Analyse des Status Quo
Analyse eurer Use Cases, Quellen und Zielarchitektur
Data Integration für BI, AI & GenAI
Wir integrieren deine Daten ganzheitlich – für operative Applikationen, klassische BI, moderne Analytics und GenAI. Unser Fokus: nachhaltige Architektur, produktionsreifer Betrieb und schneller Mehrwert für Fachbereiche.
Unser Vorgehen: Data-Integration-Umsetzungsschritte mit Data Vault 2.0, Kimball & DataOps
Wir starten jedes Projekt mit einer detaillierten Analyse deiner Use Cases, Datenquellen und Zielarchitektur. Dabei legen wir Wert auf eine enge Zusammenarbeit mit deinen Fachbereichen, um sicherzustellen, dass die Integration genau auf die realen Anforderungen zugeschnitten ist. Dabei nutzen wir bevorzugt bestehende Technologien und ergänzen nur, was für eine optimale Datenintegration nötig ist.
Architektur & Modellierung
Implementierung von Data Vault 2.0- und Kimball-Modellen, Aufbau semantischer Schichten sowie Vektorbereitstellung und API-Integration für operative und analytische Szenarien.
DataOps & Automatisierung
Einführung von DataOps-Prinzipien für kontinuierliche Qualität und Stabilität: CI/CD, automatisierte Tests, Monitoring und Alerting sichern den produktionsreifen Betrieb Deiner Datenpipelines.
Governance & Security by Design
Integration von Governance, Lineage und Security-as-Code direkt in den Entwicklungsprozess – inklusive Rollen, Policies und Dokumentation. So bleiben Daten nachvollziehbar, sicher und regelkonform nutzbar.
Dein erster Schritt: Architektur Assessment
Eine performante und skalierbare Datenarchitektur ist das Rückgrat jeder datengetriebenen Organisation. Doch oft fehlt der Überblick: Welche Systeme und Schnittstellen sind wirklich relevant? Wo liegen Engpässe oder technische Schulden? Im Architektur Assessment analysieren wir eure bestehende Datenlandschaft – von der Infrastruktur über Integration bis hin zu Governance und Security – und bewerten, wie fit sie für zukünftige Anforderungen ist. Das Ergebnis: klare Handlungsempfehlungen, wie ihr eure Architektur modernisieren, vereinfachen und an neue Data- & AI-Use-Cases anpassen könnt.
Von Data Integration bis GenAI: So wird deine Datenarchitektur zukunftssicher
Von Architektur über Orchestrierung bis Governance und GenAI – wir unterstützen dich dabei, die passenden Konzepte, Technologien und Prozesse zu etablieren. Für eine skalierbare, sichere und nachhaltige Datenintegration.
Datenarchitektur zukunftssicher gestalten
Schaffe eine skalierbare Zielarchitektur, die strukturierte und unstrukturierte Daten nahtlos vereint – von der Datenquelle bis zum Use Case. Wir unterstützen Dich bei der Auswahl passender Speicher-, Integrations- und Analysekomponenten, um Datensilos aufzulösen und eine einheitliche Datenbasis zu schaffen.
Effiziente Datenprozesse aufbauen
Finde die passenden Komponenten für deine Datenprozesse – von ETL/ELT bis hin zu Orchestrierung und Monitoring. Wir helfen dir, Performance, Automatisierung und Transparenz in deinen Data Pipelines zu sichern. Für mehr Effizienz und weniger Komplexität.
Daten für GenAI & Governance fit machen
Mach deine Daten bereit für den kontrollierten Einsatz in GenAI-Anwendungen. Wir etablieren Governance-, Lineage- und Automatisierungsmechanismen, die Datenqualität, Compliance und Nachvollziehbarkeit gewährleisten – für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI.
Was bedeutet moderne Data Integration?
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Mehr InformationenInfopaper_: Top 7 Anforderungen an ein modernes Data Warehouse
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Nachhaltigkeit durch Daten verbessern: was bringt uns echten Impact?
Mit passenden Tools und durchdachten Strategien können Unternehmen durch den Fokus auf ausgewählte, strategisch relevante Nachhaltigkeitsdaten spürbaren und messbaren Mehrwert erzielen.
Architektur & InfrastrukturData Management
Moderne Datenarchitekturen 2030: Herausforderungen, Trends und Erfolgsfaktoren für Unternehmen
Mit welchen Herausforderungen konfrontieren Unternehmen heute im Datenumfeld, welche Trends setzen sich durch und wie Ihr eure eigene Datenstrategie für die Zukunft optimieren könnt.
FAQs zum Thema Data Integration
Neben IT und Data-Team sollten auch Fachbereiche früh involviert werden – insbesondere dort, wo Daten entstehen oder genutzt werden: Sales, Finance, Operations, ggf. Legal/Compliance. Bei GenAI oder Applikationsintegration lohnt sich zusätzlich der Blick auf Product Owner oder Entwicklerteams.
Wir starten mit einer kurzen Analyse eurer Use Cases, Zielsysteme und vorhandenen Quellen. Danach entwickeln wir ein schlankes Konzept und setzen direkt um – mit Fokus auf Automatisierung, Governance und Betrieb. Viele Kunden starten mit einem konkreten Use Case und skalieren dann.
Analytische Integration zielt auf BI, AI, GenAI – meist mit strukturierten, harmonisierten Daten. Applikationsintegration ist event- oder API-basiert und versorgt operative Systeme in Echtzeit. Beides kann über dieselben Tools laufen – wir beraten, wann was sinnvoll ist.