Data EngineeringDaten an einem verlässlichen Ort.

Das Ziel ist selten eine besonders ausgefeilte Technik, sondern ein Datenbestand, auf den sich alle Beteiligten verlassen können. Dafür kläre ich zuerst, woher Daten kommen, wer sie ändert und wofür sie gebraucht werden. Erst danach entsteht das Datenmodell.

In meinen Webprojekten ist diese Arbeit oft der unsichtbare Teil: die Datenbank hinter dem Artikelbereich von vml.berlin oder die Auswertung der QR Code Scans im Buch von Julia Götz. Für eigenständige Datenprojekte biete ich dieselbe Sorgfalt als separate Leistung an.

Datenmodellierung

Tabellen und Beziehungen so entwerfen, dass sie zum tatsächlichen Geschäft passen und mitwachsen können.

Datenbanken

Einrichtung und Betrieb von PostgreSQL, inklusive Zugriffsrechten und Sicherungen.

Schnittstellen

Anbindung externer Dienste und eigene APIs, damit Systeme Daten automatisch austauschen.

Automatisierung

Wiederkehrende Abläufe wie Importe, Abgleiche oder Berichte zeitgesteuert ausführen lassen.

Auswertung

Kennzahlen und Übersichten, die Entscheidungen erleichtern statt sie zu verkomplizieren.

Migration

Bestehende Daten aus Tabellen oder Altsystemen sauber in eine neue Struktur überführen.

• Dieselben Zahlen werden in mehreren Tabellen gepflegt und stimmen nie ganz überein.
• Berichte entstehen jeden Monat von Hand und kosten unnötig Zeit.
• Eine Website oder App soll auf Daten zugreifen, die bisher nur intern vorliegen.
• Ein Altsystem wird abgelöst und die Daten sollen vollständig mitkommen.

PostgreSQL/SQL/Python/TypeScript/Supabase/REST APIs/Cloudflare