Eine verbindliche Quelle der Wahrheit für Ihre Zahlen: ein modelliertes Warehouse, getestete Pipelines und Dashboards, die Ihre Teams wirklich nutzen.
Sechs Fähigkeiten, ein Stack: von den Rohquellen bis zu verbindlichen Kennzahlen, umgesetzt von Senior Engineers in der Cloud, die Sie bereits betreiben.
Dashboards und Reports auf Basis verbindlicher Kennzahlendefinitionen, damit Finanzen, Vertrieb und Operations auf dieselben Zahlen schauen. Echtzeit-Sicht auf die KPIs, die das Geschäft steuern, statt eines weiteren Excel-Exports.
Diagramme, die eine Frage beantworten, statt eine Folie zu schmücken. Wir gestalten Ansichten entlang von Entscheidungen: Was hat sich geändert, warum, und was ist zu tun.
Ein modelliertes Warehouse auf Snowflake, BigQuery oder Databricks, das Ihre Quellen in saubere, dokumentierte Schichten zusammenführt. Gebaut mit dbt, versioniert in Git und bei jedem Lauf getestet.
Streaming-Pipelines auf Kafka oder CDC-Feeds, wenn der nächtliche Batch zu spät kommt. Operative Dashboards und Alerts mit Latenzen in Sekunden statt Stunden.
Churn-, Bedarfs- und Scoring-Modelle, trainiert auf den Daten Ihres Warehouse. Prognosen, eingebunden in die Tools, mit denen Ihre Teams ohnehin arbeiten, statt eines Notebooks, das nie live geht.
Zugriffskontrollen, Lineage, Kennzahlendefinitionen und Audit-Trails von Tag eins an in der Plattform verankert. DSGVO-konform per Design, damit Compliance eine Eigenschaft der Pipeline ist und kein Sonderprojekt.
Jedes Engagement liefert Artefakte, die Ihrem Team gehören und ohne uns weiterlaufen.
Eine schriftliche Zielarchitektur für Ihre Cloud: Warehouse, Ingestion, Modellierung und BI, mit explizit gemachten Kosten und Trade-offs.
Staging-, Core- und Mart-Schichten, gebaut mit dbt, versioniert in Git, dokumentiert und bei jedem Lauf getestet.
Eine abgestimmte Definition pro Kennzahl, verankert im Semantic Layer, damit Umsatz in jedem Report dasselbe bedeutet.
Dashboards in Looker, Power BI oder Metabase, die die tatsächlichen Fragen der Teams beantworten, ohne Ticket an das Datenteam.
Automatische Prüfungen auf Aktualität, Volumen und Schema, mit Alerts an die richtige Person, bevor der CFO die Lücke bemerkt.
Runbooks, Lineage und Onboarding-Dokumentation, dazu Pairing-Sessions, damit Ihr Team die Plattform ab dem ersten Tag ohne uns betreibt.
Wir kartieren Ihre Quellen, Pipelines und Ihr Reporting und sprechen mit den Menschen, die mit den Zahlen arbeiten. Nach zwei bis drei Wochen haben Sie ein ehrliches Bild davon, was funktioniert, was kaputt ist und was es kostet.
Wir entwerfen die Zielplattform in Ihrer Cloud: Warehouse, ELT, Modellierungsschichten und BI. Bevor wir bauen, liegt Ihnen eine schriftliche Architektur mit Kosten und Trade-offs zur Freigabe vor.
Wir bauen in vertikalen Schnitten, sodass ein erstes Dashboard auf Live-Daten in Wochen steht. Jede Pipeline geht mit Tests, Alerting und Dokumentation in Betrieb, nicht als Blackbox.
Sobald die Plattform läuft, optimieren wir Query-Performance und Warehouse-Kosten und erweitern auf neue Domänen. Ihr Team übernimmt schrittweise, mit Pairing und Übergabe als festem Teil des Plans.
Fester Umfang, wo er sinnvoll ist, eingebettete Kapazität, wo nicht. Jedes Modell beginnt mit einem kostenlosen Gespräch mit einem Senior Engineer.
Eine strukturierte Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft, die in einer bepreisten, priorisierten Roadmap endet. Für sich genommen wertvoll und der sicherste erste Schritt mit uns.
Wir entwerfen und bauen die Plattform von Anfang bis Ende: Ingestion, Warehouse, Modellierung, Dashboards und Qualitäts-Gates, und übergeben sie dokumentiert.
Senior Data Engineers, die in Ihrem Team an Ihrem Backlog arbeiten. Die Kapazität skaliert mit der Roadmap, das Wissen bleibt in Ihrem Unternehmen.
Board-Präsentationen aus Tabellen, die einander widersprechen. Sie bekommen eine verbindliche Quelle der Wahrheit und Zahlen, die Sie vertreten können.
Nach Wachstum oder M&A erzählt jedes System eine andere Geschichte. Wir führen die Quellen in einem Warehouse zusammen, ohne funktionierende Tools herauszureißen.
Sie liefern Features, sehen aber weder Aktivierung noch Retention oder Funnels. Wir bauen Event-Pipelines und Produkt-Dashboards auf Ihrem eigenen Warehouse.
Modelle sind nur so gut wie die Daten darunter. Wir bauen das verbindliche Fundament, das KI-Projekte günstiger, schneller und auditierbar macht.
Fünf Spezialisierungen in einer Data-Practice. Beginnen Sie dort, wo es am meisten drückt.
Meistens ja. KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet, und eine saubere, gut verwaltete Datenschicht macht Modelle günstiger, schneller und genauer. Wir bauen das Fundament, das KI wirklich braucht.
Erste nützliche Dashboards in Wochen, nicht in Quartalen. Wir liefern früh einen funktionierenden Ausschnitt und bauen dann aus. Sie bekommen schnell Antworten auf echte Fragen, während das Warehouse darunter weiter wächst.
Das ist der normale Ausgangspunkt. Konnektoren wie Fivetran oder Airbyte decken die meisten SaaS- und Datenbankquellen ab, für den Rest bauen wir eigene Ingestion. Fragmentierung ist ein Argument für ein Warehouse, nicht dagegen.
Meistens beides. Wir setzen auf bewährte Komponenten für Warehouse, ELT und BI und schreiben eigenen Code nur dort, wo Ihre Geschäftslogik lebt. Sie bekommen die Geschwindigkeit des Kaufens mit der Passgenauigkeit des Bauens, und das Ergebnis gehört Ihnen.
Ja. Wir integrieren uns in Ihr Warehouse, Ihre BI und Ihre Cloud, egal ob Snowflake, BigQuery, dbt oder Power BI. Wir holen Ihren Stack dort ab, wo er steht, ohne alles herauszureißen und neu zu bauen.
Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Lineage und Audit-Fähigkeit von Tag eins an. Wir designen für die DSGVO und Ihre internen Richtlinien. Governance ist Teil der Pipeline, kein nachträglicher Anbau.
Sprechen Sie mit einem Senior Engineer über Ihre Datenlandschaft. Nach dem Gespräch wissen Sie, was zuerst gebaut werden sollte.
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