Flx Light Leap

Provider-stated delivery approach

This is the provider's own description of how it delivers, not a plan for your project.

Stated total duration: 3 Monaten

1. Future Story
   • Strategische Ziele werden in ein verständliches Zukunftsbild für Business, IT und Data Teams übersetzt
   • Fokus liegt nicht nur auf Technologie, sondern auf konkretem Mehrwert für die Organisation
   • Aufbau neuer Fähigkeiten im Umgang mit Daten
   • Gemeinsame Grundlage für alle nächsten Projektschritte
   • Klarheit im Team: Wohin geht die Reise, warum entsteht die Plattform, welchen Beitrag leistet sie zur
2. Enablement des Data Platform Teams
   • Verständnis von Rollen, Arbeitsweisen und technischen Prinzipien im Team
   • Einführung in zentrale Konzepte: Data Platform Thinking, agile Arbeitsmethoden, Data Mesh
   • Übersetzung dieser Konzepte in euer konkretes Plattformvorhaben
   • Plattform wird von Anfang an so aufgebaut, dass Data Product Teams sie später eigenständig und wirksam nutzen können
   • Das Data Platform Team lernt, die Plattform eigenständig zu betreiben, zu warten und weiterzuentwickeln
3. Data Enterprise
   • Konfiguration von Plattformumgebungen, Datenkatalog und Git-/Deployment-Strukturen
   • Aufbau automatisierter Pipelines
   • Sicherer, nachvollziehbarer und skalierbarer Plattformbetrieb
   • Governance, Security, Identity und Autorisierung von Beginn an mitgedacht
   • Storage, Verschlüsselung und Self-Service als feste Bestandteile der Architektur
4. Data Flow
   • Skalierbare End-to-End-Datenflüsse mit Echtzeitverbindungen
   • Flexible Integration unterschiedlicher Datenquellen und Zielsysteme
   • Automatisierte Skalierung, serverlose Ansätze und containerisierte Services
   • No-Code Self Services für Entwickler
   • Weniger manueller Aufwand bei neuen Verbindungen
5. Lakehouse
   • Effiziente Verwaltung großer, halbstrukturierter und unstrukturierter Datenmengen mit modernen Speicherformaten
   • Workload-Optimierung für schnelleres Untersuchen und Abfragen von Daten
   • SQL Engines und Visualisierungsmöglichkeiten für die Übersetzung von Daten in verwertbare Erkenntnisse
   • Einheitliche Datenbasis, die Flexibilität und Kontrolle verbindet
   • Schnellere Verfügbarkeit für Analysen, Reporting und datengetriebene Entscheidungen
6. Data Engineering
   • Flexibel konfigurierbar nach Batch oder Realtime, Kapazität und Spark-Version
   • „Fire and Forget“ für eine effiziente Pipeline-Ausführung
   • Standardisierte, automatisierte Abläufe reduzieren operativen Aufwand
   • Einfachere, zuverlässigere und reproduzierbare Verarbeitung großer Datenmengen
   • Mehr Freiraum für Data Product Teams
7. AI & Machine Learning
   • Strukturierter Auf- und Ausbau von ML- und KI-Fähigkeiten
   • Skalierbare Laufzeitumgebungen mit CPU- und GPU-Computing
   • Nahtlose Anbindung an Data Engineering, Lakehouse und Data Warehousing
   • Höchste flexible Einbindung sämtlicher Modelle
   • Transparente, wiederholbare Workflows entlang des gesamten ML-Lebenszyklus

Source: https://www.fluxraum.com/flx-light-leap/, read 2026-10-22.