Architektur-Assessment & Roadmap-Design
Wir analysieren deine bestehende Datenlandschaft und entwickeln ein klares Zielbild mit einer realistischen Roadmap – praxisnah und zukunftssicher.
Modern Data Stack – Datenplattformen neu denken
Wir helfen dir, eine Datenplattform aufzubauen, die wirkt – heute und nicht erst morgen. Weg von komplexen Tool-Landschaften, hin zu klarer Architektur, Governance und Geschwindigkeit.
Unsere Services im Modern Data Stack
Unsere Services decken den gesamten Lifecycle ab: Beratung, Umsetzung und Betrieb – modular, pragmatisch und immer mit Blick auf den Business Impact.
Auswahl passender Tools & Plattformen
Gemeinsam identifizieren wir die passenden Technologien für deine Anforderungen und schaffen so die Grundlage für eine skalierbare Datenplattform.
Umsetzung mit ELT und offenen Formaten
Wir setzen moderne ELT-Ansätze und offene Standards ein, um Daten nahtlos zu integrieren und Interoperabilität langfristig sicherzustellen.
Operationalisierung von AI/ML, Data Contracts und Self-Service
Von der Modellintegration bis zu Data Contracts ermöglichen wir Self-Service und bringen KI-Use Cases zuverlässig in die Anwendung.
Einführung von Observability, MLOps und Governance by Design
Trainings, Sparring & kontinuierliche Begleitung
Architektur Assessment: Klarheit für deinen Modern Data Stack
Ob Modernisierung bestehender Systeme oder der Start auf der grünen Wiese: Unser Architektur Assessment liefert dir eine klare Grundlage für die nächsten Schritte. Gemeinsam prüfen wir, wo du stehst, entwickeln Zielbilder und skizzieren eine zukunftsfähige Datenarchitektur – passgenau zu deinen Anforderungen und Möglichkeiten.
Unser Projektansatz: Ganzheitlich statt einseitig
Wir begleiten dich beim Aufbau oder der Modernisierung deiner Datenplattform – entlang der Prinzipien des Modern Data Stack:
- Cloud-native, modular und API-first für maximale Flexibilität
- ELT statt ETL – Transformation direkt im Zielsystem
- Offene Formate & Lakehouse-Architekturen für Interoperabilität
- Self-Service & Automation, um Abhängigkeiten zu reduzieren
- (Gen)AI-Readiness – vom Feature Store bis zum Prompt Engineering
So entsteht eine Plattform, die heute Nutzen stiftet und morgen skalierbar bleibt.
Infopaper_: Die Top 7 Anforderungen an ein modernes Data Warehouse
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dbt Core vs. dbt Fusion – ein Leitfaden für die Migration (Teil 1)
Dbt (data build tool) ist ein Open-Source-Framework für die Transformation von Daten in modernen Data Warhouse Architekturen. Dbt Core ist hierbei die klassische Open-Source-Variante des Anbieters, die lokal oder in einer eigenen Umgebung läuft. Im Mai 2025 wurde dbt Fusion,…
dbt Core zu dbt Fusion migrieren – Schritt-für-Schritt Migration Guide (Teil 2)
Wenn du darüber nachdenkst ein Projekt von dbt Core zu dbt Fusion zu migrieren, gibt es aus meiner Sicht drei essenzielle Dinge, die zuerst gemacht bzw. kontrolliert werden sollten. Zuallererst muss der dbt Fusion Adapter Support geprüft werden. Zum Zeitpunkt dieses Artikels ist ein Adapter für Snowflake, Databricks, Big Query und Redshift verfügbar. Weitere sind in Planung. Sollte die im Unternehmen…
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.
FAQs zum Thema Data Integration
Nein. Auch mittelständische Unternehmen profitieren – gerade durch modulare Ansätze und Cloud-native Skalierung.
Das hängt vom Ausgangspunkt ab. Erste Ergebnisse sind meist in Wochen sichtbar, nicht erst nach Jahren.
Nein. Wir setzen auf Integration und Weiterentwicklung – bestehende Systeme können schrittweise eingebunden werden.