Data Engineering
Wir bauen die Datenbasis, auf der Auswertungen, Anwendungen und KI zuverlässig laufen: von der Bestandsaufnahme über automatisierte Pipelines bis zur dokumentierten Übergabe.
Wenn Daten mehr Arbeit machen als sie sparen
Fast jedes Unternehmen hat viele Daten und trotzdem selten die Antworten, die es braucht. Das liegt selten an fehlenden Werkzeugen, sondern an fehlenden Verbindungen, Definitionen und Verantwortlichkeiten. Typische Anzeichen:
Daten in Silos
ERP, CRM, Fachanwendungen und Dateien kennen sich nicht. Jede Auswertung beginnt mit der Frage, wo welche Zahl herkommt.
Excel als Schnittstelle
Exporte, Kopien und manuelle Abgleiche kosten Zeit und machen Fehler schwer auffindbar.
Zahlen, die sich widersprechen
Zwei Berichte, zwei Ergebnisse. Ohne einheitliche Definitionen und ein gemeinsames Datenmodell fehlt das Vertrauen in die Daten.
KI ohne tragfähige Basis
Ohne saubere, dokumentierte Daten bleibt jede intelligente Lösung instabil, egal wie gut das Modell ist.
So sieht eine Datenplattform aus
Eine Datenplattform ist kein einzelnes Produkt, sondern ein geordneter Weg von der Quelle bis zur Nutzung. Jede Schicht hat eine klare Aufgabe, und alle werden von denselben Regeln für Governance, Sicherheit und Dokumentation begleitet.
- QuellenAlles, was heute Daten erzeugt: Fachanwendungen, Dateien, Sensoren und externe Dienste. Wir ersetzen sie nicht, wir verbinden sie.
- AufnahmeAutomatisierte Datenflüsse holen die Daten ab, geplant als Batch oder fortlaufend über Änderungs- und Event-Ströme.
- SpeicherRohdaten bleiben unverändert erhalten. Daraus entstehen bereinigte und fachlich aufbereitete Daten mit einheitlichen Definitionen.
- NutzungDashboards, Schnittstellen und Datensätze für Anwendungen und KI, jeweils mit klaren Berechtigungen.
Was wir für Sie bauen
Sie können einzelne Bausteine beauftragen oder die komplette Strecke von der Analyse bis zum Betrieb. Die Bausteine greifen ineinander und folgen Ihrem Bedarf, nicht einem Standardpaket.
Bestandsaufnahme
Wir erfassen Datenquellen, Systeme, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten und machen sichtbar, was heute wo liegt und wie es zusammenhängt.
Integration und Pipelines
Automatisierte Datenflüsse aus ERP, CRM, Dateien, IoT und SaaS-APIs, als Batch oder nahezu in Echtzeit, überwacht und wiederholbar.
Datenmodell und Speicherung
Ein fachlich sauberes Datenmodell und die passende Ablage, von der relationalen Datenbank über das Data Warehouse bis zum Lakehouse.
Datenqualität
Prüfregeln, Bereinigung und einheitliche Definitionen, damit Kennzahlen überall dasselbe bedeuten und Fehler früh auffallen.
Bereitstellung
Auswertungen, Dashboards, APIs und Datensätze für Anwendungen und KI, mit Berechtigungen nach dem Rollenkonzept.
Betrieb und Dokumentation
Monitoring, Backup und Wiederherstellung sowie eine Dokumentation, die Betrieb und spätere Prüfungen trägt.
Die richtige Größe, nicht die größte
Nicht jedes Vorhaben braucht ein Lakehouse. Wir wählen die Architektur, die zu Ihrer Aufgabe passt, und bauen sie so, dass sie mit den Anforderungen mitwachsen kann.
| 01Kompakt | 02Vernetzt | 03Skalierbar | |
|---|---|---|---|
| Ausgangslage | Eine zentrale Anwendung braucht eine saubere Datenbasis. | Mehrere Systeme sind im Spiel und Auswertungen entstehen von Hand. | Viele Quellen, große Datenmengen, mehrere Teams greifen zu. |
| Was wir bauen | Zentrale relationale Datenbank, APIs und individuelle Anwendungen. | Automatisierte Datenflüsse, ein Data Warehouse und zentrale Auswertungen. | Lakehouse, ereignisbasierte Verarbeitung und eine Datenplattform in Cloud oder eigener Infrastruktur. |
| Bausteine | SQL · REST · Backend | ETL/ELT · DWH · BI | Lakehouse · Events · Cloud |
Daten, denen man vertrauen kann
Datenqualität ist kein Nachgedanke. Prüfregeln laufen als Teil der Pipelines und melden Auffälligkeiten, bevor falsche Zahlen in einem Bericht landen.
