Big-Data-Management für Finanzen und Fintech

Infrastruktur für Daten, die traditionelle Datenbanken überschritten haben

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.