Wie ein führender US-amerikanischer Telekommunikationsanbieter die Kosten für Big Query durch KI-gestützte FinOps-Transformation um 52 % senkte

Problemstellung

Ein führender US-amerikanischer Breitband- und Internetanbieter skalierte rasant auf Google Cloud Platform BigQuery – jedoch ohne die entsprechenden Governance-Strukturen, Designstandards oder Kostenkontrollen. Die Folge war eine fragile Analyseumgebung, die unter unkontrollierten Cloud-Ausgaben, fragmentierter Dateninfrastruktur und wiederkehrenden Ineffizienzen litt. Polestar Analytics wurde beauftragt, das BigQuery-Ökosystem durch umfassende Optimierung, KI-gestützte Automatisierung, Echtzeit-Überwachung und nachhaltige FinOps-Praktiken zu transformieren.

Wichtigste Herausforderungen

• Ineffizienzen bei Tabellen und Abfragen: Keine Partitionierung, Clusterung oder Suchindizierung; ineffiziente Sichten und Abfragemuster; unzureichende Nutzung materialisierter Sichten.


• Cloud-Kosten und finanzielle Verluste: Unkontrollierte Byte-Scans und Slot-Verbrauch; große Mengen veralteter, ungenutzter Datensätze; keine automatisierten Warnmeldungen oder Schutzmechanismen.


• Fragmentierte Analytics-Nutzungs -Dashboards, die ohne aktive Betrachter laufen; keine Priorisierung nach Geschäftskritikalität; historische Daten stecken in Staging-Tabellen fest.


• Reifegradlücken in den Bereichen Governance und FinOps: Wissenslücken hinsichtlich kosteneffizienter Praktiken; manuelle Prozesse und verzögerte Genehmigungen; schwache Governance-Kontrollen.

Lösung implementiert

• Optimierung – Die ressourcenintensivsten Tabellen, Sichten und Abfragen wurden geprüft. Partitionierung, Clustering, Suchindexierung und ETL-Refactoring wurden angewendet, um Byte-Scans und Slot-Verbrauch direkt an der Quelle zu reduzieren.


• Automate — Es wurde ein Framework für die Massenmigration entwickelt, das Optimierungsregeln aus einer zentralen Konfigurationstabelle liest und Änderungen über die Ausführung einer einzigen gespeicherten Prozedur in allen Projekten bereitstellt – wodurch stundenlange manuelle DDL-Arbeit ersetzt wird.


• Intelligentize — hat ein Vertex AI-Modell (Gemini 2.5 Flash) eingesetzt, das aus Inventartabellen liest, aufwändige Abfragen analysiert und Empfehlungen für Partitionierung, Clustering und Suchindizierung generiert – die direkt in das Bulk Migration Framework zurückgeführt werden, um einen geschlossenen Optimierungszyklus zu schaffen.
• Monitor – Bereitstellung eines zentralen Observability-Dashboards, das Führungskräften und Entwicklungsteams einen Live-Überblick über Kosten, Nutzung, Leistung und Optimierungsstatus bietet – mit Ausgabenaufschlüsselungen nach Projekt, Benutzer und Workload.