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 Abfragen Gebühren erhebt. Unsere Data Engineers entwickeln auf BigQuery Produktions-Datenplattformen, die massive Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig eine schnelle Abfrageleistung und vorhersehbare Kosten gewährleisten. Wir entwerfen ETL-Pipelines, Datenmodelle und Analysearchitekturen, die ohne operativen Aufwand skalieren.

• BigQuery Data Warehouse — Entwurf von Sternschemata, Implementierung von Partitionierung und Clustering, Konfiguration von Materialized Views und Optimierung für gängige Abfragemuster.
• ETL Pipeline Development — Aufbau robuster Datenpipelines mit Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer (Airflow) und Dataproc (Spark) für die Batch- und Stream-Verarbeitung.
• Real-Time Streaming — Implementierung von Streaming-Ingestion mit Pub/Sub und Dataflow für Datenverfügbarkeit im Sub-Sekunden-Bereich in BigQuery.
• Data Modeling — Entwurf dimensionaler Modelle, Slowly Changing Dimensions und Data Vault Architekturen, optimiert für BigQuerys spaltenbasierten Speicher.
• Data Quality — Implementierung von Datenvalidierung, Aktualitätsüberwachung, Schema-Evolution und Anomalieerkennung über Ihre Datenpipelines hinweg.
• Cost Management — Optimierung der BigQuery-Kosten durch Slot-Reservierungen, Abfrageoptimierung, Storage Tiering und workload-gerechte Preismodelle.
• dbt Integration — Implementierung von dbt (data build tool) für modulare SQL-Transformationen, Tests, Dokumentation und Lineage-Tracking in BigQuery.

Unser Data Engineering Stack konzentriert sich auf BigQuery für Warehousing und Analytics, Dataflow für Stream- und Batch-Verarbeitung, Pub/Sub für die Ereignisaufnahme, Cloud Composer für die Workflow-Orchestrierung, Dataproc für Spark-Workloads und Cloud Storage für das Data Lake Staging – eine vollständig verwaltete Pipeline, die die Infrastrukturverwaltung eliminiert und gleichzeitig Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau bietet.

Dieser Service richtet sich an Datenteams, die ihre Analyseinfrastruktur 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 neben Batch-Analysen verarbeiten müssen. Wenn Ihre Daten schneller wachsen, als Ihre aktuelle Infrastruktur bewältigen kann, löst BigQuery-basiertes Engineering diese Herausforderung.