Data Engineering
Von Rohdaten zum eigenen Modell: Dateninfrastruktur aufbauen, Pipelines automatisieren, Datenqualität sichern und die Grundlage für KI-Anwendungen schaffen.
Daten liegen verteilt in Silos: Excel-Listen, verschiedene Datenbanken, Cloud-Dienste, Legacy-Systeme. Ohne saubere Datengrundlage sind KI-Projekte zum Scheitern verurteilt. Reports dauern Tage statt Minuten, und niemand traut den Zahlen.
Wir bauen Ihre Dateninfrastruktur auf oder modernisieren sie: von der Datenintegration über automatisierte ETL/ELT-Pipelines und Qualitätssicherung bis hin zu einer skalierbaren Plattform, die Ihre Daten für Analytics, Dashboards und KI bereitstellt.
Sie verfügen über eine belastbare, skalierbare Datenplattform – die Voraussetzung für Echtzeit-Dashboards, Machine Learning und eigene KI-Modelle. Datengetriebene Entscheidungen werden zum Standard statt zur Ausnahme.
Beispiele aus der Praxis
Anonymisierte Szenarien basierend auf realen Projekten – mit messbaren Ergebnissen.
E-Commerce: Von 12 Excel-Silos zum Echtzeit-Dashboard
Ein wachsender Online-Händler mit 60 Mitarbeitenden hatte Daten in 12+ verschiedenen Systemen: Shopify, Google Analytics, Meta Ads, Klarna, DHL-Tracking, Buchhaltung. Monatliche Reports wurden manuell in Excel zusammengestellt – das dauerte 3 Tage und die Zahlen stimmten nie überein.
3 Tage manuelle Report-Arbeit pro Monat komplett eliminiert. Die Geschäftsführung trifft jetzt datenbasierte Entscheidungen auf Basis von Echtzeit-Daten statt veralteter Excel-Tabellen. Durch bessere Ad-Spend-Allokation (basierend auf echten Attribution-Daten) konnte der ROAS um 34 % gesteigert werden.
Fertigung: Predictive Quality durch saubere Sensordaten
Ein Automotive-Zulieferer mit 350 Mitarbeitenden wollte Predictive Quality einführen – scheiterte aber an der Datengrundlage. Sensordaten aus 8 Produktionslinien lagen in unterschiedlichen Formaten vor, historische Qualitätsdaten waren in einer Access-Datenbank aus 2008.
Die Ausschussrate wurde durch das Predictive-Quality-Modell halbiert – von 4,2 % auf 2,1 %. Bei einem Produktionsvolumen von 2 Mio. Teilen/Jahr entspricht das einer Einsparung von ca. 840.000 € jährlich an Materialkosten und Nacharbeit. Das ML-Modell war nur möglich durch die saubere Datenplattform.
Tech Stack & Tools
Wir setzen auf bewährte, enterprise-ready Technologien – keine Spielzeuge.
Cloud-Plattformen
Data Warehouse / Lakehouse
Orchestrierung
Streaming & Echtzeit
Datenqualität
Sprachen & Tools
Unsere Methoden
Erprobte Frameworks und Best Practices – kein Experimentieren auf Ihre Kosten.
So läuft das Projekt ab
Dateninventur & Assessment
Bestandsaufnahme aller Datenquellen, Formate, Volumina und Qualität. Gap-Analyse gegen Ihre Zielarchitektur.
Architektur-Design
Zielarchitektur für Ihre Datenplattform: Lakehouse, Data Warehouse, Streaming-Pipelines. Technologieauswahl basierend auf Ihren Anforderungen.
Pipeline-Implementierung
Aufbau der ETL/ELT-Pipelines, Datenmodellierung (Star Schema, Data Vault), Orchestrierung und Scheduling.
Qualität, Monitoring & Übergabe
Datenqualitäts-Framework, automatisiertes Monitoring, Alerting, Dokumentation und Wissenstransfer an Ihr Team.
Was Sie erhalten
- Datenarchitektur-Dokumentation (C4-Modell)
- ETL/ELT-Pipelines (produktionsreif, versioniert)
- Datenqualitäts-Framework mit automatisierten Checks
- Data Catalog / Data Dictionary
- Monitoring-Dashboard (Pipeline Health, Data Quality)
- Echtzeit-Dashboard / Reporting (optional)
- Runbook & Schulung für Ihr Team
Für wen geeignet?
- Unternehmen mit verteilten Datenquellen und Reporting-Problemen
- Firmen, die Dashboards, ML-Modelle oder LLMs aufbauen wollen
- Teams ohne dedizierte Data-Engineering-Kapazität
- Unternehmen mit Cloud-Migration oder Daten-Modernisierung
Klingt nach Ihrem Projekt?
Lassen Sie uns in einem unverbindlichen Erstgespräch herausfinden, wie wir diese Ergebnisse auch für Sie erzielen können.