Hochschule
Hannover University of
applied sciences
and arts –Fakultät IV
Wirtschaft und
Informatik
03.08.2026

Von Rohdaten zu Entscheidungen: Entwicklung einer BI-Architektur auf Basis der Medallion-Architektur für datengetriebene Prozesse in der Bauwirtschaft

Im Rahmen des BI-Projektes im Sommersemester 2026 hat eine Studierendenprojektgruppe des Schwerpunktes Business Intelligence im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik an der Hochschule eine moderne BI-Architektur zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen entwickelt.

Die Baubranche zählt zu den wichtigsten Wirtschaftszweigen. Trotz des digitalen Wandels sind in vielen Unternehmen weiterhin manuelle Prozesse und wenig integrierte Datenbestände verbreitet. Das Start-up recon setzt genau hier an und möchte mit digitalen Lösungen zu effizienteren Prozessen in der Branche beitragen, indem es eine digitale Plattform für den Materialeinkauf entwickelt.

Um diese Anforderungen technisch umzusetzen, wird eine zentrale Datenarchitektur auf Basis der Medallion-Architektur eingesetzt (vgl. Abb. 1). Dieses Architekturkonzept ermöglicht eine strukturierte Verarbeitung sowie eine schrittweise Erhöhung der Datenqualität durch die Verarbeitung der Daten entlang der einzelnen Verarbeitungsschichten.

Die folgende Abbildung zeigt den grundlegenden Aufbau der eingesetzten Datenarchitektur. 

 

Die folgende Abbildung zeigt den grundlegenden Aufbau der eingesetzten Datenarchitektur.

Abbildung 1: Medallion Architektur

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Dataforgelabs: Medallion Architecture Key Concepts, verfügbar unter www.dataforgelabs.com/data-transformation-tools/medallion-architecture, Zugriff am 07.07.2026

Die Medallion Architektur gliedert sich in drei Schichten, dem Bronze-, Silver- und Gold Layer. Im Bronze-Layer werden die Rohdaten zunächst unverändert zum Beispiel als CSV-Dateien aufgenommen und als Delta Tabellen gespeichert. In diesem Schritt erfolgt bewusst keine Veränderung der Daten, sodass die Originaldaten jederzeit nachvollziehbar bleiben. 

 

Anschließend werden die Daten im Silver-Layer bereinigt, transformiert und zusammengeführt, um eine konsistente und qualitativ hochwertige Datenbasis zu schaffen. Hier werden die Daten in einem Data Vault Modell gespeichert, da es eine flexible und erweiterbare Struktur bietet, in der neue Daten problemlos ergänzt werden können und gleichzeitig alle Änderungen historisch nachvollziehbar bleiben.

 

Im Gold-Layer werden die aufbereiteten Informationen schließlich aggregiert und für Analysen sowie Dashboards bereitgestellt. Dabei kommt ein Sternschema zum Einsatz, da dieses speziell für schnelle Abfragen und einfache Auswertungen optimiert ist.

 

Für die technische Umsetzung entschied sich das Team nach einer Toolstack- Analyse für Databricks als zentrale Plattform. Databricks ist eine moderne, cloudbasierte und hochskalierbare Datenplattform, die eine Data-Lakehouse-Architektur auf Basis von Apache Spark ermöglicht.  Dabei werden sämtliche Layer der Datenarchitektur, also Bronze, Silver und Gold, innerhalb von Databricks umgesetzt. Die aufbereiteten Daten bilden die Grundlage für die zuvor definierten Use Cases wie für die Analyse von Materialkosten und werden in entsprechenden Dashboards visualisiert. Ein Beispiel hierfür ist das dargestellte Dashboard zu historischen Materialpreisen eines Materials pro Lieferanten.

Materialpreis pro Lieferant

Arbeitsweise

Die Zusammenarbeit innerhalb des Projekts orientiert sich am agilen Framework Scrum. Auf Grundlage der definierten Use-Cases von Recon wurden Arbeitspakete geplant und die einzelnen Projektphasen schrittweise umgesetzt.

 

Lern- und Projektkontext

Das Projekt stellte für unser Team eine anspruchsvolle und zugleich praxisnahe Herausforderung dar, da wir erstmals gemeinsam an einem größeren Bl- und Datenprojekt gearbeitet haben. Dabei mussten wir uns eigenständig in moderne Technologien wie Databricks einarbeiten und diese im Rahmen des Projekts praktisch anwenden. Insgesamt konnte so ein vertieftes Verständnis für den Aufbau und Nutzung moderner BI-Architekturen entwickelt werden.