Von der Datenquelle zur produktiven Nutzung - für Analytics, REporting und KI
Data Engineering
Viele Unternehmen sitzen auf einer riesigen Menge an Daten – verteilt über ERP, CRM, externe Systeme und weiteren Plattformen. Doch wenn es darauf ankommt, fehlt genau das, was man braucht: eine konsistente, aktuelle und integrierte Datenbasis. Analysen werden manuell zusammengebastelt, KI-Projekte scheitern nicht an der Algorithmen, sondern an den Daten. Und Entscheidungen werden getroffen – mit dem, was gerade verfügbar ist, nicht mit dem, was wirklich gebraucht wird.
Egal, welche Analysen oder KI-Anwendungen Sie umsetzen möchten – der Erfolg beginnt immer mit einer leistungsfähigen Datenbasis. Daten müssen integriert, konsistent und aktuell verfügbar sein, bevor sie verlässliche Erkenntnisse und echten Mehrwert liefern können.
Wir integrieren für Sie Daten aus unterschiedlichsten Systemen und schaffen durch die Entwicklung robuster Datenpipelines eine konsistente, verlässliche Datenbasis – auch bei großen Datenmengen und komplexen Quelllandschaften. Und stellen sicher, dass die richtigen Daten in der richtigen Struktur Ihnen zur Verfügung stehen – durch gezielte Auswahl, Transformation und eine saubere Aufbereitung für den Einsatz in Analytics und KI.
Data Engineering & Datenarchitekturen
Ihre Vorteile
Zentrale Datenbasis
Wir schaffen eine konsistente und integrierte Datenbasis als Single Source of Truth (SSOT) – für einheitliche Kennzahlen und vergleichbare Analysen im gesamten Unternehmen.
Hohe Datenqualität
Durch klare Standards und kontinuierliche Qualitätssicherung stellen wir sicher, dass Ihre Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind.
Effiziente Datenverarbeitung
Mit leistungsfähigen Datenpipelines verarbeiten wir große Datenmengen schnell und effizient – unabhängig von Struktur und Herkunft.
Flexible Integration
Neue Datenquellen lassen sich nahtlos integrieren und in bestehende Architekturen einbinden.
Wie wir Sie unterstützen
Data Engineering & Datenarchitekturen
Moderne Datenarchitektur
Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse – skalierbar und passend zu Ihrer IT-Landschaft. On-premise oder Cloud.
Datenintegration & Pipelines
Robuste ETL/ELT-Prozesse, API-Anbindungen und Streaming-Pipelines – automatisiert und überwacht
Datenmodellierung
Skalierbare Datenmodelle, die eine performante Nutzung und klare Struktur Ihrer Daten ermöglichen
Datenqualität & Governance
Sicherstellung, dass Ihre Daten konsistent, vollständig und qualitätsgesichert sind
Echtzeit & Streaming
Stream-Processing-Architekturen für operative Entscheidungen. Daten genau dann, wenn sie gebraucht werden.
Legacy-Systeme schrittweise ablösen – ohne Betriebsunterbrechung. Von der Analyse bis zum Go-live.
Wir unterstützen Sie in dem Umfang, den Sie benötigen
Unser Vorgehen im Data Engineering
1
Ist-Analyse & Zielbild
Es reicht nicht aus, Daten irgendwo zu speichern – entscheidend ist, dass Sie wissen, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und was sie leisten sollen. In einem strukturierten Assessment analysieren wir gemeinsam mit Ihnen Ihre bestehende Systemlandschaft: Welche Quellsysteme existieren? Wo entstehen Datensilos? Welche analytischen und operativen Anforderungen stellen Sie an Ihre Datenbasis? Auf dieser Grundlage entwickeln wir mit Ihnen ein klares Zielbild – fachlich und technisch – das als Leitplanke für alle weiteren Schritte dient.
2
Architekturdesign & Technologiewahl
Auf Basis der erhobenen Anforderungen erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen die passende Datenarchitektur. Wir bewerten relevante Datendomänen, Quellsysteme und Schnittstellen und analysieren, wie diese miteinander korrelieren. Dabei berücksichtigen wir Ihre bestehende IT-Landschaft, Ihre Datenmengen und Ihre strategischen Ziele – und evaluieren gemeinsam, ob ein Data Warehouse, ein Data Lake, ein modernes Lakehouse oder eine Kombination aus beidem der richtige Ansatz ist. Die Entscheidung für Technologie und Plattform treffen wir nicht allein, sondern gemeinsam mit Ihnen.
3
Datenintegration & Pipelineentwicklung
In diesem Schritt verbinden wir Ihre Systeme: ERP, CRM, IoT-Plattformen, externe Datenquellen und APIs werden strukturiert angebunden und in die Zielumgebung integriert. Wir entwickeln robuste ETL- und ELT-Prozesse, die Daten zuverlässig, vollständig und aktuell bereitstellen – automatisiert und kontinuierlich überwacht. Dabei achten wir darauf, dass neue Quellsysteme jederzeit nahtlos ergänzt werden können, ohne die bestehende Architektur zu destabilisieren.
4
Datenmodellierung & Qualitätssicherung
Eine integrierte Datenbasis ist nur so gut wie die Qualität der Daten, die sie enthält. Wir modellieren die Zielumgebung auf Basis Ihrer Anforderungen und definieren gemeinsam mit Ihnen klare Qualitätsregeln – für Konsistenz, Vollständigkeit und Verlässlichkeit. Dabei legen wir großen Wert darauf, dass Ihr Team die Daten versteht und nachvollziehen kann, wie Kennzahlen entstehen. Denn nur Daten, denen Sie vertrauen, werden auch genutzt.
