Eine Quelle der Wahrheit
Alle Quellen landen in einem modellierten Warehouse, Reports widersprechen einander nicht mehr.
Data Analytics
Datenplattformen
Warehouse- und Lakehouse-Architektur, entworfen, gebaut und übergeben in der Cloud, die Sie bereits betreiben.
Was wir tun
Eine Datenplattform ist die Schicht zwischen Ihren operativen Systemen und jedem Report, Dashboard und Modell, das Sie betreiben. Wir entwerfen und bauen sie auf Snowflake, BigQuery oder Databricks: Ingestion, ein modelliertes Warehouse, Orchestrierung und ein Semantic Layer, definiert als Code und deployt auf Ihrem eigenen Cloud-Account, nicht auf unserem.
Das Engagement beginnt mit einem Architektur-Sprint: Wir kartieren Quellen, Volumina, Latenzanforderungen und Zugriffsmuster und legen Ihnen einen schriftlichen Entwurf mit Kosten vor, bevor gebaut wird. Geliefert wird in vertikalen Schnitten, sodass die ersten Quellen innerhalb von Wochen in ein abfragbares Warehouse fließen, nicht erst am Projektende.
Was sich ändert: Statt Punkt-zu-Punkt-Exporten und einem überlasteten Analysten gibt es eine Plattform, die das ganze Unternehmen abfragt. Eine neue Quelle oder Kennzahl wird zum Pull Request statt zum Projekt. Zugriffe sind pro Rolle geregelt, die Warehouse-Kosten sind ab der ersten Rechnung sichtbar, und jede Tabelle hat einen Owner und Dokumentation.
Warum es sich lohnt
Architektur vor Rechnungen
Sie geben einen schriftlichen Entwurf mit Kostenschätzung frei, bevor der Bau beginnt.
Alles als Code
Infrastruktur in Terraform, Modelle in dbt, alles versioniert, reviewt und reproduzierbar.
Kosten im Griff
Warehouse-Ausgaben werden von Tag eins pro Workload überwacht, Wachstum überrascht die Finanzabteilung nicht.
Für die Übergabe gebaut
Ihre Engineers arbeiten während des Aufbaus mit unseren im Pairing und betreiben die Plattform danach ohne uns.
Data Analytics
Wie wir arbeiten
01
Architektur-Sprint
Wir erfassen Quellen, Volumina, Latenzanforderungen und Zugriffsmuster und entwerfen die Zielplattform mit expliziten Trade-offs und Betriebskosten.
02
Fundament aufbauen
Cloud-Accounts, Netzwerk, Warehouse und Orchestrierung als Code, mit CI/CD und Umgebungen ab der ersten Woche.
03
Quellen anbinden
Quellen kommen in Prioritätsreihenfolge, jede als modellierte, getestete und dokumentierte Tabellen, mit einem ersten Dashboard als Beleg.
04
Härtung und Übergabe
Performance- und Kostentuning, Zugriffsrichtlinien, Runbooks und Pairing-Sessions, bis Ihr Team die Plattform vollständig übernimmt.
Ergebnisse
Schriftliche Plattformarchitektur mit Kostenmodell
Infrastructure as Code auf Ihrem Cloud-Account
Ingestion-Pipelines für priorisierte Quellen
Modelliertes Warehouse mit Tests und Dokumentation
Runbooks und Übergabe an Ihr Team
Antworten auf Ihre Fragen
Snowflake, BigQuery oder Databricks?
Das hängt von Ihrer Cloud, Ihren Workloads und den Fähigkeiten Ihres Teams ab; im Architektur-Sprint sagen wir Ihnen, welche Plattform und warum. Wir haben keine Reseller-Verträge, die Empfehlung ist unabhängig.
Können Sie unser bestehendes Warehouse migrieren?
Ja. Wir migrieren inkrementell, betreiben Alt und Neu parallel und gleichen die Zahlen ab, bevor etwas abgeschaltet wird. Kein Big-Bang-Umstieg, kein Reporting-Blackout.
Brauchen wir einen eigenen Data Engineer?
Nicht am ersten Tag. Die Plattform ist so gebaut, dass ein Analyst den Tagesbetrieb führen kann, und für größere Änderungen bleiben wir verfügbar, bis Sie sich für eine Einstellung entscheiden.
Eine Architektur, die Sie vertreten können
Gehen Sie mit einem Senior Engineer durch Ihren Stack und bekommen Sie eine ehrliche Einschätzung der richtigen Plattform.
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