Data Management Services

Wir entwerfen und realisieren skalierbare Datenarchitekturen die Daten vom Ursprung bis zur analytischen und KI gestützten Nutzung nachvollziehbar abbilden.

End-to-End-Architekturen für Analytics, Data Science und KI

Wir begleiten dich über den gesamten Lebenszyklus deiner Datenplattform – von der strategischen Architekturentscheidung bis zur stabilen Umsetzung im Betrieb. Dabei setzen wir konsequent auf Open-Source-Technologien, um Transparenz, Erweiterbarkeit und langfristige Unabhängigkeit sicherzustellen.

Moderne Datenlandschaften entstehen nicht durch isolierte Tools, sondern durch das Zusammenspiel spezialisierter Schichten. Qualitätssicherung, Streaming, Governance, Lineage, analytische Speicher und AI-Workloads werden von uns als integriertes Gesamtsystem konzipiert und technisch sauber verzahnt.

Auf dieser Basis entwickeln wir eine durchgängige Data-Management-Architektur, die Datenflüsse vom Ursprung bis zur analytischen und KI-gestützten Nutzung konsistent abbildet – offen, skalierbar und anpassbar an neue Anforderungen.

Über Architektur- und Konzeptionsphasen hinaus begleiten wir die Umsetzung bis zur stabilen produktiven Nutzung. Dabei setzen wir Architekturen, Datenpipelines und Betriebsmodelle produktionsreif um und sorgen dafür, dass sie im Alltag zuverlässig funktionieren und weiterentwickelt werden können.

Von der Datenquelle bis zum AI-Agenten

Alle Bausteine sind Teil einer gemeinsamen Architektur.

Data Integration zur Beherrschung heterogener Datenlandschaften

Die Vielzahl und Verschiedenheit der vorherrschenden Datenquellen im Unternehmen stellt häufig eine große Herausforderung dar, die komplexe Integrationsprojekte erfordert. Wir liefern maßgeschneiderte Lösungen für die Integration vieler Datenquellen in komplexe Unternehmensarchitekturen, unabhängig von Datentyp oder Format.

Data Warehouse und Lakehouse als analytischer Kern

Geprüfte und domänenspezifisch harmonisierte Daten bilden den analytischen Kern moderner Datenarchitekturen. Während Data-Warehouse-Architekturen diese Daten persistent und strukturiert bereitstellen, ermöglichen Lakehouse-Ansätze auch virtuelle, föderierte Zugriffe. Die Schicht ist optimiert für BI, Advanced Analytics und Machine Learning und bleibt eng mit Echtzeit- und operativen Datenflüssen verzahnt.

Data Streaming als zentrales operatives Rückgrat

Streaming ist nicht der Startpunkt, sondern kann das verbindende Backbone moderner Datenarchitekturen sein. Ereignisse werden entkoppelt verteilt und in Echtzeit für unterschiedliche Konsumenten bereitgestellt – von operativen Services über Analytics bis hin zu AI-Anwendungen. Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und geringe Latenzen stehen dabei im Fokus.

Data Quality als durchgängiges Architekturprinzip

Datenqualität ist keine isolierte Disziplin, sondern Teil jeder Verarbeitungsschicht. Wir verankern Validierungen, Schema-Prüfungen und Qualitätsmetriken direkt in Ingestion-, Streaming- und Analyseprozessen. Dadurch bleiben Daten konsistent, vertrauenswürdig und reproduzierbar – auch bei steigenden Volumina und Geschwindigkeiten.

Data Governance als technisch umgesetztes Regelwerk

Governance wird bei uns nicht beschrieben, sondern mittels Data Lineage implementiert. Rollen, Zugriffsrechte, Datenschutz- und Compliance-Vorgaben greifen konsistent über alle Schichten der Datenarchitektur hinweg. Für alle Data Engineers, BI-Teams und Plattform-Verantwortliche, für die Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und saubere Weiterentwicklung wichtig sind.

Agentic AI for Data mit kontrollierter Autonomie

AI-Agenten benötigen qualitativ gesicherte, kontextualisierte und nachvollziehbare Daten. Durch die Kombination aus Ingestion, Streaming, Data Quality, Lineage, Governance und dem Model Context Protocol (MCP) entsteht eine Plattform, auf der Agenten selbstständig handeln können – innerhalb klar definierter Leitplanken, mit kontrollierter Autonomie und vollständiger Transparenz über Datenherkunft, Kontext und Entscheidungen.

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