Das Self-Service-Engineering-Prinzip:
In vielen Data-Engineering- und Analytics-Organisationen beginnt jedes neue Projekt mit einem zeitraubenden Hindernislauf: Spezialisierte Python-Umgebungen, heterogene R-Pakete, divergierende CUDA-Treiber und lokale Host-Abhängigkeiten führen dazu, dass Entwickler Tage oder Wochen mit dem Einrichten lokaler Workstations verbringen. Der Satz „Auf meinem Rechner läuft es“ ist zum teuersten Symptom fragmentierter Plattform-Landschaften im gehobenen Mittelstand geworden.






















