Arvato Turkey, ein globaler Retail-Services-Anbieter, kämpfte mit enormer Datenvielfalt, -volumen und -qualitätsproblemen. Daten aus verschiedenen Quellsystemen lagen in unterschiedlichen Formaten, Kodierungen und Qualitätsstufen vor. Manuelle Datenbereinigung war zeitaufwendig und fehleranfällig, und die bestehenden Integrationsprozesse skalierten nicht mit dem wachsenden Datenvolumen.
Wir implementierten eine KNIME-basierte ETL-Lösung, die den gesamten Integrationsprozess von Extraktion über Transformation bis zum Laden standardisiert und automatisiert. Datenqualitätsregeln wurden in die Pipeline integriert, sodass Fehler frühzeitig erkannt und automatisch korrigiert werden. Die Lösung ist modular aufgebaut und skaliert mit dem Datenvolumen.
KNIME-basierte ETL-Plattform mit visueller Pipeline-Modellierung. Integrierte Datenqualitätsprüfung mit automatischer Bereinigung und Fehlerprotokollierung. Standardisierte Konnektoren für heterogene Quellsysteme. Skalierbare Architektur, die mit wachsendem Datenvolumen mitwächst. Konsistente, präzise Datenprozesse als Grundlage für nachgelagerte Analytics.
Eine verlässliche Datenbasis für bessere Entscheidungen im Wettbewerb. Datenqualitätsprobleme werden automatisch erkannt und bereinigt, statt manuell nachbearbeitet. Die skalierbare Architektur wächst mit dem Geschäft — neue Quellen können schnell angebunden werden.
Die wichtigsten Bausteine dieser Lösung auf einen Blick.
ETL-Pipelines
KNIME-basierte, visuell modellierte Pipelines für Extraktion, Transformation und Laden aus heterogenen Quellen.
Datenqualitäts-Engine
Regelbasierte Prüfung, Bereinigung und Protokollierung von Datenqualitätsproblemen direkt in der Pipeline.
Quell-Konnektoren
Standardisierte Adapter für verschiedene Quellsysteme, Formate und Kodierungen.
- Visuelle Pipeline-Modellierung mit KNIME für transparente ETL-Prozesse
- Automatische Datenqualitätsprüfung mit Fehlerprotokollierung
- Standardisierte Konnektoren für heterogene Quellsysteme
- Skalierbare Architektur für wachsendes Datenvolumen