02 · Data & Business Intelligence

Daten & Business Intelligence

Wir verbinden verstreute Datenquellen zu einer verlässlichen Grundlage und machen sie entscheidungsfähig — von Data Engineering und ETL über Data Warehousing und Lakehouse bis zu Analytics, Machine Learning und Dashboards. Ob Microsoft Fabric, Power BI, Tableau, Superset, Oracle OBI oder SAP — wir liefern die Visualisierung, die zu Ihrem Stack passt.

Schwerpunkte

Data Engineering & ETL

Robuste Pipelines und Integration mit DataStage, SSIS, Oracle ODI, Azure Data Factory und Spark.

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Data Warehousing & Lakehouse

Zentrale Datenmodelle mit SAP DWC, BigQuery, Microsoft Fabric und Hadoop/Cloudera.

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BI & Visualisierung

Dashboards und Reporting mit Power BI, Tableau, Superset, Oracle OBI, QlikSense und SAP SAC.

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Machine Learning & KI-Analytik

Forecasting, Segmentierung und ML-Modelle — inkl. SAP-Analytics-Szenarien.

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Technologien

Data Engineering & ETL

IBM DataStage Microsoft SSIS Oracle ODI Talend Python Apache Spark SAP DWC Azure Data Factory GCP Dataflow

Datenbanken

MS SQL Server Oracle Exadata PostgreSQL MySQL MariaDB MongoDB Google BigQuery Amazon Aurora Clickhouse Apache Hive Cassandra Elastic

Big Data & Streaming

Hadoop on Cloudera Apache Spark Apache Kafka MinIO

Reporting & Visualisierung

Microsoft Power BI Microsoft Fabric Tableau Apache Superset Oracle OBI SQL Reporting Services QlikSense SAP SAC

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lakehouse?

Ein Data Warehouse speichert strukturierte Daten für Reporting. Ein Lakehouse kombiniert strukturierte und unstrukturierte Daten in einer Plattform — flexibler und kosteneffizienter für moderne Analytics.

Wie lange dauert die Implementierung einer BI-Lösung?

Ein MVP mit ersten Dashboards und automatisierten Reports steht typisch in 6–10 Wochen. Komplexe Data-Mesh-Architekturen benötigen 3–6 Monate.

Welche BI-Tools werden unterstützt?

Power BI, Tableau, Looker, Metabase und kundenspezifische Dashboards. Wir beraten technologieneutral und wählen das Tool nach Ihren Anforderungen.

Können Echtzeitdaten verarbeitet werden?

Ja — mit Apache Kafka, Spark Streaming oder Flink. Von Event-Streaming bis Real-Time-Dashboards decken wir die gesamte Echtzeit-Pipeline ab.

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