• Reverse Engineering der alten Schnittstelle auf Basis von C# zwecks Erstellung einer Anforderungsdokumentation
• Schlanke Reimplementierung basierend auf Perl und Sqlite 
• Vereinfachte Konfigurationen durch YAML
• Eine schnellere Anpassung bei Änderungen der geschäftlichen oder technischen Anforderungen
• Hohe Robustheit bei geringem Wartungsaufwand
• Erweiterungen der Schnittstelle
• Änderung des Ausgabeformats von XML zu CSV
• Anpassung der Kommunikation durch Wahl eines neuen E-Mail-Anbieters
• Einfach konfigurierbare, länderspezifische Validierung und Formatierung von Kundendaten für Offline-Mailing

Das Projekt umfasste die Einrichtung eines Data Warehouses in einer Hadoop-Umgebung. 

• Anforderungsanalyse
• ETL-Entwicklung mit einem Spark-Framework und Exasol
• Verbesserung der Bereitstellungsprozesse
• Modellierung mit DataVault 2.0

• Weiterentwicklung und Optimierung eines über Metadaten konfigurierbaren Import-Frameworks
• Entwicklung eines Generators zur Erstellung von DDL- und Importdefinitionen auf Basis von Templates zur schnellen Einbindung neuer Quellen oder bei Quellenänderungen
• Integration von mehreren tausend Quellen (DBs, CSV, Rest-Apis) in hoher Frequenz (halbstündlich) mit Hilfe des Import-Frameworks und Pentaho Dataintegration (PDI)
• Aufbau eines Hochleistungs-DWH auf Basis von Exasol
• Datenbankverwaltung inkl. Rollen-Rechte-Konzept
• Aufbau Datenbank und Datenexport für Kampagnenmanagement mehrerer Länder

• Erstellung eines Datenbankmodells als Grundlage für die Migrationsobjekte (Oracle)
• Entwicklung von Integrationsprozessen für verschiedene Quellen (APIs, Datenbank)
• Generierung von JSON-Objekten für die Übertragung über Schnittstellen-APIs (Python)
• Implementierung eines Framework für hochperformanten und zuverlässigen Datenaustausch über die APIs unter Verwendung von Threads und Multiprozessoren
• Einrichtung einer Metadatenbank-Schicht zur Überwachung der Migration für eine wiederaufsetzbare Prozesskette