Sources
Incidents und Service Requests erfassen
Product / Case Study
Service Ops Data Platform
Vom Incident-Rohsignal zu einer klaren operativen Entscheidung – lokal, modular und analytisch belastbar.
STATUSKernplattform implementiert · Erweiterungen in Prüfung
Service-Teams sehen Tickets, aber oft nicht die Ursachen hinter Volumen, Backlog, SLA-Risiko und Lösungszeiten. Die Plattform verwandelt operative Ereignisse in konsistente Datenmodelle und entscheidungsfähige Metriken.
01
Was wir gebaut haben
Ingestiert Incidents und Service Requests in eine strukturierte Datenbasis
Transformiert Rohdaten in geprüfte Analytics Marts
Macht SLA-Risiko, Backlog, Kategorien, Teams und Kanäle messbar
Ist lokal einsetzbar und für Cloud-Analytics erweiterbar
02
Warum es anspruchsvoll ist
Trennt Raw Storage, Transformation und Analytics sauber voneinander
Automatisierte Datenqualität und CI schützen Kennzahlen vor stillen Fehlern
Architektur kann von PostgreSQL auf Snowflake oder Databricks wachsen
03
So funktioniert es
Ingest
Operative Datensätze laden und prüfen
Raw store
Eine nachvollziehbare Rohdatenebene sichern
Transform
Geprüfte Geschäftslogik anwenden
Analytics marts
Entscheidungsfähige Datenmodelle erstellen
Decision layer
SLA-, Backlog- und Risikosignale zeigen
04
Wo es einsetzbar ist
IT Service Management und Operations Analytics
SLA- und Backlog-Steuerung
Modernisierung fragmentierter Reporting-Landschaften
PythonPostgreSQLdbtDockerGitHub ActionsSnowflakeDatabricksPower BI
Soll Ihr Prozess intelligenter arbeiten?
Wir machen aus dem richtigen operativen Problem ein kontrolliertes AI-Produkt.