Ihre Daten liefern Reports — sie könnten Entscheidungen treiben.

Data Engineers, BI-Entwickler und ML-Engineers gehören zu den am schwierigsten zu besetzenden Rollen in der DACH-Region. Gleichzeitig wächst der Druck, aus Daten nicht nur Reports, sondern echte Geschäftsentscheidungen abzuleiten — mit KI, in Echtzeit. Datenplattformen sind hochsensibel: DSGVO-Konformität ist keine Option, sondern Pflicht. Nearshore aus der EU liefert beides: spezialisierte Talente und rechtskonformen Umgang mit Ihren Daten.

Unsere Data Engineers bauen skalierbare Daten-Pipelines mit modernen Stacks: Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, Flink und Cloud-native Services (AWS Glue, Azure Data Factory, GCP Dataflow). Von der Rohdaten-Ingestion über Transformation bis zum analytikfähigen Data Warehouse — strukturiert, getestet, dokumentiert und DSGVO-konform.

BI-Entwicklung mit Power BI, Tableau, Looker oder Metabase — von der Datenmodellierung über semantische Schichten bis zu Self-Service-Dashboards für Fachbereiche. Unsere BI-Teams arbeiten eng mit Ihren Stakeholdern zusammen und liefern Dashboards, die nicht nur Daten zeigen, sondern Handlungsempfehlungen ermöglichen.

Advanced Analytics, Predictive Modeling, ML-Engineering und KI-gestützte Datenprodukte: von der Explorations-Phase über Feature Engineering bis zur Produktionsintegration. Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn und MLOps-Tooling (MLflow, Kubeflow). Dazu RAG-basierte Wissenssysteme und LLM-gestützte Datenanalyse — wir haben eine KI-Insight-Plattform ausgeliefert, die wochenlange Reportings auf Sekunden reduziert hat. ML-Modelle landen bei uns nicht in Notebooks, sondern in produktionsreifen APIs und Echtzeit-Scoring-Systemen.

Bei Datenplattformen ist Compliance nicht verhandelbar. Unsere Teams arbeiten ausschließlich aus EU-Standorten, mit AVV nach Art. 28 DSGVO, verschlüsselten Verbindungen und strikter Zugriffskontrolle. Anonymisierung, Pseudonymisierung und Data Governance sind integraler Bestandteil jeder Datenarchitektur — nicht nachträgliche Ergänzung.

Welche Data-Engineering-Stacks nutzt ihr?

Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka, Flink sowie Cloud-native Services: AWS Glue/Redshift, Azure Data Factory/Synapse, GCP BigQuery/Dataflow. Wir passen uns an Ihren bestehenden Stack an oder empfehlen die optimale Lösung.

Können die Teams mit unseren Daten DSGVO-konform arbeiten?

Ja — alle Teams arbeiten aus EU-Standorten, mit AVV, verschlüsselten Verbindungen und strikter Zugriffskontrolle. Wir implementieren Anonymisierung und Pseudonymisierung direkt in die Pipeline-Architektur.

Bietet ihr auch BI-Beratung an?

Ja — von der Datenmodellierung über KPI-Frameworks bis zur Dashboard-Architektur. Unsere BI-Teams helfen Ihnen, die richtigen Metriken zu definieren und Self-Service-Analytics für Ihre Fachbereiche aufzubauen.

Habt ihr Erfahrung mit ML in Produktion?

Ja — wir haben ML-Modelle in produktionsreife APIs, Echtzeit-Scoring und Batch-Prediction-Systeme überführt. MLOps mit MLflow, Kubeflow und Cloud-native ML-Plattformen gehört zu unserem Standard-Repertoire.