Data Engineering
und Analytics
Wir machen Daten nutzbar – von der Anbindung bis zum Dashboard. Schnell, verständlich und sicher.
Warum professionelles Data Engineering?
Der direkte Weg von Rohdaten zu Entscheidungen – verlässlich, skalierbar und regelkonform.
Skalierbare Architektur
Wächst mit Ihrem Bedarf – von wenigen Gigabytes bis Petabytes, in der Cloud oder On-Premise.
- Horizontale Skalierung
- Cloud-native Komponenten
- Kostensparende Speicherstufen
- Multi-Cloud-Optionen
Echtzeit-Fähigkeit
Reagieren Sie sofort: für Empfehlungen, Warnungen oder operative Entscheidungen.
- Niedrige Latenzen
- Event-basierte Prozesse
- Complex Event Processing
- Monitoring & Alarme
Saubere Daten
Qualität schafft Vertrauen: klare Regeln, Prüfungen und Verantwortlichkeiten.
- Automatische Checks
- Nachvollziehbare Datenlinie
- DSGVO-konforme Verarbeitung
- Datenkatalog & Metadaten
BI, die genutzt wird
Dashboards und Berichte, die Ihre Teams verstehen – mit Self-Service dort, wo es passt.
- Einfach zu bedienen
- Automatische Reports
- Mobil nutzbar
- Gemeinsame Arbeitsbereiche
Data Governance & Datenqualität
Klare Verantwortungen, nachvollziehbare Datenflüsse und geprüfte Qualität – die Basis für Vertrauen.
Ownership & Katalog
Compliance & Sicherheit
Qualität & Observability
Modernste Data-Technologien
Bewährt, erweiterbar und passgenau für Ihre Anforderungen.
Datenanbindung & Aufbereitung (ETL/ELT)
Pipelines, die stabil laufen, getestet sind und wachsen können. So landen Ihre Daten sauber und nachvollziehbar dort, wo sie gebraucht werden.
Apache Airflow
Steuert und terminiert Workflows
Apache Spark
Schnelle Verarbeitung grosser Datenmengen
Kafka Streams
Umwandlungen direkt im Datenstrom
dbt
SQL-Modelle mit Versionierung und Tests
Talend
Grafische Datenintegration im Enterprise-Umfeld
Apache NiFi
Visuelle Datenflüsse mit feinem Monitoring
Speicher & Datenmodell
Vom Data Lake bis zum Warehouse/Lakehouse: saubere Modelle, getrennte Rechenleistung/Speicher und sinnvolle Kostenstufen.
Amazon Redshift
Cloud-Warehouse für Reporting
Snowflake
Elastisch, multi-cloud-fähig
Google BigQuery
Serverless Warehouse mit ML-Funktionen
Delta Lake
ACID-Tabellen auf dem Data Lake
Apache Iceberg
Offenes Tabellenformat für sehr grosse Daten
Databricks Lakehouse
Lake + Warehouse für BI und ML
Echtzeit & Events
Geringe Latenz, zuverlässige Verarbeitung und genau-einmal-Semantik – produktionsreif ausgelegt.
Apache Kafka
Event-Streaming mit hohem Durchsatz
Apache Flink
Stream-Processing mit sehr niedriger Latenz
Amazon Kinesis
Managed Streaming auf AWS
Apache Storm
Verteilte Echtzeit-Berechnung
Redis Streams
In-Memory-Streams mit Persistenz
Apache Pulsar
Cloud-native Messaging & Streaming
Analytics & BI
Self-Service für Fachbereiche und tiefere Analysen fürs Data-Team – mit Rollen, Rechten und Governance.
Tableau
Self-Service BI & Visualisierungen
Power BI
BI im Microsoft-Umfeld
Looker
Semantische Modelle & Git-Workflows
Apache Superset
Open-Source Visualisierung
Jupyter
Interaktive Analysen
MLflow
Experimente & Modellverwaltung
Unser Implementierungsprozess
Von Analyse bis Betrieb – transparent und Schritt für Schritt
Start & Zielbild
Wir verstehen Ihre Fragen an die Daten, prüfen vorhandene Quellen und legen ein realistisches Zielbild fest.
Architektur & Modell
Wir planen Plattform und Datenmodell – mit Sicherheit, Governance und Kapazitäten, die mitwachsen.
Pipelines bauen
Robuste ETL/ELT-Strecken mit Tests, Monitoring und automatischer Fehlerbehandlung.
Analytics & BI
Dashboards, Kennzahlen und Self-Service – genau für Ihre Teams zugeschnitten.
Optimierung & Betrieb
Wir halten das System gesund: Performance, Kosten, Alarme – auf Wunsch mit SLA und 24/7.
Branchen-spezifische Use Cases
Beispiele, die messbaren Nutzen bringen – auf Ihre Situation zugeschnitten.
Kunden verstehen & Bestände steuern
Personalisierung, Prognosen und smarte Preise – kanalübergreifend.
Risiken sehen, Betrug verhindern
Schnelle Scores und sicheres Reporting – in Echtzeit.
Anlagen & Qualität im Griff
Wartung vor dem Ausfall, stabile Prozesse, transparente Lieferketten.
Besser versorgen mit Daten
Behandlung verbessern, Ressourcen planen, Ergebnisse messen.
Häufige Fragen zu Data Engineering
Kurz beantwortet – praxisnah und klar
Wann lohnt sich ein Lakehouse?
Wenn BI/Reporting und Data-Science auf denselben Daten arbeiten sollen und Sie flexibel wachsen möchten. So kombinieren Sie günstigen Objektspeicher mit verlässlichen Tabellen.
Wie sichern wir Datenqualität?
Durch automatische Prüfungen in jeder Pipeline, Versionierung, klare Zuständigkeiten, Alarme bei Abweichungen und gezieltes Fehler-Handling.
Welche Tools sind für Realtime geeignet?
Kafka/Kinesis für Events, Flink für schnelle Verarbeitung und geeignete OLAP-Stores für Abfragen. Die Auswahl hängt von Latenz, Volumen, Cloud und Team-Skills ab.
Bieten Sie SLAs für Betrieb & Support?
Ja – je nach Bedarf, z. B. bis 99,95 % Verfügbarkeit, definierte Reaktions-/Wiederherstellungszeiten, 24/7-Monitoring und regelmässige Sicherheits-Updates.
Bereit für datengetriebenen Erfolg?
Wir bringen Ihre Datenplattform auf das nächste Level – effizient, sicher und messbar.