Wir bauen Data-Lake-/Lakehouse-Architekturen und automatisieren Daten-Pipelines; Power BI und Tableau öffnen Self-Service-Reporting im Unternehmensmaßstab.
Die kritischen Themen, die diese Leistung adressiert, und das Ergebnis, das wir in jedem Bereich liefern.
Wir zielen darauf ab, die Berichtsvorbereitungszeit spürbar zu verkürzen, gemessen an Ausgangsbasis und Ziel.
Im vertraglich vereinbarten Umfang liefern wir eine installierte und konfigurierte Datenplattform, Pipelines und eine Dashboard-Bibliothek.
Wir betreiben Pipelines als nachvollziehbaren Nachweis mit Lineage-Tracking und Fehlerwarnungen.
Die Fähigkeit des Teams, die Plattform nach Wissenstransfer und Betriebsleitfaden eigenständig zu betreiben, hängt von der Validierung durch den Eigentümer ab.
Wie wir die Leistung über Delivery, Governance und verbundene Service-Pillars phasieren.
Wir entwerfen die Architektur mit einem Medallion-Ansatz (Bronze/Silver/Gold) und optional Data Mesh und klären die Plattformwahl während der Erkundung anhand von Datenvolumen, Wachstumsrate, Budget und regulatorischen Anforderungen.
Wir orchestrieren Pipelines mit Azure Data Factory, Airflow und dbt und sichern Batch- und Near-Real-Time-Flüsse mit Row-Level-Security, Spaltenmaskierung und Audit-Trails.
Wir gestalten Dashboards mit UX-Fokus und verankern Datenkompetenz durch Schulungen auf Admin-, Entwickler- und Fachanwender-Ebene.
Typische operative Flächen, auf denen diese Leistung aktiviert wird.
Wir errichten die neue Plattform, während bestehende Berichte weiterlaufen, und klären Migrationsumfang und Abnahmekriterien während der Erkundung.
Wir bauen Live-Dashboards über Kafka- oder Event-Hub-Streaming-Pipelines via Power BI DirectQuery.
Wir ziehen Daten aus Systemen wie SAP, Oracle, Dynamics 365 und Salesforce mit fertigen Konnektoren in eine einzige Plattform.
Die Tiefe dieser Leistung bei branchenspezifischen technischen und Compliance-Themen.
Mit einer Bronze-Rohebene, einer Silver-bereinigten Ebene und einer Gold-geschäftsfokussierten Ebene wandeln wir Daten schrittweise in eine wertschöpfende Struktur.
Wir kombinieren die Flexibilität eines Data Lake mit der Struktur eines Warehouse und vereinen Schema-on-Read- und Schema-on-Write-Vorteile in einer Architektur.
Wir erfüllen regulatorische Anforderungen über eine Hybridarchitektur, die sensible Daten On-Premise und Analytik-Workloads in der Cloud ausführt.
Veraltete Data Warehouses auf monolithischen Architekturen können mit dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt moderner Unternehmensdaten nicht mehr Schritt halten – was zu veralteten Dashboards, fragilen ETL-Pipelines und Analysten-Engpässen führt. Unsere Praxis für moderne Datenplattformen & BI entwirft und implementiert cloud-native Data Warehouses, Lakehouse-Architekturen und gesteuerte BI-Schichten, die vertrauenswürdige Echtzeit-Erkenntnisse im Enterprise-Maßstab liefern. Wir beseitigen Datensilos und ermöglichen Self-Service-Analytics in allen Geschäftsbereichen ohne Kompromisse bei Leistung oder Sicherheit.
Das Ergebnis in ein messbares Ziel mit Baseline, Verantwortlichem und Nachweis-Review-Kadenz umwandeln
Kosten- und Ressourcenoptimierung gegenüber der vereinbarten Baseline und Review-Kadenz messbar machen
Qualitätsindikatoren durch Baselines, Abnahmekriterien und geprüfte Nachweise verbessern
Unser Engagement umfasst den gesamten Lebenszyklus der Datenplattform – vom Architektur-Design und der Quelldaten-Integration über den BI-Layer-Aufbau und das Anwendertraining bis zur Produktionsübergabe. Wir wenden ein Medallion-Architekturmuster (Bronze/Silber/Gold-Schichten) an, um Datenqualität und Wiederverwendbarkeit über alle Consumer-Anwendungsfälle hinweg sicherzustellen. Managed Operations und SLA-gestütztes Plattform-Monitoring sind nach der Lieferung verfügbar.
