Daten allein sind kein Wettbewerbsvorteil – erst durch ihre Aufbereitung, Integration und Analyse entsteht ein echter Mehrwert. Unsere Business-Intelligence- und Data-Engineering-Lösungen legen den Grundstein dafür, aus verteilten, komplexen Daten aussagekräftige Informationen zu gewinnen. Wir bauen Datenplattformen, die zuverlässig, skalierbar und strategisch nutzbar sind – als Basis für datengetriebene Entscheidungen.
In vielen Organisationen liegen Daten in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Strukturen: CRM, ERP, Logfiles, APIs, Excel – ein Flickenteppich ohne zentrale Übersicht. Diese verstreuten Datenquellen verhindern konsistente Analysen und erschweren datengestützte Entscheidungen.
Hier setzen wir mit automatisierten ETL (Extract, Transform, Load)- und ELT-Prozessen an: Mit Apache Airflow orchestrieren wir komplexe Datenpipelines, die regelmäßig Daten aus unterschiedlichsten Quellen extrahieren, transformieren und in eine zentrale Plattform laden. Für die Transformation setzen wir auf dbt, das eine versionierte, testbare Datenmodellierung direkt im Data Warehouse ermöglicht.
Je nach Anforderungen nutzen wir zusätzlich Fivetran oder Talend, um Schnittstellen zu SaaS-Tools und Drittanbietern herzustellen, oder AWS Glue für serverlose Datenintegration in der AWS-Cloud. So entsteht ein verlässlicher, automatisierter Datenfluss, der unterschiedliche Systeme miteinander verbindet.
Rohdaten allein reichen nicht: Erst durch durchdachte Datenmodelle werden Daten konsistent, performant und verständlich nutzbar. Häufig kämpfen Organisationen mit widersprüchlichen Metriken, unklaren Datenstrukturen oder ineffizienten Abfragen.
Wir entwickeln strukturierte Modelle – von klassischen Star- und Snowflake-Schemata bis hin zu Data Vault-Architekturen, wenn Agilität und Historisierung im Vordergrund stehen. Als Plattformen nutzen wir Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery oder Azure Synapse Analytics, je nach Cloud-Strategie und Use Case.
Die Datenmodelle bilden die Grundlage für Reports, Dashboards und analytische Anwendungen – optimiert für Geschwindigkeit, Erweiterbarkeit und Wartbarkeit.
Immer mehr Unternehmen speichern auch semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten: Logdaten, JSON-APIs, IoT-Signale, Audio/Video-Dateien. Klassische Data Warehouses stoßen hier an ihre Grenzen. Data Lakes bieten eine skalierbare, flexible Plattform zur Speicherung dieser vielfältigen Datentypen.
Wir bauen Data Lakes mit AWS S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage auf und ergänzen sie mit Lakehouse-Technologien wie Databricks Delta Lake, Apache Hudi oder Apache Iceberg, um ACID-Transaktionen, Versionierung und Abfrage-Performance zu gewährleisten.
So entsteht eine hybride Plattform: flexibel wie ein Data Lake, strukturiert wie ein Data Warehouse – bereit für BI, Data Science und Machine Learning.
Auch die besten Daten sind nutzlos, wenn sie nicht verständlich aufbereitet und zugänglich gemacht werden. In vielen Organisationen existieren starre Excel-Reports, die nur Fachabteilungen verstehen und kaum skalierbar sind.
Wir integrieren moderne BI-Plattformen wie Power BI, Tableau, Looker oder Qlik Sense, um interaktive Dashboards, Ad-hoc-Analysen und Self-Service-Reporting zu ermöglichen. Dabei verbinden wir die BI-Tools direkt mit dem Data Warehouse oder Lakehouse – entweder über native Connectoren oder APIs – und sorgen mit einem klaren Datenmodell dafür, dass KPIs unternehmensweit einheitlich definiert und verwendet werden.
Ergebnis: Entscheidungsträger*innen haben jederzeit Zugang zu validen, aktuellen Daten, ohne auf IT-Abteilungen angewiesen zu sein.
Wachsende Datenmengen bergen auch Risiken: doppelte Einträge, fehlerhafte Daten, uneinheitliche Definitionen. Ohne Data Governance entstehen Inkonsistenzen, Compliance-Verstöße und falsche Analysen. Wir etablieren Data-Governance-Strukturen, die von Metadatenmanagement über Berechtigungsmodelle bis zu Datenqualitätsregeln reichen.
Mit Tools wie Apache Atlas verwalten wir Metadaten und lineage, während wir mit Great Expectations oder Deequ automatisierte Datenvalidierungen in die ETL/ELT-Prozesse integrieren. Bei Bedarf ergänzen wir Plattformen wie Collibra oder Alation, um Governance-Prozesse unternehmensweit sichtbar und steuerbar zu machen.
So wird sichergestellt, dass Daten konsistent, nachvollziehbar und regelkonform genutzt werden können.
Datenprozesse sind oft komplex, mit vielen Abhängigkeiten, regelmäßigen Läufen und verschiedenen Verantwortlichkeiten. Ohne Orchestrierung drohen Ausfälle, Datenlücken oder fehlerhafte Ergebnisse.
Wir automatisieren diese Abläufe mit Workflow-Tools wie Apache Airflow, Dagster oder Prefect. So steuern wir ETL/ELT-Prozesse, Datenvalidierungen und Reporting-Jobs zentral – mit Monitoring, Alerting und Retry-Mechanismen. Zudem binden wir diese Pipelines in CI/CD-Prozesse ein (z. B. via GitLab CI, GitHub Actions), um auch Infrastruktur und Transformationen versioniert und testbar bereitzustellen.
Ergebnis: Datenplattformen, die robust, transparent und betriebssicher sind – auch in komplexen Szenarien.
Schreiben Sie uns und wir finden gemeinsam die passende Lösung.