5
Bereitstellung für Analytics & KI
Nach erfolgreicher Integration und Qualitätssicherung wird die Datenbasis strukturiert und performant für den produktiven Einsatz bereitgestellt – für BI-Dashboards, Self-Service Analytics, Machine-Learning-Modelle oder KI-Agenten. Wir unterstützen Sie bei der Übergabe in den Produktivbetrieb und legen gemeinsam mit Ihnen einen Prozess für das Releasemanagement fest, damit Weiterentwicklungen geordnet und ohne Betriebsunterbrechung eingespielt werden können.
6
Betrieb, Monitoring & Skalierung
Eine Datenplattform ist kein Einmalprojekt – sie wächst mit Ihrem Unternehmen. Wir überwachen den laufenden Betrieb Ihrer Datenpipelines, reagieren frühzeitig auf Veränderungen in Quellsystemen und entwickeln die Architektur kontinuierlich weiter. Auf Wunsch übernehmen wir den Betrieb dauerhaft im Rahmen unserer Managed Services – damit Ihr Team sich auf die Nutzung der Daten konzentrieren kann, nicht auf deren Pflege.
Jetzt den ersten Schritt machen
Ihre Daten sind da.
Wir machen sie nutzbar.
Wir unterstützen Sie entlang des gesamten Datenmanagementprozesses – von der Integration Ihrer Rohdaten bis zur strukturierten, nutzbaren Datenbasis für Analytics und KI.
Dabei stellen wir sicher, dass:
- Datenqualität und Konsistenz gewährleistet sind
- Daten zuverlässig genutzt werden können
- Ihre Organisation datengetrieben arbeiten kann
So schaffen Sie die Grundlage für fundierte Entscheidungen und nachhaltigen Geschäftserfolg.
Sprechen Sie mit uns über Ihre konkrete Situation — unverbindlich und kostenfrei.
Inspiration für Ihre Anwendung
Kundenreferenzen
Data Engineering
Entwicklung einer ETL-Schnittstelle zur Migration der bestehenden Tarifdaten
Kurz und knapp beantwortet
Häufige Fragen zu Data Engineering
Datenintegration beschreibt die strukturierte Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Systemen, Anwendungen und Quellen in eine einheitliche und konsistente Datenbasis. Ziel ist es, isolierte Datensilos aufzulösen und eine integrierte Sicht auf alle relevanten Informationen zu schaffen.
Dabei werden Daten aus Systemen wie ERP, CRM, IoT-Plattformen oder externen Quellen extrahiert, transformiert und in einer zentralen Datenarchitektur bereitgestellt. So können Daten unternehmensweit für Analytics, Reporting und KI-Anwendungen genutzt werden.
Data Engineering umfasst den Aufbau und Betrieb von Datenarchitekturen, Datenpipelines und Integrationsprozessen, die Daten für Analytics, Business Intelligence und künstliche Intelligenz nutzbar machen.
Dazu gehören insbesondere:
- die Integration und Verarbeitung großer Datenmengen
- die Entwicklung skalierbarer Datenplattformen
- die Sicherstellung von Datenqualität und Performance
Ziel von Data Engineering ist es, Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie strukturiert, zuverlässig und in der richtigen Form für den produktiven Einsatz im Unternehmen bereitzustellen.
Grundsätzlich lassen sich alle gängigen Quellen integrieren: ERP- und CRM-Systeme, Datenbanken, Cloud-Dienste, APIs, IoT-Plattformen, Dateisysteme sowie externe Quellen wie Marktdaten oder Webseiten. Entscheidend ist nicht die Quelle, sondern eine saubere Integrationsstrategie.
Das Data Warehouse ist für strukturierte, analysefertige Daten optimiert – ideal für Reporting und BI. Der Data Lake speichert Rohdaten in beliebigem Format und bietet mehr Flexibilität für explorative Analysen und KI. Moderne Architekturen kombinieren beide Ansätze.
Sobald Daten aus mehr als einem System genutzt werden sollen, manuelle Exporte und Excel-Verknüpfungen zum Engpass werden oder Analytics- und KI-Projekte scheitern, weil die Datenbasis fehlt – dann ist Data Engineering der richtige nächste Schritt.
Eine Datenpipeline ist ein automatisierter Prozess, der Daten von einer Quelle zu einem Ziel transportiert – inklusive Extraktion, Transformation und Laden (ETL/ELT). Sie sorgt dafür, dass Daten zuverlässig, aktuell und in der richtigen Form verfügbar sind.
Ja, das ist sogar einer der häufigsten Einstiegspunkte in unsere Zusammenarbeit. Wir steigen dort ein, wo Sie stehen: Wir analysieren zunächst Ihre bestehende Architektur, identifizieren Schwachstellen und Optimierungspotenziale und entwickeln die Lösung gezielt weiter – ohne unnötige Brüche oder den Austausch von Komponenten, die bereits funktionieren. Eine bestehende Basis ist kein Hindernis, sondern ein Ausgangspunkt.
Das hängt stark vom Umfang ab – und den klären wir gemeinsam in der Ist-Analyse. Ein erster MVP mit zwei bis drei integrierten Quellsystemen und einer grundlegenden Datenpipeline ist häufig in acht bis zwölf Wochen produktiv. Komplexere Architekturen mit vielen Quellsystemen, historischen Datenbeständen oder Cloud-Migrationen bewegen sich eher im Bereich von drei bis sechs Monaten. Wir arbeiten iterativ, sodass Sie früh erste Ergebnisse sehen – und nicht erst am Ende des Projekts.