Raiffeisenbank: Einheitliche Datenplattform auf Databricks in der AWS-Cloud
Von der Migration zentraler Technologien bis zum systematischen Ausbau von Analytics, KI und Kostensteuerung
Use Cases im ersten Jahr
Nutzer:innen beim ersten Community-Meetup
APEX-Plattform als Standard für die Analytics-Entwicklung in der gesamten Bank
HERAUSFORDERUNG
Einheitliche Datenplattform für Analytics, KI und Kostensteuerung
Raiffeisenbank wollte eine zentralisierte Cloud-Datenplattform für das gesamte Bankökosystem aufbauen und APEX als Standard für die analytische Entwicklung etablieren. Für den Aufbau einer technologischen Grundlage für die weitere Entwicklung im Bereich Daten, KI und MLOps wandte sich die Bank an Adastra. Dank tiefgehender Erfahrung mit Databricks konnte Adastra die Plattform erfolgreich im Bankenumfeld etablieren, wo sie heute aktiv von internen Teams genutzt wird.
Ein weiteres Ziel: die Einführung einer transparenten Kostenstruktur mit interner Verrechnung, die Auswahl eines geeigneten ETL-Tools sowie eine Outsourcing-Studie inklusive Exit-Strategie.
LÖSUNG
Umstieg auf Databricks in AWS & erster produktiver Use Case
Kern des Projekts war die Migration von Altsystemen wie Hadoop, SAS und bestehenden DWHs in die Databricks-Umgebung auf AWS – mit robuster Governance-Schicht. Anschließend wurden Daten- und ML-Pipelines refaktoriert – mit Fokus auf Skalierbarkeit und langfristige Wartbarkeit.
Auf Basis des bestehenden Technologie-Stacks empfahl Adastra das passende ETL-Werkzeug. Mit der Implementierung eines ersten produktiven Use Cases wurde die gesamte Architektur validiert, sicherheitsrelevante Freigaben eingeholt und das interne Team systematisch in Databricks eingearbeitet.
IMPACT
Eine Datenplattform, die bereit ist für den Bankbetrieb
Das Ergebnis: eine moderne Datenplattform auf Databricks in AWS, die Adastra erfolgreich in die Bankumgebung überführt und mit Best Practices operationalisiert hat. Erste Teams wurden eingebunden, und es entstand ein sicheres, skalierbares Umfeld – vom PoC bis zur Produktivnutzung – mit integrierten Tools für GenAI und MLOps, konform mit regulatorischen Anforderungen und Sicherheitsstandards.
Das Projekt bildet die Grundlage für den unternehmensweiten Ausbau von Analytics Use Cases sowie ein nachhaltiges, transparentes Kostencontrolling. Die Outsourcing-Studie mit Exit-Strategie stellt sicher, dass die Bank auch langfristig technologisch und strategisch abgesichert ist.
