Architektur der Datenplattform
Data Warehouse, Lakehouse oder eine hybride Lösung auf Databricks, Snowflake, BigQuery oder Microsoft Fabric, ausgewählt nach Datenvolumen, Teamkompetenzen und Betriebskosten.
Data Engineering: Pipelines, Data Warehouses und Lakehouses
Wir schaffen das Datenfundament, auf dem Ihre Analytics und KI aufbauen: zuverlässige Batch- und Streaming-Pipelines, sauber modellierte Warehouses und Lakehouses sowie Datenbanken, die für ihre tatsächliche Last ausgelegt sind.
Was wir tun
Leistungsumfang
Batch- und Streaming-Pipelines
ELT und ETL mit Spark, dbt und Airflow, Echtzeit-Ingestion mit Kafka oder Event Hubs und Change Data Capture aus operativen Datenbanken.
Datenmodellierung
Dimensionale Modelle und Medallion-Schichten (Bronze, Silver, Gold), die Analysten verstehen und jeder Bericht wiederverwenden kann.
Datenbankdesign und -tuning
Schemadesign, Indizierung, Partitionierung und Abfrageoptimierung für PostgreSQL, SQL Server und Cloud-Datenbanken, einschließlich Migrationen zwischen Engines.
Datenqualität und Governance
Automatisierte Tests, Data Contracts, Lineage und Kataloge in Unity Catalog oder Purview, damit Fehler erkannt werden, bevor sie ein Dashboard erreichen.
Technologien
Typische Technologien
Wir sind an keinen Anbieter gebunden: Wir arbeiten in Public und Private Clouds und richten uns nach Ihrer Umgebung, Ihren Lizenzen und den Kompetenzen Ihres Teams. Diese Werkzeuge setzen wir in diesem Bereich am häufigsten ein.
Datenplattformen
- Databricks
- Snowflake
- BigQuery
- Microsoft Fabric
- ClickHouse
- DuckDB
Verarbeitung und Orchestrierung
- Apache Spark
- Apache Flink
- dbt
- Apache Airflow
- Dagster
- Airbyte
Streaming und CDC
- Apache Kafka
- Redpanda
- Debezium
- NATS
Datenbanken
- PostgreSQL
- MySQL
- SQL Server
- Oracle
- MongoDB
- Redis
Tabellenformate und Speicher
- Apache Iceberg
- Delta Lake
Datenqualität und Data Governance
- Unity Catalog
- OpenMetadata
- DataHub
- Great Expectations
Verwandte Leistungen
Häufig kombiniert mit dieser Leistung
- SQL
- Python
- R
- pandas
Datenanalyse
Analyse von Geschäfts- und Betriebsdaten, die konkrete Fragen beantwortet und Entscheidungen unterstützt.
- Power BI
- Looker
- Tableau
- Apache Superset
Visualisierung & BI
Dashboards und Self-Service-BI in Power BI, Looker und Tableau auf einem konsistenten Datenmodell.
- Python
- R
- scikit-learn
- XGBoost
Data Science & ML
Prognosemodelle und Machine Learning vom Experiment bis in die Produktion mit MLOps.
Sprechen wir über Ihr Projekt
Beschreiben Sie, wo Sie heute stehen und was Sie erreichen möchten. Wir schlagen Ihnen einen konkreten ersten Schritt vor und unterzeichnen auf Wunsch vor jedem technischen Gespräch eine NDA.