Nicht jedes IT-Projekt beginnt mit einem großen strategischen Ziel. Manchmal ist es eine konkrete, dringende Aufgabe, die den Weg in eine neue Richtung öffnet. Diese anonymisierte Projektreferenz zeigt, wie aus einem CSV-Validierungsproblem eine skalierbare Azure-Basis entstehen kann: Bei einem Unternehmen aus einem wissenschaftsnahen, datenintensiven Umfeld wurden Dateien manuell geprüft, Fehler ließen sich nur schrittweise erkennen und Importe in ein nachgelagertes Fachsystem waren entsprechend aufwendig.
In einem Praxisprojekt hat DATA Passion eine Azure-Lösung auf Basis von Azure Functions, Static Web Apps und einem strukturierten GitHub-Workflow aufgebaut.
Was mit einem konkreten Validierungsproblem begann, wurde zu einer stabilen Grundlage für interne Azure-Anwendungsentwicklung. Die erste Projektphase wurde erfolgreich abgeschlossen: Die Azure-Basis steht, das Validierungsportal ist produktiv nutzbar, und die Grundlage für weitere Vorhaben ist gelegt.
Ausgangslage: Warum Azure-Anwendungsentwicklung Struktur braucht
Das Unternehmen wollte eine Azure-basierte Plattform für interne Anwendungsentwicklung aufbauen. Nicht als einmalige Lösung für einen einzelnen Use Case, sondern als technische Grundlage, auf der künftig mehrere interne Anwendungen entstehen können.
Der erste konkrete Use Case: Nutzer sollten CSV-Dateien hochladen können. Das System prüft sie automatisch anhand definierter Regeln, zeigt Fehler klar und verständlich an und stellt bei erfolgreicher Prüfung eine bereinigte Datei für den Import in ein internes Fachsystem bereit.
Bis dahin lief die Validierung Excel-basiert. Fehler wurden dabei nicht zentral und vollständig sichtbar, sondern mussten schrittweise erkannt, korrigiert und erneut geprüft werden. Das kostete Zeit und erschwerte eine strukturierte Korrektur der Datenbasis.
Neben dem fachlichen Validierungsproblem gab es einen zweiten Hebel: Der Entwicklungsprozess sollte deutlich strukturierter werden. Änderungen sollten nachvollziehbar dokumentiert, Deployments standardisiert und Wissen weniger stark an einzelne Personen gebunden werden. Genau daraus entstand der Bedarf nach einem klaren GitHub-Workflow mit CI/CD.
Azure Functions und Static Web Apps: Die technische Lösung
DATA Passion hat gemeinsam mit dem Kunden eine Architektur gewählt, die zum tatsächlichen Bedarf passt: kein Overhead, keine überdimensionierte Infrastruktur, aber eine klare Grundlage für weitere Anwendungen.
Das Validierungsportal besteht aus zwei zentralen Bausteinen:
- Azure Functions übernehmen die Validierungslogik im Backend. CSV-Dateien werden anhand definierter Regeln geprüft, Fehler werden mit Bezug auf Zeilen und Spalten ausgegeben.
- Azure Static Web Apps liefern das Frontend. Nutzer laden Dateien hoch, sehen sofort, ob die Prüfung erfolgreich war oder welche Fehler vorliegen, und können die validierte Datei für den weiteren Import abrufen.
Beide Dienste lassen sich kosteneffizient betreiben und bei Bedarf auf weitere Anwendungen ausweiten.
GitHub, CI/CD und ein sauberer Entwicklungsprozess als zweites Projektergebnis
Parallel zur technischen Umsetzung hat DATA Passion einen Entwicklungsprozess eingeführt, der für das Team des Kunden dauerhaft funktioniert. Das war dem Kunden mindestens genauso wichtig wie das Validierungsportal selbst.
Eingeführt wurden:
- Ein GitHub-Repository mit klarer Branch-Struktur: stabiler main-Branch, Feature-Branches für neue Entwicklungen
- Pull Requests und Reviews als Standard. Keine Änderung ohne Prüfung.
