Enterprise Daten- und Analytics-Plattform (DAP) für regulierte…

Warum Daten- und Analytics-Plattformen jetzt den nächsten Reifegrad erreichen müssen

Datensilos blockieren Nutzung von Daten:
Daten sind über Systeme und Organisationseinheiten verteilt und nur eingeschränkt zugänglich und nutzbar. Der Bedarf nach stets aktuellen, verständlichen und einfach nutzbaren Datenprodukten ist mit KI omnipräsent geworden
Ineffiziente Datenprozesse bremsen Skalierung und Wertschöpfung:
Medienbrüche und manuelle Aufbereitung verhindern eine effiziente, wirtschaftliche Datennutzung.
Steigender regulatorischer Governance-Druck:
Anforderungen wie DSG, GDPR, FINMA oder BAG müssen automatisiert (computational) durchgesetzt werden. Andernfalls entstehen Compliance-Risiken, operative Ineffizienzen und eine schlechtere User Experience.
Datenplattformen als kritisches Fundament für KI und Agentic AI:
Die Anforderungen an Governance, Qualität und Kontrolle steigen stark. Viele bestehende Plattformen können die dafür notwendige Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit von Daten nicht zuverlässig gewährleisten.
Hohe Komplexität und Kosten im Plattformbetrieb:
Der Aufwand für Aufbau und Betrieb von Daten- und Analytics-Plattformen ist sehr hoch und wird häufig um den Faktor zwei bis drei unterschätzt.
Spannungsfeld zwischen Standardisierung und Differenzierung:
Mit Data Driven Business und Agentic AI steigt der Bedarf an Data Engineering und Governance massiv. Um Kosten und Komplexität im Griff zu behalten, sollten undifferenzierende Aufgaben standardisiert bezogen werden. Damit kann der Fokus auf echten Differenzierungsfaktoren wie Datenprodukten und KI-Lösungen gelegt werden.

Die Lösung: ipt Dragonfly

Dragonfly PaaS ist eine skalierbare Daten- und Analytics-Plattform (DAP) aus der Schweiz auf Basis von Apache Spark und ist flexibel einsetzbar auf Azure / Microsoft Fabric, Databricks oder On-Premise-Stacks.

Dragonfly PaaS bildet das kritische Fundament für Enterprise-Scale Reporting, Analytics, AI und Agentic AI. Datenhoheit und Computational Governance sind dabei der Schlüssel für skalierbare, kontrollierte und compliance-konforme Nutzung über die gesamte Organisation hinweg.

Die Plattform Dragonfly kombiniert fünf Kernprinzipien:

Automatisierte Governance: Computational Data Governance und Cataloging stellen die Einhaltung von DSG, GDPR, FINMA und BAG systematisch sicher.
Effizientes Data Engineering: Self-Service-Funktionen und intelligente Orchestrierung beschleunigen Datenprozesse und reduzieren manuelle Aufwände.
Skalierbares DAP-Konzept für nachhaltige Datenarchitekturen: Dragonfly strukturiert Daten in Form von Datenprodukten mit klaren Outports (View bzw. APIs) und visualisierten Abhängigkeiten untereinander und sorgt so für konsistente, erweiterbare und wartbare Plattformen. Dabei werden Nutzer automatisch zu einer sauberen, skalierbaren Datenarchitektur angeleitet.
Infrastruktur nach Wahl: Betrieb On-Premise oder in der Cloud (Microsoft Azure / Fabric, Databricks).
Hohe Interoperabilität: Unterstützung von APIs, SQL, File-based Integration sowie Standards wie ISO 20022, EBICS, HL7 FHIR und HL7 CDA.

Aufbau der Daten- und Analyticsplattform Dragonfly von ipt.

Darum ist ipt Dragonfly die richtige Wahl für deine Datenplattform

Built-in Governance für FINMA- und BAG-Approval: Die grösste Hürde beim Aufbau einer Datenplattform ist Governance. Standardprodukte (z. B. von Hyperscalern) liefern dafür nur Tool-Baukästen – Konzeption und Umsetzung bleiben weitgehend unadressiert. Dragonfly hat Governance integriert: sofort wirksam, compliant und ohne jahrelange Projekte.
Niedrigere TCO und Preissicherheit: 80 % einer Daten- und Analytics-Plattform sind undifferenzierend. Aufbau, Betrieb und Wartung werden oft substanziell unterschätzt. Mit Dragonfly erhältst du diese 80% zu einer niedrigeren TCO und mit planbarer Preissicherheit.
Flexibilität durch Replattforming: Daten- und Analytics-Plattformen basieren auf wechselnden Basis-Services wie On-Prem-Stacks, Microsoft Fabric oder Databricks. Dadurch entsteht über die Zeit ein hoher Migrationsaufwand. Dragonfly ist davon entkoppelt und bleibt portabel und adaptierbar – unabhängig von der darunterliegenden Technologie.