Daten-Pipelines (ETL/ELT)
Automatisierte, planmäßig laufende Pipelines, die Daten aus jeder Ihrer Quellen bewegen und umformen.
Daten & Infrastruktur
Data Engineering & Datenanalyse
Zuerst verlässliche Daten. Alles andere baut darauf auf.
Vor der KI und vor den Dashboards kommt die Grundarbeit: Pipelines, die Daten aus jedem Ihrer Systeme holen, sie bereinigen und an einem Ort ablegen, den Ihr Team abfragen kann.
Gute KI beginnt mit guten Daten.
Die meisten Unternehmen haben reichlich Daten – verteilt auf ein CRM, Tabellen, ein ERP, Web-Analytics und eine Produktionsdatenbank, die niemand abfragen möchte. Data Engineering führt das zusammen: Pipelines, die alles automatisch einsammeln und bereinigen, ein Warehouse, das die Daten in einer einheitlichen Struktur speichert, und Dashboards, die Fragen beantworten, ohne dass eine Entwicklerin dazwischenstehen muss.
Genau diesen Schritt überspringen die meisten KI-Projekte – und bereuen es. Wir bauen Datenfundamente, die heute für die Auswertung taugen und morgen für Machine Learning bereitstehen, mit Qualitätsprüfungen, damit man den Zahlen trauen kann, und mit Dokumentation, damit Ihr Team sie pflegen kann.
Data Engineering & Datenanalyse
Was wir anbieten
Zentrales Data Warehouse
Ein einziger, sauber modellierter Speicher auf BigQuery, Snowflake, Redshift oder PostgreSQL.
BI-Dashboards
Dashboards in Power BI, Looker Studio, Metabase oder eigenen Web-Anwendungen, die die entscheidenden Zahlen zeigen.
Datenqualität & Governance
Prüfregeln, Monitoring und klare Zuständigkeiten, damit Datenfehler auffallen, bevor sie in Entscheidungen landen.
Datenaufbereitung für ML
Feature-Pipelines, Abläufe zum Labeln und Trainingsdatensätze, gebaut für Machine Learning.
Web Scraping & Datenerhebung
Öffentliche und Partnerdaten in großem Umfang erheben – rechtssicher und zuverlässig.
Wann es passt
- Berichte entstehen, indem Tabellen exportiert und von Hand zusammengeführt werden
- Verschiedene Abteilungen nennen für dieselbe Kennzahl verschiedene Werte
- Sie wollen mit KI beginnen, aber Ihre Daten liegen in vielen getrennten Systemen
- Abfragen auf Ihrer Produktionsdatenbank bremsen Ihr Produkt aus
So arbeiten wir
- 01Quellen inventarisierenEine Liste aller Systeme mit relevanten Daten, wer dafür zuständig ist und wie der Zugriff möglich ist.
- 02DatenmodellEine klare Struktur für Kunden, Bestellungen, Produkte – worum sich Ihr Geschäft eben dreht –, abgestimmt mit denen, die mit den Zahlen arbeiten.
- 03Pipelines & PrüfungenPlanmäßige Ladeläufe mit Prüfregeln: Fehlerhafte oder fehlende Daten lösen eine Warnung aus, statt einen falschen Bericht zu erzeugen.
- 04Dashboards & SchulungDie ersten Dashboards darauf aufgesetzt, dazu Dokumentation und eine Schulung, damit Ihr Team sie erweitern kann.
Technologie
Unsere Werkzeuge für Data Engineering & Datenanalyse
- Python
- SQL
- dbt
- Airflow
- BigQuery
- Snowflake
- PostgreSQL
- Power BI
Häufige Fragen
Brauchen wir ein Data Warehouse, bevor wir mit KI starten?
Nicht zwingend, aber Sie brauchen verlässliche, zugängliche Daten. Für viele Projekte reicht zum Start eine gezielte Pipeline für genau die Daten, die das Modell benötigt; ein Warehouse lohnt sich, sobald die Nutzung wächst.
Welche Datenquellen können Sie anbinden?
Datenbanken, CRM- und ERP-Systeme, Tabellen, Web-Analytics, Zahlungssysteme, APIs und Dateien. Wenn es einen Export oder eine API gibt, lässt sich in der Regel eine Pipeline dafür bauen.
Kann unser Team die Pipelines später selbst betreuen?
Ja. Wir setzen auf gängige, gut dokumentierte Werkzeuge, übergeben Code und Dokumentation und schulen Ihr Team auf Wunsch.
Nächster Schritt
Erzählen Sie uns, was Sie bauen möchten.
Eine kostenlose 30-minütige Beratung mit einem Ingenieur — unverbindlich, Antwort innerhalb eines Werktags.
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