- CI/CD-Pipelines für standardisierte, nachvollziehbare Deployments statt manueller Einspielprozesse
- Dokumentation von Anforderungen und Änderungen im Repository
Das Ergebnis: Wer heute in das Projekt einsteigt, findet eine strukturierte Codebasis vor, kann Änderungen nachvollziehen und weiß, wie Deployments ablaufen. Wissen und Abläufe sind weniger stark an einzelne Personen gebunden, der Einstieg für neue interne oder externe Entwickler ist deutlich kürzer.
Ein weiterer Aspekt, der im Projektverlauf an Bedeutung gewann: Transparenz im Code und in den Änderungen. In wissenschaftsnahen, datenintensiven Umfeldern ist die Nachvollziehbarkeit von Systemen und Prozessen oft auch eine Anforderung aus Compliance- und Auditperspektive. Ein strukturierter GitHub-Workflow mit dokumentierten Änderungen, Reviews und standardisierten Deployments liefert genau das.
Das interne Team wurde zudem gezielt geschult. Der Wissenstransfer war auf die spezifischen Anforderungen des Kunden zugeschnitten: GitHub-Workflows, Azure-Strukturen und der eingeführte DevOps-Prozess. Das Unternehmen ist nach Projektabschluss in der Lage, die Plattform selbstständig weiterzuentwickeln.
Die Rolle von DATA Passion: Architektur, Umsetzung und Enablement
DATA Passion war in diesem Projekt nicht als reiner Umsetzungspartner tätig. Die Zusammenarbeit umfasste drei Bereiche:
- Architektur und Technologieauswahl: Welche Azure-Services passen zum Use Case, zum Budget und zur gewünschten Skalierbarkeit? Mehr dazu in unserem Azure Integration Beratungsgespräch.
- Implementierung: Aufbau der Azure-Umgebung, Entwicklung des Validierungsportals, Einrichtung von GitHub und CI/CD.
- Coaching und Wissenstransfer: Das interne Team wurde aktiv eingebunden. Reviews, gemeinsame Arbeit an der Codebasis, Erklärung von Best Practices. Das Ziel: Das Unternehmen nach dem Projekt nicht von DATA Passion abhängig lassen, sondern befähigen, selbstständig weiterzuentwickeln.
Vorgehen im Projekt: Drei Phasen, ein klares Ziel
Das Projekt wurde bewusst schrittweise aufgebaut:
- Azure-Umgebung aufsetzen
- GitHub-Repository einrichten
- CI/CD-Pipelines konfigurieren
- Entwicklungsworkflow definieren
- Azure Functions entwickeln
- Validierungsportal bauen
- Frontend-Logik implementieren
- Reviews & Tests
- Bugfixes
- Wissenstransfer ans Team
In diesem Projekt hat sich gezeigt, wie viel Zeit und Reibung eine saubere Grundlage von Beginn an einspart. Das hat den weiteren Projektverlauf stabilisiert und spätere Nacharbeiten reduziert.
Was das Projekt konkret gebracht hat
Die erste Projektphase wurde erfolgreich abgeschlossen. Das Validierungsportal ist produktiv nutzbar. Was das im Alltag des Kunden bedeutet:
- Strukturierte Fachdaten werden anhand definierter Regeln geprüft. Das Unternehmen sieht jetzt auf einen Blick, wie viele Fehler in einem Datensatz stecken, statt sie einen nach dem anderen zu entdecken.
- Manuelle, Excel-basierte Prüfaufwände werden reduziert. Das Risiko fehlerhafter Importe in nachgelagerte Fachsysteme sinkt.
- Fehler werden verständlich und zeilengenau ausgegeben, sodass Korrekturen gezielt und effizient vorgenommen werden können.
- Deployments laufen standardisiert über CI/CD statt über schwer nachvollziehbare manuelle Einspielprozesse.
- Der Entwicklungsprozess ist dokumentiert, nachvollziehbar und für neue Teammitglieder schnell zugänglich.
- Die Architektur ist auf weitere interne Anwendungen übertragbar.
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