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Unsere Data- und IoT-Praxis verbindet physische Geräte mit operativer Intelligenz. Wir entwerfen die gesamte Datenpipeline: Firmware und Konnektivitätsprotokolle (MQTT, CoAP, HTTP), Cloud-Ingestion-Schichten, Stream-Verarbeitung, persistenten Speicher und analytische Dashboards, die Betriebsteams umsetzbare Metriken präsentieren. Jede Schicht ist auf das Datenvolumen und die Latenzanforderungen der spezifischen Anwendung ausgelegt.
Wir wählen Speichertechnologien basierend auf der Datenform und den Abfragemustern. Zeitreihendaten werden in InfluxDB oder TimescaleDB gespeichert. Event-Streams laufen über Apache Kafka oder AWS Kinesis. Aggregierte Analysen gehen in BigQuery, Redshift oder Snowflake, je nach Skalierung. Dashboards werden in Grafana, Metabase oder maßgeschneiderten React-Anwendungen gebaut — ausgewählt danach, wer die Daten liest und welche Entscheidungen sie unterstützen müssen.
Data- und IoT-Projekte stammen typischerweise von Industrieunternehmen, die Produktionsanlagen überwachen, Logistikunternehmen, die Fahrzeugflotten verfolgen, Energieunternehmen, die verteilte Anlagen verwalten, oder Startups, die vernetzte Verbraucherprodukte entwickeln. Wir definieren den Umfang jedes Engagements anhand der Geräteanzahl, der Ingestion-Rate und der geschäftlichen Entscheidungen, die die Daten ermöglichen sollen — und nicht danach, eine größere Plattform zu verkaufen, als das Problem erfordert.
Streaming-Datenpipelines mit Apache Kafka oder cloud-nativen Streaming-Diensten – für Echtzeit-Analytics, ereignisgesteuerte Architekturen und operative Alerting-Systeme.
End-to-End-IoT-Systementwicklung: Geräte-Firmware, Cloud-Konnektivitätsprotokolle, Datenpipelines und Anwendungsschichten für vernetzte Geräteflotten.
Dateninfrastruktur für Organisationen, die über die Möglichkeiten relationaler Datenbanken hinausgewachsen sind — Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouse-Architekturen, die große Datenbestände abfragbar und nutzbar machen.
