Datenplattformen & Analysen

Vertrauenswürdige Daten. Schnellere Entscheidungen, niedrigere Kosten, 
Sicherheit und Compliance auf KRITIS-Niveau von Grund auf

Intelligentere Entscheidungen durch BI, DWH, Data Lakes und fortschrittliche Analysen, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Ihre Vorteile

  • Zuverlässige Daten: Klare Eigentumsverhältnisse, Herkunft und Qualitätsprüfungen
  • Schnelle Erkenntnisse: Optimierte semantische Modelle und verwalteter Self-Service
  • Flexible Kosten: Skalieren Sie bei Bedarf nach oben und nach unten
  • Kontrollierter Zugriff: Sicherheit auf Zeilen-/Spaltenebene und Datenverträge
  • Auditvertrauen: Umgang mit personenbezogenen Daten, Aufbewahrung, Genehmigungen und Nachweise
  • Betriebsruhe: Automatisierte Bereitstellungen, Tests und Überwachung

Unsere Strategie

Entdecken

Geschäftsziele, Datendomänen, KPIs und Risiken abbilden

Design

Zielarchitektur, Governance, Sicherheitsbaselines, Kostenmodell.

Aufbau

Plattform, Pipelines, Modelle, BI-Assets, Katalog und Datenherkunft

Automatisieren

CI/CD für Daten, Richtlinien als Code, Tests und Genehmigungen

Betreiben

SLIs/SLOs, Observability, Leistungs- und Kostenüberprüfungen

Unsere End-to-End-Lösungen

Plattform & Grundlage

  • Lakehouse/Fabric or your stack; secure networking and identity
  • Key custody (BYOK/CMK), private endpoints, secrets management
  • Workspace, tenancy, and environment segregation

ETL/ELT-Ingestion & -Verarbeitung

  • Batch/Stream, CDC und Orchestrierung
  • Datenqualität (Aktualität, Vollständigkeit, Genauigkeit) mit erzwungenen Schwellenwerten
  • Abgleich und Behandlung verspätet eintreffender Daten

Datenmodellierung

  • Data Vault 2.0 für agiles Ingestion; Sternschema für BI-Geschwindigkeit
  • SCD-Strategien, Partitionierung, Indizierung und Leistungsoptimierung

BI & Verbrauch & Datenmodellierung

  • Semantische Modelle für Power BI / Tableau / Spotfire / Fabric.
  • Zertifizierte Datensätze, RLS/CLS, Nutzungsgovernance und Leistungsoptimierungen.
  • Eingebettete Analysen und kontrollierter Datenaustausch

Metadaten, Katalog & Governance

  • Geschäftsglossar, Eigentums- und Verantwortlichkeitsrollen
  • End-to-End-Herkunfts- und Wirkungsanalyse
  • Datenverträge zwischen Produzenten und Konsumenten

Betrieb, Observability & FinOps

  • CI/CD für Datenbestände und Pipelines
  • Überwachung, Alarmbereinigung, Drifterkennung und Rollback-Pläne
  • Kostenbegrenzungen, Workload-Isolation, automatische Skalierung/Pause-Resume

Risikominderung & Compliance

  • Semantische Modelle für Power BI / Tableau / Spotfire / Fabric.
  • Zertifizierte Datensätze, RLS/CLS, Nutzungsgovernance und Leistungsoptimierungen.
  • Eingebettete Analysen und kontrollierter Datenaustausch

Angewandte Best Practices

  • Domänenorientiertes Design; „Standardmäßig sicher, nur bei Ausnahmen offen“
  • Medallion-/geschichtete Architektur mit zertifizierten Ausgaben
  • Versionierte Pipelines, Tests als Gates und Policy-as-Code
  • FinOps für Analysen: Cache-Strategie, Workload-Isolation, elastische Skalierung

KPIs, die wir bewegen

  • Zeit bis zur Datenverfügbarkeit: schneller von der Quelle zum Dashboard
  • Aktualität & Verfügbarkeit: SLOs für kritische Datensätze
  • Qualität: Rückläufige Validierungsfehlerraten
  • Akzeptanz: Zertifizierte Datensätze werden häufiger verwendet als nicht katalogisierte
  • Kosten/Einblicke: Kosten pro Abfrage/Bericht optimiert
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