viadukt

Wenn Datenpräzision geschäftskritisch ist

viadukt ist eine schnell wachsende deutsche Plattform für energieeffiziente Renovierungen, die Hausbesitzer:innen und Institutionen mit Berater:innen, Handwerksbetrieben und staatlichen Förderungen verbindet, um Immobilien für die Energiewende zu transformieren. Mit 279 Millionen Gebäudeparametern in ihrem umfassenden Datensatz ermöglicht viadukt den Akteur:innen im deutschen Renovierungsmarkt mit einem Volumen von 185 Milliarden Euro fundierte Entscheidungen für nachhaltiges Bauen.

Für viadukt ist Datenpräzision kein nettes Extra, sondern ein zentraler Bestandteil des Produkts und des Wertversprechens. Als Probleme bei der Datenqualität begannen, die Analysen und Empfehlungen der Plattform zu beeinträchtigen, drohten Kundenbeschwerden das Vertrauen zu untergraben, das viadukt als bevorzugten Partner für energieeffiziente Renovierungen auszeichnet.

Vertrauen im deutschen Gebäudebestand skalieren

viadukt agiert an der Schnittstelle zwischen den ehrgeizigen Klimazielen Deutschlands und der digitalen Transformation. 35% des Energieverbrauchs in Deutschland entfallen auf Wohn- und Gewerbegebäude – um die Klimaneutralität bis 2045 zu erreichen, sind nachhaltige Sanierungen unerlässlich. Die Plattform von viadukt fungiert als digitale Schnittstelle für diese Renovierungsprojekte (Quelle.)

Das Unternehmen ist systematisch gewachsen: Zunächst in Wuppertal (dem Heimatstandort und ersten Kundenregion), dann im größeren Bundesland NRW und schließlich deutschlandweit. Nach dem bundesweiten Rollout häuften sich jedoch die Beschwerden, da das Team Schwierigkeiten hatte, die Genauigkeit von Millionen neuer Datenpunkte sicherzustellen.

Die viadukt Plattform bietet:

• Sofortige Gebäudeanalyse allein durch Eingabe der Adresse
• Sanierungsempfehlungen mit Kostensimulationen und ROI-Berechnungen – präzise Ergebnisse automatisch, ohne zusätzlichen Aufwand für die Nutzer:innen
• Optimierung staatlicher Förderungen mit Anbindung an Milliarden verfügbare Fördermittel
• Marktplatzintegration, die Eigentümer:innen mit zertifizierten Handwerksbetrieben, Energieberater:innen und Finanzinstituten vernetzt

Die Herausforderung der Datengenauigkeit

Die größten Herausforderungen von viadukt in Bezug auf Datenpräzision betrafen vor allem die Gebäudegrundfläche und die Anzahl der Stockwerke. Diese beiden Faktoren bestimmen direkt die beheizte Grundfläche – eine zentrale Grundlage für alle Sanierungssimulationen.

Beim Gebäudeumriss: Ungenaue oder falsch zugeordnete Geodaten führten gelegentlich dazu, dass einer Immobilie die falsche Grundfläche oder sogar eine komplett falsche Adresse zugeordnet wurde. Das resultierte in grundlegend fehlerhaften Modernisierungsbewertungen.

Bei den Stockwerksdaten: Falsche Schätzungen der Anzahl der Stockwerke verschärften das Problem zusätzlich, da die Nettofläche durch Multiplikation der Grundfläche mit der Stockwerksanzahl berechnet wird.

Auswirkungen auf Simulationen: Schon kleine Fehler bei Grundfläche oder Stockwerksanzahl konnten dazu führen, dass die Nettofläche um mehr als 30 % abwich – mit gravierenden Folgen für Energieverbrauchsprognosen, Kostensimulationen und ROI-Berechnungen.

Reaktive Prozesse und erhöhte Geschäftsrisiken

Kundenbeschwerden über fehlerhafte Gebäudeanalysen wurden zu einem dauerhaften Problem. Das dreiköpfige Datenteam befand sich im ständigen Krisenmodus: Sie untersuchten manuell Meldungen zu fehlerhaften Daten, verfolgten die Ursachen durch komplexe Datenpipelines und spielten anschließend Korrekturen ein.

