Peter Gerhat

Ich kam über die Produkt- und Forschungsseite zur mobilen Entwicklung — ein ungewöhnlicher Weg für jemanden, der heute den Großteil seiner Zeit in Datenpipelines und Instrumentierungscode verbringt. Dieser Hintergrund bedeutet, dass ich Analytics anders denke als Ingenieure, die aus der Infrastruktur kommen. Die Frage, von der ich immer ausgehe, ist nicht "Was können wir messen?", sondern "Welche Entscheidung muss getroffen werden, und welche Mindestdaten sind nötig, um sie gut zu treffen?"

Das Muster, das ich in einem Jahrzehnt Arbeit in PropTech, FinTech, öffentlichem Sektor und der Luftfahrt gesehen habe, ist immer dasselbe: Mobile Teams bauen exzellente Produkte und integrieren Analytics nachträglich. Events werden inkonsistent benannt, Pipelines laufen ohne SLOs, Dashboards multiplizieren sich ohne Ownership, und Product Manager hören auf, den Zahlen zu vertrauen. Die Daten existieren — sie sind nur nicht nutzbar.

Meine Arbeit besteht darin, das auf Architekturebene zu beheben, nicht auf Dashboard-Ebene. Das bedeutet Instrumentation-First-Entwicklung, Schema-Governance, Pipeline-Zuverlässigkeitstechnik und den Aufbau von Gewohnheiten und Werkzeugen, die Daten vertrauenswürdig halten, wenn das Produkt sich weiterentwickelt.

Neben Analytics baue ich Offline-First React Native Apps für Außendienstteams, wo keine Konnektivität angenommen werden kann, integriere LLM-Funktionen mit der Instrumentierung, um sie ehrlich zu messen, und designe IoT-Telemetriepipelines für verbundene Produkte. Der gemeinsame Nenner ist End-to-End-Ownership — vom ersten SDK-Aufruf bis zur Entscheidung, die im wöchentlichen Product-Review getroffen wird.

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