Das Ergebnis in ein messbares Ziel mit Baseline, Verantwortlichem und Nachweis-Review-Kadenz umwandeln
Betriebliche Durchlaufzeit gegenüber vereinbarten Messzielen und Abnahmekriterien verkürzen
Zu den Liefergegenständen gehört eine produktionsreife Datenplattform mit vollständiger Dokumentation, Runbooks und Schulungsmaterialien, die Ihrem Team übergeben werden. Wir stellen Architecture Decision Records (ADRs) für jede wesentliche Technologieentscheidung bereit, damit Ihr Team die Plattform sicher warten und weiterentwickeln kann. Eine 90-tägige Hypercare-Phase gewährleistet Stabilität und Wissenstransfer nach dem Go-live.
Das Ergebnis in ein messbares Ziel mit Baseline, Verantwortlichem und Review-Kadenz umwandeln
Wachstums- und Reputationsergebnisse mit gesteuerter Attribution und vereinbarten Messzielen nachverfolgen
Messbare ROI-Dokumentation mit Vorher-/Nachher-Leistungs- und Kosten-Benchmarks liefern
Ein traditionelles Data Warehouse speichert strukturierte, aufbereitete Daten, die für SQL-Analysen optimiert sind. Ein Lakehouse verbindet die Flexibilität eines Data Lakes (Speicherung roher, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten) mit ACID-Transaktionskontrollen und Leistungsoptimierungen eines Warehouses – und ermöglicht so BI-Reporting und maschinelles Lernen auf derselben Plattform.
Ja. Wir nutzen einen phasenweisen Migrationsansatz: Historische Daten werden parallel zum laufenden Produktionsbetrieb migriert, wobei an jeder Stufe Validierungs-Prüfsummen und Abstimmungsberichte eingesetzt werden. Anwender greifen weiterhin auf das Legacy-System zu, bis die neue Plattform den User-Acceptance-Test bestanden hat und ein Umstellungsplan vereinbart ist.
Wir implementieren eine Streaming-Schicht neben der Batch-Processing-Pipeline mit Apache Kafka oder Azure Event Hubs. Aktualität operativer Dashboards, Batch-Wirtschaftlichkeit und Abnahmeziele werden gegenüber dem vereinbarten Architekturumfang gemessen.
Ja. Wir konzipieren Multi-Tenant-Datenplattformen mit Workspace-Isolation in Power BI Premium oder Databricks, kombiniert mit Attribute-Based Access Control (ABAC)-Richtlinien, die sicherstellen, dass jeder Geschäftsbereich nur seine autorisierten Daten sieht, während gemeinsam genutzte Infrastruktur die Gesamtbetriebskosten senkt.
Wir bieten gestufte Managed-Service-Optionen: Standard (Monitoring während der Geschäftszeiten, 4-Stunden-Response-SLA), Advanced (vertraglich festgelegtes Kontinuierliches Monitoring, Response-SLA, monatliche Optimierungsreviews) und Enterprise (dedizierter Plattform-Engineer, proaktive Kapazitätsplanung, quartalsweise Architekturreviews).
Wir implementieren FinOps-Dashboards vom ersten Tag an, mit cloud-nativen Kostenzuordnungs-Tags, Budget-Alarmen und automatisierten Scale-Down-Richtlinien für Nicht-Produktionsumgebungen. Monatliche Kostenoptimierungsberichte identifizieren ungenutzte Ressourcen und Right-Sizing-Möglichkeiten und zeigen messbare Cloud-Ausgaben-Einsparpotenziale im ersten Jahr auf.
Dieses kurze Formular leitet Ihre Anfrage in die passende Support-Spur. Zuerst klären wir den Kontext, dann den sicheren Austauschweg.
Datenschutzbewusster Erstkontakt; sicherer Austausch bei Bedarf; kein Verkaufsdruck.
