Überblick
Wir bauen robuste, skalierbare Datenpipelines, die heterogene Quellsysteme zuverlässig integrieren — von klassischen ETL-Strecken mit IBM DataStage und Microsoft SSIS über cloud-native Lösungen mit Azure Data Factory und GCP Dataflow bis zu Big-Data-Verarbeitung mit Apache Spark.
Datenqualitätsregeln werden direkt in die Pipeline integriert, sodass Fehler frühzeitig erkannt und automatisch bereinigt werden.
Ob Batch-Verarbeitung oder Near-Realtime-Streaming — wir liefern die Architektur, die zu Ihren Datenvolumina und Latenzanforderungen passt.
Typische Einsatzszenarien
- Konsolidierung heterogener Datenquellen in ein einheitliches Datenmodell
- Automatisierte Datenqualitätsprüfung und -bereinigung
- Migration von On-Premises-ETL zu Cloud-nativen Pipelines
- Near-Realtime-Datenintegration für operative Dashboards
- Data-Lake-Befüllung aus ERP, CRM und externen Quellen
Technologien
Weitere Schwerpunkte
Data Warehousing & Lakehouse
Zentrale Datenmodelle mit SAP DWC, BigQuery, Microsoft Fabric und Hadoop/Cloudera.
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Dashboards und Reporting mit Power BI, Tableau, Superset, Oracle OBI, QlikSense und SAP SAC.
Mehr erfahren →Machine Learning & KI-Analytik
Forecasting, Segmentierung und ML-Modelle — inkl. SAP-Analytics-Szenarien.
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