Öl & Gas · Data Engineering
Legacy-ETRM-Daten mit Azure modernisieren
Ein Öl- und Gashandelsunternehmen hatte über zehn Jahre Geschäfts- und Positionshistorie in einem ETRM mit eingeschränkter Reporting-Flexibilität gebunden - historische Analysen waren langsam und von der IT abhängig.
Die Herausforderung
Analysten mussten Szenario- und Performance-Auswertungen über mehrere Jahre Handelshistorie durchführen. Die nativen Reporting-Werkzeuge des ETRM waren jedoch auf operatives Reporting ausgelegt, nicht auf Ad-hoc-Analysen, und jede neue Auswertung erforderte die Beteiligung der IT.
Bestehende Umgebung
Ein Enterprise-ETRM als führendes System, ohne bestehendes Data Warehouse oder Analytics-Schicht; Reporting-Anfragen liefen über einen vom ETRM-Support-Team verwalteten Rückstau.
Ursache
Das Datenmodell des ETRM war auf transaktionale Integrität optimiert, nicht auf analytische Abfragen - und es gab keine separate Plattform, auf der Analysten eigenständig arbeiten konnten, ohne die Produktionsperformance zu gefährden.
Lösung
Wir haben eine Cloud-Datenplattform auf Azure konzipiert und aufgebaut, die Geschäfts-, Positions- und Marktdaten planmäßig aus dem ETRM extrahiert, sie in Azure Data Lake und Databricks analytisch modelliert und über Power BI bereitstellt - mit Self-Service-Zugang für Analysten, ohne das produktive ETRM zu berühren.
Architektur der Datenmodernisierung
Umsetzung
- Das Datenmodell des ETRM kartiert und die für Analysen benötigten Entitäten identifiziert
- Geplante Extraktionspipelines mit Azure Data Factory aufgebaut
- Historische Daten in Delta Lake für konsistente, versionierte Analysen modelliert
- Semantische Schicht und Power-BI-Datensätze für Self-Service-Reporting erstellt
- Das Analytics-Team im neuen Self-Service-Workflow geschult
Ergebnis
- Analysten konnten neue historische Auswertungen ohne IT-Beteiligung erstellen
- Die Bearbeitungszeit für die meisten Anfragen sank von Wochen auf Stunden
- Die Produktionsperformance des ETRM war vor analytischen Ad-hoc-Abfragen geschützt
Technologien
Erkenntnisse
- Analytische Workloads vom transaktionalen ETRM zu trennen, ist häufig die wirkungsvollste einzelne Data-Engineering-Investition eines Handelsunternehmens.
- Die Akzeptanz von Self-Service-Reporting hängt ebenso sehr von Schulung und Design der semantischen Schicht ab wie von der Pipeline selbst.
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