Globale Azure Data Platform: Multi-Region Landing Zone, Medallion-Architektur & Agentic AI

Fallstudie

Unternehmen

Trench Group GmbH

Industrie

Hochspannungstechnik / Energietechnik (>1,1 Mrd. USD Umsatz, 11 Werke auf vier Kontinenten

Einleitung

Für die Trench Group – einen weltweit führenden Anbieter in der Hochspannungstechnik – verantwortete Innovaforge die Cloud-Migration und den Neuaufbau der globalen Azure Data Platform. Aus einer gewachsenen, monolithischen Azure-Umgebung entstand eine mandantenfähige Hub-and-Spoke-Architektur über fünf globale Regionen, inklusive Medallion-Datenplattform, vollständiger Infrastruktur-Automatisierung und einer Agentic-AI-Umgebung zur Beschleunigung von Entwicklung und Projektsteuerung. Ergebnis: ein skalierbares, compliance-konformes Fundament für konzernweite Datenprodukte – bei einem Terraform-MVP in nur acht Wochen.

Herausforderung

Die Trench Group wollte ihre historisch gewachsene Azure-Landschaft in eine standardisierte, global betreibbare Datenplattform überführen – mit klarer Governance, durchgängiger Automatisierung und Einhaltung strengster Datenresidenz-Anforderungen.

Monolithische Azure-Infrastruktur, die den gestiegenen Anforderungen an Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance nicht mehr entsprach
Strenge Datenresidenz- und Datenschutz-Richtlinien (DSGVO, USMCA) bei gleichzeitig globalem Betrieb über mehrere Regionen
Heterogene Quellsysteme, insbesondere SAP-Datenintegration für nachgelagerte Power BI-Analysen
Historisch getrennte Welten von Infrastruktur- (DevOps) und Datenteams, die orchestriert und fachlich angeleitet werden mussten

Lösung

Modernisierte Azure Landing Zone: Konzeption und eigenverantwortliche weltweite Implementierung einer hochskalierbaren, mandantenfähigen Hub-and-Spoke-Architektur über fünf globale Regionen
Medallion-Architektur auf Basis von Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2) mit klarer Trennung der Layer und regionaler Isolation
Ingestion & Processing: isolierte Azure Data Factory (ADF) Ingestions, regionale Databricks-Workspaces, Databricks Asset Bundles (DABs)
CI/CD & Infrastruktur: Terraform (IaC) und automatisierte CI/CD-Pipelines in Azure DevOps – Terraform-MVP nach acht Wochen produktiv
Transformationen: performante Python- und PySpark-Logiken sowie moderne dbt-Architekturen zur SAP-Datenintegration für Power BI
Agentic AI als Effizienzhebel: zukunftssicher gehostete Model Context Protocol (MCP) Server (u. a. Jira, Azure DevOps, Databricks) und maßgeschneiderte Agent Harnesses, in denen KI-Agenten autonom Kontext erfassen und Aufgaben ausführen
Context Engineering & Automatisierung: automatisierte Repository-Wissensstrukturen, KI-gestütztes Screening bei Pull-Request-Reviews, kontinuierliche Risiko-Identifikation sowie Python-Synchronisationsskripte für Jira mit dynamischen Gantt-Diagrammen und Statusberichten

Ergebnisse

Skalierbarkeit & Souveränität: global ausgerollte Hub-and-Spoke-Plattform über fünf Regionen, die Datenresidenz-Vorgaben (DSGVO, USMCA) architektonisch durchsetzt
Geschwindigkeit: Terraform-MVP in nur acht Wochen bereitgestellt – bei gleichbleibend hoher Architektur-Qualität
Automatisierung & Wiederverwendung: durchgängige IaC- und CI/CD-Automatisierung (Terraform, Azure DevOps, DABs) verkürzt Onboarding neuer Regionen und Datenquellen
Governance & Compliance: Datenschutz- und Compliance-Standards konsistent über alle Regionen und Pipelines hinweg gewahrt
Effizienz durch Agentic AI: MCP-Server, Agent Harnesses und automatisierte Jira-Workflows steigern die Entwicklungs- und Führungsprozess-Effizienz spürbar
Business-Impact: belastbares Datenfundament für konzernweite Steuerung und Power BI-Reporting auf SAP-Basis
Enablement: fachliche Anleitung des internen DevOps-Teams (insbesondere Terraform) und Brückenfunktion zwischen Business, DevOps und Data Engineering

Fazit

Innovaforge übernahm Architektur, technische Projektleitung, Implementierung und Enablement – als zentrales Bindeglied zwischen Business-Stakeholdern, internem DevOps-Team und den Data-Engineering-Teams. Besonderheiten: souveräne Steuerung eines global verteilten Cloud-Programms, hohe Liefergeschwindigkeit bei anspruchsvollen Compliance-Anforderungen, ausgeprägte Hands-on-Tiefe in Terraform, Python/PySpark und dbt sowie der strategische Einsatz moderner Agentic-AI-Architekturen als Effizienzhebel, ohne die fachliche und entscheidungstragende Führung abzugeben.

Referenzschreiben Trench Group GmbH Bogdan Lashkov

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