Ihr Workflow war nicht nachhaltig und rein reaktiv:

• Die manuelle Bearbeitung jeder Beschwerde beanspruchte über 80% der Arbeitszeit des Teams
• Fehler wurden erst entdeckt, nachdem Kund:innen darauf gestoßen waren
• Zeitaufwändiges Debugging in riesigen Parameter-Datensätzen

Jede fehlerhafte Analyse konnte sich durch das gesamte viadukt-Ökosystem ziehen – von Sanierungsempfehlungen über Kreditentscheidungen der Partnerbanken bis hin zu den Beziehungen im Handwerks-Marktplatz. Besonders gravierend waren Beschwerden großer Kund:innen mit umfangreichen Immobilienportfolios, da sie das Vertrauen direkt untergruben und zu erheblichen Verlusten bei Modernisierungsaufträgen führten.

Mit Recce zur skalierbaren Datenvalidierung

Der Durchbruch gelang, als Teammitglied Alexey über einen von einem Freund geteilten Artikel auf Recce aufmerksam wurde, in dem ein Anwendungsfall von Recce vorgestellt wurde. Neugierig stellte er das Tool dem Team vor, und sie begannen zu evaluieren, wie sich Recce in ihren Stack integrieren ließe. Nach einer kurzen Testphase mit Recce OSS und dem Austausch mit dem Recce-Team startete die Zusammenarbeit.

Die Anforderungen waren klar definiert:

• Systematische Validierung über riesige Gebäudedatensätze hinweg
• Sichtbarkeit von Auswirkungen bei Änderungen an Datenmodellen
• Kollaborativer Review-Prozess für das verteilte Team
• Integration in bestehende dbt- und CI/CD-Workflows

Von einem Lokalen Script zur kollaborativen Datenvalidierung

Phase 1: Lokale Validierung mit OSS

Das Team startete mit der Open-Source-Software von Recce und einer lokalen Implementierung. Alexey entwickelte Skripte zur Vorbereitung der Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, wodurch das Team folgende Möglichkeiten erhielt:

• Visualisierung von Datenänderungen durch Lineage- und Model-Diffs
• Fokussierte Validierung auf geänderte Spalten und betroffene Downstream-Modelle
• Dokumentation der Testergebnisse durch Kopieren der Diff-Ausgaben in PR-Kommentare
• Erkennung von Problemen, bevor sie in die Produktion gelangen

Der Effekt von Recce war sofort spürbar. Das Team konnte exakt nachvollziehen, was sich geändert hatte, und diese Änderungen systematisch validieren – mit Features wie Lineage Diff, Schema Diff, Query Diff und Value Diff.

Phase 2: Cloud-Transformation

Mit der Einführung von Recce Cloud verbesserte viadukt seinen Workflow weiter. Beim Einsatz des Recce OSS musste für jedes Review das Basis-Artefakt neu gebaut werden, was jedes Mal 30 Minuten dauerte. Mit der Cloud-Integration reicht es nun, den Review-Server zu starten – der korrekte Zustand wird automatisch geladen, ohne manuelles Bauen oder Herunterladen.Zusätzliche Vorteile:

• Automatisierte Checks: Vordefinierte Validierungen (z.B. Zeilenzahlen, Schema-Diffs) erkennen häufige Probleme automatisch in jedem PR
• Effizientere Reviews: PR-Reviewer können direkt auf Validierungsergebnisse zugreifen, ohne die Umgebung vorbereiten zu müssen
• Verbesserte Zusammenarbeit: Teammitglieder können Validierungsergebnisse direkt in cloud-gehosteten Umgebungen einsehen, ohne lokale Einrichtung
• IDE-freundlich: Steigerung der Entwicklerproduktivität durch die Möglichkeit, eine Recce-Instanz für jeden Branch einfach zu starten

Vertrauen stärken durch Datenqualität

Die Ergebnisse veränderten sowohl die Arbeitsweise des Teams als auch die geschäftlichen Auswirkungen:

• 70% weniger Kundenbeschwerden über fehlerhafte Daten
• Der Anteil des „Feuerlöschens“ im Datenteam sank von über 80% auf unter 15%
• Proaktive Fehlererkennung statt reaktiver Problembewältigung
• Schnellere Review-Zyklen durch systematische Validierungsnachweise
• Mehr Sicherheit des Teams bei Änderungen an der Datenpipeline

