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Data Engineering

Pipelines mit Zahlen, denen Sie vertrauen können. Wir bauen die Infrastruktur, die verstreute Betriebsdaten in eine Grundlage für echte Geschäftsentscheidungen verwandelt.

Jedes Analytics- oder KI-Projekt stößt irgendwann an dieselbe Wand: Die Daten sind da, aber auf vier Systeme verteilt, in jedem anders definiert, und niemand kann verbindlich sagen, was ein Kunde ist. Kein Modell und kein Dashboard behebt das – sie erben es.


Wir bauen die Leitungen: Ingestion aus Ihren operativen Systemen, Transformation in Modelle, die abbilden, wie das Geschäft wirklich denkt, Tests, die fehlerhafte Daten abfangen, bevor sie einen Report erreichen, und Lineage, damit jeder eine Zahl bis zur Quelle zurückverfolgen kann.


Pipelines sollten laut scheitern – und sich wiederherstellen lassen. Stille Teilausfälle sind schlimmer als Ausfälle, denn ein Dashboard, das unbemerkt falsch liegt, wird monatelang genutzt. Wir bauen von Anfang an auf Observability und Reprocessing.

Was dazugehört

  • /Ingestion aus operativen Systemen und von Drittanbietern
  • /Design von Warehouse und Datenmodell
  • /Transformations-Pipelines mit dbt
  • /Tests und Validierung der Datenqualität
  • /Lineage, Dokumentation und gemeinsame Definitionen
  • /Orchestrierung, Alerting und Reprocessing

Wann Teams uns rufen

  • /Zahlen, die je nach Ersteller voneinander abweichen
  • /Reporting, das jeden Monat von Hand zusammengestellt wird
  • /Ein KI- oder Analytics-Projekt, das am Datenzugang hängt
  • /Pipelines, die still ausfallen und spät bemerkt werden
  • /Datenkonsolidierung nach einer Fusion oder Migration
// weitere Leistungen: ki & daten

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// gut zu wissen

Häufige Fragen

Was umfasst Data Engineering?+

Wir bauen die Pipelines und Datenmodelle, die Informationen aus operativen Systemen in eine Struktur überführen, auf die Sie sich bei Reporting, Analytics und KI verlassen können.

Können Sie Daten aus mehreren Systemen integrieren?+

Ja. Wir können Daten aus internen Plattformen, Drittanbieter-Tools, APIs, Datenbanken und anderen operativen Quellen einlesen und in einem konsistenten Modell zusammenführen.

Wie stellen Sie die Datenqualität sicher?+

Wir bauen Validierung und automatisierte Tests entlang der gesamten Pipeline ein, damit fehlerhafte oder unvollständige Daten abgefangen werden, bevor sie Reports, Dashboards oder nachgelagerte Modelle erreichen.

Bauen Sie auch Data Warehouses?+

Ja. Wir können Warehouse-Strukturen, Transformationsschichten, gemeinsame Definitionen und Dokumentation darauf ausrichten, wie Geschäftsobjekte und Kennzahlen abgebildet werden sollen.

Können Sie unzuverlässige oder fehlerhafte Datenpipelines reparieren?+

Ja. Wir können bestehende Pipelines prüfen, stille Ausfälle oder schwache Abhängigkeiten identifizieren, die Observability verbessern und sicherere Reprocessing- und Recovery-Pfade ergänzen.

Kann Data Engineering KI-Projekte unterstützen?+

Ja. Verlässliche KI setzt verlässliche Daten voraus. Häufig bereiten wir Ingestion, Transformation, Qualitätskontrollen und Zugriffsmuster vor, die nötig sind, bevor KI- oder Analytics-Projekte skalieren können.

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