Data Engineering und Datenplattform
Wir bauen Datenpipelines, Datenplattformen und Datenmodelle, auf die sich Reporting und KI verlassen können.
Daten nutzbar machen
In den meisten Unternehmen sind die Daten vorhanden, aber verteilt: im ERP, im CRM, in Excel-Dateien und in Fachanwendungen. Jede Abteilung definiert Kennzahlen etwas anders, und niemand ist für die Qualität verantwortlich.
Data Engineering bringt Ordnung hinein: Daten werden zuverlässig zusammengeführt, einheitlich modelliert, geprüft und dokumentiert, damit Berichte stimmen und KI-Projekte nicht an den Daten scheitern.
Datenplattform aufbauen
Eine Datenplattform ist der zentrale Ort, an dem Ihre Daten zusammenlaufen. Wir bauen sie auf Snowflake, BigQuery, Databricks oder PostgreSQL, je nach Datenmenge, vorhandener Cloud und Anforderungen.
- Pipelines: Batch- und Streaming-Pipelines mit Tests und Überwachung.
- Datenmodelle: klare, dokumentierte Modelle mit einheitlichen Definitionen für alle Teams.
- Datenqualität: automatische Prüfungen, die Fehler melden, bevor sie in Berichten landen.
- Zugriff und Governance: Rollen, Berechtigungen und Herkunftsnachweise für jede Kennzahl.
Daten als Grundlage für KI
Die meisten KI-Projekte, die ins Stocken geraten, scheitern an den Daten, nicht am Modell. Daten für KI vorzubereiten heißt, Quellen zu verbinden, Definitionen abzustimmen, Qualität automatisch zu prüfen und sicherzustellen, dass die Daten für den Zweck genutzt werden dürfen.
Für generative KI gilt dasselbe für Dokumente: Inhalte müssen gesammelt, bereinigt, mit Berechtigungen versehen und aktuell gehalten werden. Wir planen Data Engineering und KI gemeinsam, damit der erste Anwendungsfall nicht an ungeplanter Datenarbeit hängen bleibt.
Was wir aufbauen
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Pipelines
Zuverlässige Batch- und Streaming-Pipelines mit Tests, Überwachung und klarer Verantwortung.
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Warehouse und Lakehouse
Ein Data Warehouse oder Lakehouse, ausgelegt auf Ihre Analysen und KI-Anwendungen.
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Qualität und Governance
Qualitätsprüfungen, Herkunftsnachweise und Zugriffsregeln, damit Zahlen und Modelle vertrauenswürdig sind.
Häufige Fragen
Warum Data Engineering vor KI?
KI-Projekte hängen von sauberen, verbundenen Daten ab. Die meisten Verzögerungen entstehen durch Datenarbeit, die nicht geplant war.
Mit welchen Plattformen arbeiten Sie?
Snowflake, BigQuery, Databricks, PostgreSQL, dbt, Airflow und den großen Cloud-Anbietern.
Eine Datengrundlage, auf die Sie sich verlassen können
Zeigen Sie uns Ihre wichtigsten Datenquellen. Wir skizzieren eine Datenplattform für Reporting und KI.