheiten
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.

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.
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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.