Daten & IoT
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Was es ist
Big-Data-Management umfasst die Konzeption von Infrastrukturen zur Speicherung, Verarbeitung und Abfrage von Datenbeständen, die die praktischen Grenzen traditioneller relationaler Datenbanken überschreiten — typischerweise gekennzeichnet durch hohes Datenvolumen, hohe Geschwindigkeit oder hohe Vielfalt, die spezialisierte Werkzeuge und Architekturen erfordern.
Was Sie erhalten
Wenn Ihre PostgreSQL-Abfragen bei analytischen Workloads in Timeouts laufen, wenn Ihre Datenpipeline mit den Aufnahmeraten nicht mehr Schritt halten kann, oder wenn Sie strukturierte Transaktionsdaten mit unstrukturierten Logs, Dokumenten oder Ereignisströmen kombinieren müssen — dann haben Sie ein Big-Data-Problem. Die Lösung ist keine größere Datenbank, sondern eine dedizierte Infrastruktur, die Speicher und Rechenleistung trennt und die spezifischen Abfragemuster optimiert, die Ihr Unternehmen benötigt.
Wir konzipieren Datenarchitekturen auf Basis moderner Lakehouse-Muster — die kostengünstige Speicherung von Data Lakes mit der Abfrageleistung von Data Warehouses kombinierend. Apache Spark oder Databricks für Batch- und Stream-Verarbeitung, Snowflake oder BigQuery für analytische Abfragen, Apache Kafka für Echtzeit-Event-Streaming und dbt für Transformationspipelines, die die Korrektheit und Nachvollziehbarkeit Ihres Data Warehouses sicherstellen.
Eine Dateninfrastruktur hat nur dann Wert, wenn Teams sie tatsächlich abfragen können. Wir bauen Self-Service-Analyseschichten auf, damit Fachteams ihre eigenen Fragen beantworten können, ohne Engineering-Tickets erstellen zu müssen — Dashboards, geplante Berichte und Ad-hoc-Abfrageschnittstellen, die auf gut modellierten Data Marts basieren.
Kernkompetenzen
Jedes Engagement wird auf Ihre Anforderungen zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir einbringen.
Apache Kafka für Echtzeit-Event-Streaming und Nachrichtenwarteschlangen
Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines mit dbt und Airflow
Datenmodellierung für analytische Workloads (Sternschema, breite Tabellen)
Self-Service-Analyse-Dashboards und Reporting
Data Governance, Katalogisierung und Zugriffskontrolle
Unser Prozess
Ein strukturierter, Engineering-geführter Ansatz, der von Ihren Zielen zu einem Produktivsystem führt — ohne Überraschungen bei der Übergabe.
Typisches Engagement
8–16 WOCHEN
Wir erfassen Ihre Ziele, Rahmenbedingungen und vorhandene Infrastruktur. Der Umfang wird definiert und Erfolgskriterien vereinbart, bevor die Entwicklung beginnt.
Wir entwerfen den technischen Ansatz, wählen die richtigen Werkzeuge und erstellen einen meilensteinbasierten Lieferplan ohne Unklarheiten.
Iterative Entwicklung mit regelmäßigen Demos. Code-Reviews, Testabdeckung und Dokumentation laufen parallel — nicht erst am Ende.
Produktivrelease mit Monitoring-Setup und Übergabedokumentation. Wir bleiben in den ersten Wochen nach dem Launch eng an Ihrer Seite.
FAQ
Optimieren Sie zuerst. Index-Tuning, Neuschreiben von Abfragen, Read Replicas und Caching lösen die meisten Leistungsprobleme zu einem Bruchteil der Kosten. Eine Big-Data-Infrastruktur ist gerechtfertigt, wenn: analytische Abfragen mit transaktionalen Workloads konkurrieren und nicht durch Read Replicas getrennt werden können, das Datenvolumen das übersteigt, was eine einzelne Datenbank praktisch speichern oder abfragen kann, Sie Daten aus mehreren Quellen für systemübergreifende Analysen kombinieren müssen, oder die Echtzeit-Ereignisverarbeitung eine grundlegende Anforderung ist.
Ein Data Warehouse speichert strukturierte, vormodellierte Daten, die für analytische Abfragen optimiert sind. Ein Data Lake speichert Rohdaten in beliebigem Format zu geringen Kosten, bot historisch jedoch schwache Abfrageleistung. Ein Lakehouse kombiniert beides: Rohdaten werden kostengünstig im Objektspeicher (S3, GCS) gespeichert, mit einer Abfrageschicht, die eine mit einem Data Warehouse vergleichbare Leistung bietet, ohne dass die Daten in ein separates System geladen werden müssen. Sowohl Databricks als auch Snowflake unterstützen dieses Modell.
Datenqualität wird in die Pipeline integriert und nicht nachträglich hinzugefügt. Wir implementieren Schema-Validierung bei der Datenaufnahme, dbt-Tests für die Transformationsgenauigkeit (Eindeutigkeit, Not-Null, referenzielle Integrität, akzeptierte Werte), Überwachung der Datenaktualität mit Warnmeldungen bei Pipeline-Staus sowie Abgleichprüfungen, die Zeilenzahlen und Aggregate zwischen Quelle und Ziel vergleichen. Probleme werden erkannt, bevor sie die Dashboards erreichen.
Mit uns arbeiten
Teilen Sie uns mit, woran Sie arbeiten — wir antworten innerhalb eines Werktags mit Rückfragen oder einem Angebotsentwurf.
