GCP Data Engineering (BigQuery)

BigQuery ist die führende Analyse-Engine von Google Cloud – ein serverloses Data Warehouse im Petabyte-Maßstab, das Compute von Storage trennt und nur für ausgeführte Queries abrechnet. Unsere Data Engineers entwickeln produktionsreife Datenplattformen auf BigQuery, die massive Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig eine schnelle Query-Performance und vorhersehbare Kosten gewährleisten. Wir entwerfen ETL Pipelines, Datenmodelle und Analysearchitekturen, die ohne operativen Aufwand skalieren.

• BigQuery Data Warehouse — Entwurf von Star Schemas, Implementierung von Partitionierung und Clustering, Konfiguration von Materialized Views und Optimierung für gängige Query Patterns.
• ETL Pipeline Development — Aufbau robuster Datenpipelines mit Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer (Airflow) und Dataproc (Spark) für Batch- und Stream-Processing.
• Real-Time Streaming — Implementierung von Streaming-Ingestion mit Pub/Sub und Dataflow für Datenverfügbarkeit im Sub-Sekunden-Bereich in BigQuery.
• Data Modeling — Entwurf von Dimensional Models, Slowly Changing Dimensions und Data Vault Architekturen, optimiert für den Columnar Storage von BigQuery.
• Data Quality — Implementierung von Data Validation, Freshness Monitoring, Schema Evolution und Anomaly Detection über Ihre Datenpipelines hinweg.
• Cost Management — Optimierung der BigQuery-Kosten durch Slot Reservations, Query Optimization, Storage Tiering und workload-gerechte Preismodelle.
• dbt Integration — Implementierung von dbt (data build tool) für modulare SQL Transformations, Testing, Dokumentation und Lineage Tracking in BigQuery.

Unser Data Engineering Stack konzentriert sich auf BigQuery für Warehousing und Analytics, Dataflow für Stream- und Batch-Processing, Pub/Sub für Event Ingestion, Cloud Composer für Workflow Orchestration, Dataproc für Spark Workloads und Cloud Storage für Data Lake Staging – eine vollständig gemanagte Pipeline, die Infrastrukturmanagement eliminiert und gleichzeitig Enterprise-Grade Zuverlässigkeit liefert.

Dieser Service richtet sich an Datenteams, die ihre Analyse-Infrastruktur aufbauen oder skalieren – Unternehmen, die von On-Premises Data Warehouses wie Teradata oder Oracle migrieren, Organisationen, die disparate Datenquellen in einem einheitlichen Warehouse konsolidieren, oder Teams, die Streaming-Daten parallel zu Batch Analytics verarbeiten müssen. Wenn Ihre Daten schneller wachsen, als Ihre aktuelle Infrastruktur verarbeiten kann, löst BigQuery-basiertes Engineering diese Herausforderung.