Aufwendige Datenbereitstellung durch individuelle Anfragen und Freigaben
Bei einem deutschen Premium-Automobilhersteller bestand ein wachsender Bedarf, Daten für neue Use Cases schneller nutzbar zu machen – ohne dabei kontrollierte Zugriffe und Freigaben zu umgehen. In der Praxis wurden benötigte Datenbestände häufig individuell angefragt, zum Beispiel Tabellen aus einem ERP-Quellsystem. Die Bereitstellung erfolgte vielfach über ein Entwicklerteam, das Abfragen in einer zentralen Datenplattform umsetzte und die Ergebnisse bereitstellte. Das führte zu längeren Durchlaufzeiten und band Kapazitäten.
Ein weiteres Hindernis war die fehlende Standardisierung des Gesamtprozesses. Daten konnten nicht „einfach“ herausgegeben werden, sondern mussten durch verantwortliche Data Owner freigegeben werden. Diese Abstimmungen liefen häufig über E-Mail-Schleifen mit Rückfragen und Klärungen. Zusätzlich entstand ein Engpass, wenn Schlüsselpersonen nicht verfügbar waren. Ziel war ein nutzerfreundlicher Ansatz: Daten sollten sich intern ähnlich wie in einem Bestellprozess anfordern lassen – während Governance- und Freigabeschritte im Hintergrund sauber integriert sind.
Vorgehensweise
Integrierter Workflow für Datenbestellung und Freigaben
Gemeinsam wurde eine Datenbestell- und Bereitstellplattform aufgebaut, die Anfrage, Freigabe und technische Umsetzung in einem durchgängigen Ablauf zusammenführt. Datenkonsumenten starten ihre Anforderung über eine zentrale Oberfläche. Statt einen eigenen Freigabeworkflow komplett neu zu entwickeln, wurde der Prozess an ein etabliertes Ticketsystem angebunden. Dadurch konnten bekannte Mechanismen wie Ticket-Nachvollziehbarkeit und strukturierte Approval-Schritte genutzt werden, ohne zusätzliche Workflow-Logik selbst implementieren zu müssen.
Konkret erzeugt eine Anfrage ein Ticket, das definierte Freigabe-Schritte durchläuft (im beschriebenen Setup zweistufig). Sobald die erforderlichen Approvals erteilt sind, wird die Bereitstellung automatisiert angestoßen und die Daten werden automatisch bereitgestellt. Governance bleibt damit Bestandteil des Ablaufs, während wiederkehrende Bereitstellungen nicht mehr bei jedem Vorgang manuell durch ein Entwicklerteam umgesetzt werden müssen.
Parallel wurde die Lösung so weiterentwickelt, dass sie nicht nur eine zentrale Datenquelle bedient, sondern mehrere Datenanbieter integrieren kann. Teams, die Daten bereitstellen, agieren als Data Producer und müssen dafür eine bestimmte Infrastruktur bereitstellen, damit Anfragen automatisiert verarbeitet und Daten geliefert werden können. Da Onboarding trotz Dokumentation zeitintensiv war, wird ergänzend ein Kontext-Connector für LLMs aufgebaut. Damit können Entwickler über einen KI-gestützten Coding-Assistenten schneller Antworten zur erforderlichen Infrastruktur erhalten und die Anbindung beschleunigen.
Ergebnisse
Skalierbare Datenbereitstellung mit transparenten Freigaben
Für den deutschen Premium-Automobilhersteller entsteht ein harmonisierter, nachvollziehbarer Prozess von der Datenanfrage bis zur automatisierten Bereitstellung. Der manuelle Aufwand sinkt, weil wiederkehrende Anforderungen standardisiert ablaufen und nach Freigabe automatisiert umgesetzt werden. Gleichzeitig reduziert sich der Engpass: Freigaben verteilen sich auf viele Data Owner und können parallel erfolgen.
Die Durchlaufzeit hängt damit weniger von der Verfügbarkeit einzelner Teams ab und stärker von den vorgesehenen Approvals. In Summe wird Datenbereitstellung strukturierter, skalierbarer und auf eine wachsende Zahl von Datenanbietern und -konsumenten ausgerichtet.