Dazu gehört, dass nachvollziehbar bleibt, woher eine Zahl stammt, wer für die Quelle verantwortlich ist und wer die Daten sehen darf. Berechtigungen, Löschkonzepte und Datenschutzanforderungen werden von Anfang an im Datenmodell mitgedacht.
- Pflichtfelder sind befüllt
- Keine Dubletten bei Kundennummern
- Daten sind nicht älter als vereinbart
- Summen stimmen mit dem Quellsystem überein
- Zugriffe entsprechen dem Rollenkonzept
Beispiele für Regeln, die automatisch bei jedem Datenlauf geprüft werden.
In vier Schritten zur Datenbasis
Wir bauen in Etappen, Quelle für Quelle. So wird früh sichtbar, was trägt, und Sie behalten die Kontrolle über Aufwand und Ergebnis.
- 01
Bestandsaufnahme
Quellen, Systeme, Anforderungen und Schutzbedarf
Ergebnis Übersicht der Datenlandschaft - 02
Zielbild
Datenmodell, Architektur und Technologiewahl
Ergebnis Architektur- und Datenflussdokumentation - 03
Aufbau in Etappen
Pipelines, Speicher und Auswertungen, Quelle für Quelle
Ergebnis Lauffähige, getestete Datenbasis - 04
Übergabe und Betrieb
Tests, Monitoring, Dokumentation und Betriebsgrundlagen
Ergebnis Prüfbereite Dokumentation
Typische Vorhaben
Vier Szenarien, die uns in dieser Form immer wieder begegnen. Sie zeigen, wie aus einer Ausgangslage ein konkretes Ergebnis wird.
- 01
Eine Sicht auf alle Kennzahlen
AusgangslageZahlen aus ERP und CRM werden von Hand zusammengeführt.
ErgebnisEin Data Warehouse mit abgestimmten Definitionen und Dashboards.
- 02
Excel-Prozesse ablösen
AusgangslageZentrale Abläufe hängen an Tabellen und manuellen Exporten.
ErgebnisAutomatisierte Pipelines und eine zentrale Datenbasis statt Kopien.
- 03
Maschinen- und Sensordaten nutzbar machen
AusgangslageIoT-Daten fallen an, werden aber nicht ausgewertet.
ErgebnisEreignisbasierte Verarbeitung und Auswertungen nahezu in Echtzeit.
- 04
Datenbasis für KI schaffen
AusgangslageEin KI-Vorhaben scheitert an verstreuten, unsauberen Daten.
ErgebnisDokumentierte, geprüfte Daten, auf die Assistenten und RAG-Systeme kontrolliert zugreifen.
Beispielhafte Szenarien, keine veröffentlichten Referenzen.
Häufige Fragen
Brauchen wir gleich ein Data Warehouse?
Nicht zwingend. Oft reicht eine zentrale Datenbank mit sauberen Schnittstellen. Wir empfehlen die kleinste Architektur, die Ihre Anforderungen trägt, und planen sie so, dass sie mitwachsen kann.
Cloud oder eigene Infrastruktur?
Beides ist möglich. Entscheidend sind Ihre Vorgaben zu Datenschutz, Sicherheit und Betrieb. Bei sensiblen Daten gestalten wir kontrollierte Umgebungen und beziehen die Anforderungen aus Informationssicherheit und Datenschutz von Anfang an ein.
Was passiert mit unseren bestehenden Systemen?
Wo es sinnvoll ist, binden wir sie an, statt sie zu ersetzen. Quellsysteme bleiben, wie sie sind. Wir verbinden sie, machen die Datenflüsse sichtbar und dokumentieren sie.
Wie hängt Data Engineering mit KI zusammen?
KI ist nur so stabil wie die Daten darunter. Data Engineering schafft die Grundlage, auf der Assistenten, Wissenssysteme und Automatisierungen zuverlässig arbeiten.
Was erhalten wir am Ende?
Lauffähige Pipelines und eine geprüfte Datenbasis, dazu die projektspezifische Dokumentation: Architektur, Datenflüsse, Risiken, Berechtigungen und Betrieb. Sie ist so aufgebaut, dass sie sich für Audits und Zertifizierungsprozesse verwenden lässt.
Wie starten wir?
Mit einem unverbindlichen Gespräch von 30 Minuten, per Video oder bei Ihnen vor Ort. Wir hören zu, klären Ausgangslage und Ziel und sagen ehrlich, ob und wie wir helfen können.
Lassen Sie uns Ihre Daten lesbar machen
Schildern Sie Ausgangslage und Ziel. In 30 Minuten klären wir, wo Ihre Daten heute stehen und was der sinnvollste nächste Schritt ist.