Der größte Effekt war kulturell: Das Datenteam wandelte sich von reaktiven Problemlösern zu proaktiven Hütern der Datenqualität:

• Systematische Validierung wurde zum Standard
• Sichtbarkeit von Datenänderungen führte zu besseren Entwicklungsentscheidungen
• Kollaborative Reviews förderten den Wissensaustausch im Team
• Mehr Vertrauen in Deployments reduzierte Stress und erhöhte die Entwicklungsgeschwindigkeit

Die verbesserte Datenqualität stärkte die gesamte viadukt-Plattform:

• Das Vertrauen der Kund:innen wurde wiederhergestellt und ausgebaut
• Partner gewannen Sicherheit bei der Datenbasis für Kreditentscheidungen
• Die Glaubwürdigkeit der Plattform unterstützte das Unternehmenswachstum
• Wettbewerbsvorteil durch zuverlässige Gebäudeanalysen

Datenqualität als Wettbewerbsvorteil

Die Transformation von viadukt verdeutlicht ein übergeordnetes Prinzip: Für moderne Unternehmen ist Datenqualität nicht nur ein technisches Thema, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor.

Konkret für viadukt bedeutet das:

• Präzise Gebäudeanalysen ermöglichen sichere Sanierungsentscheidungen
• Zuverlässige Datenstärken Partnerschaften mit Banken und Handwerksbetrieben
• Vertrauen in die Plattform fördert Netzwerkeffekte im Marktplatz
• Skalierbare Qualitätist für Wettbewerber zunehmend schwer zu kopieren

Während Deutschland die Klimaneutralität bis 2045 vorantreibt, werden Plattformen wie viadukt zur Schlüssel-Infrastruktur. Unternehmen, die verlässliche und präzise Gebäudedaten in großem Maßstab liefern können, sichern sich den größten Anteil am riesigen Sanierungsmarkt.

Erkenntnisse für datengetriebene Plattformen

• Proaktiv statt reaktiv handeln: Systematische Datenvalidierung verhindert kundenrelevante Probleme effektiver als nachträgliches „Feuerlöschen“.
• Sichtbarkeit schafft Vertrauen: Das Verständnis der Auswirkungen von Datenänderungen ermöglicht dem Team sichere Deployments statt Unsicherheit.
• Kollaboration steigert Qualität: Cloud-basierte Validierungstools helfen verteilten Teams, hohe Standards durch verbesserten Wissensaustausch zu halten.
• Geschäftskontext ist entscheidend: Investitionen in Datenqualität sollten sich an der geschäftlichen Relevanz orientieren. Bei viadukt sind die Daten direkt für Kunden sichtbar – das rechtfertigt höhere Validierungsstandards als bei internen Analysen.
• Kultureller Wandel: Verbesserte Prozesse wandelten die Teamkultur von reaktiver zu proaktiver Qualitätssicherung.

Über viadukt

viadukt ist eine schnell wachsende deutsche Plattform für energetische Gebäudesanierung. Sie verbindet Eigentümer:innen mit Finanzierung, Energieberatung und zertifizierten Handwerksbetrieben – basierend auf einem umfassenden Datenhub mit 279 Millionen Gebäudeparametern. Gegründet 2022 in Wuppertal, treibt das Unternehmen die energetische Transformation des deutschen Gebäudebestands durch digitale Innovation voran.
Mehr erfahren: viadukt.de

Über Recce

Recce bietet Datenvalidierung und Impact-Analysen für moderne Datenteams. Durch systematisches Data-Diffing und kollaborative Review-Prozesse hilft Recce, Datenqualitätsprobleme zu verhindern, bevor sie in die Produktion gelangen.
Mehr erfahren: reccehq.com

Bereit, Ihren Datenqualitätsprozess zu transformieren? Schauen Sie in unsere Dokumentation, um direkt loszulegen, oder buchen Sie einen Termin mit unserem Team, um zu erfahren, wie wir Ihre spezifischen Herausforderungen lösen können. Schließen Sie sich Teams wie viadukt an und hören Sie auf, „blind“ in die Produktion zu mergen – mergen Sie mit Vertrauen nach einer Recce-Validierung.