Wir unterstützen euer Unternehmen dabei, die Datenstrategie auf ein neues Level zu heben. Mit modernen ETL-Prozessen, skalierbaren Data Lakes und leistungsfähigen Data Warehouses schaffen wir eine zentrale Datenbasis, die Transparenz und Effizienz garantiert. Unsere Lösungen integrieren heterogene Datenquellen nahtlos, transformieren und validieren Daten automatisiert und stellen sie in Echtzeit bereit. So entsteht eine unternehmensweite Single Source of Truth, die fundierte Entscheidungen in allen Geschäftsbereichen ermöglicht.
Darüber hinaus implementieren wir interaktive Dashboards mit BI-Tools wie Power BI oder Tableau, um komplexe Zusammenhänge verständlich darzustellen und fundierte Entscheidungen zu fördern. Durch Trendanalysen, KPI-Monitoring und Anomalieerkennung schaffen wir die Basis für datengetriebene Innovation.
Unsere Methoden basieren auf bewährten Frameworks wie dbt, nutzen skalierbare Cloud-Plattformen und automatisierte ETL-Pipelines mit Monitoring für höchste Zuverlässigkeit. So reduzieren wir manuelle Aufwände, erhöhen die Datenqualität und maximieren die Verarbeitungsgeschwindigkeit.
Mit diesem Ansatz gewinnt ihr wertvolle Insights, reduziert Risiken und steigert eure Wettbewerbsfähigkeit. Eure Daten werden zum strategischen Erfolgsfaktor für nachhaltiges Wachstum und messbare Ergebnisse.
Eine stabile Datenqualität bildet die Grundlage jeder datengetriebenen Entscheidung und ist damit essenziell für Projektlentscheider:innen die Risiken minimieren und Verlässlichkeit sicherstellen müssen. Wir setzten auf eine strukturierte Kombination aus klaren Standards, automatisierten Prüfungen und einem kontinuierlichen Monitoring der Datenquellen, um dauerhaft verlässliche Daten sicherzustellen.
Dies erreichen wir, indem wir:
- Geschäftsregeln definieren, die vorgeben, welche Daten geprüft werden müssen, welcher Toleranzrahmen erlaubt ist und wie kritisch eine Verletzung ist. Typisch sind Qualitätskriterien wie Vollständigkeit, Validität, Aktualität, Konsistenz und Eindeutigkeit von Daten
- Diese Regel werden in automatisierte Data-Validation-Regeln übersetzen und in unsere ETL-Strecke implementieren
- Datenqualitäts-Dashboards aufsetzten, in denen Abweichungen, Trends und Alerts übersichtlich angezeigt werden
- die Fehler automatisiert korrigieren und eine Rückmeldung an das Quellsystem oder den Data Owner anstoßen
Die Wahl der Technologie hängt stark vom Projektumfang, Integrationsbedarf und dem gewünschten Automatisierungsgrad ab. Moderne Projektorganisationen setzen zunehmend auf skalierbare Cloud-Architekturen und modulare Bausteine, um flexibel auf neue Anforderungen reagieren zu können. Falls besondere Anforderungen an die Datensicherheit, -kontrolle oder -integration vorliegen, sind on-Premise Lösungen besser geeignet, da sie die Einhaltung regulatorischer Anforderungen vereinfachen.
Wir setzten vor allem auf die Plattformen und Frameworks und BI Tools der Microsoft Umgebung (Azure, PowerBI)
Echtzeitanalysen ermöglichen schnellere Entscheidungen und erhöhen die Agilität eines Projekts. Dafür braucht es sowohl technische Infrastruktur als auch klar definierte Datenströme.
Wir erreichen dies durch die Bereitstellung von automatisierten Datenflüssen über BI-Layer mit DiretQuery/Live-Anbindung in Power BI. Um eine stabile und performante BI-Umgebung bereitzustellen, benötigen wir ein Lean-Model, d.h. das Model möglichst schlank zu halten und Berechnungen möglichst schon in der Datenquelle zu erzeugen. Bei On-premise Lösungen ist das Gateway der Flaschenhals zwischen BI und Quelle und sollte daher möglichst als Cluster ausgerollt werden.
Große, unstrukturierte oder fragmentierte Datenmengen benötigen skalierbare Plattformen und flexible Architekturen. Besonders wichtig ist es, Daten so zu strukturieren, dass sie effizient verarbeitet und nutzbar gemacht werden können. Es empfiehlt sich eine skalierbare Speicher- und Verarbeitungsarchitektur, da eine horizontale Skalierung bei wachsender Datenmenge wichtiger ist, als reine Rechenpower. Heterogene Daten sollten standardisiert und harmonisiert werden. Daher schaffen wir gemeinsame Datenmodelle, einheitliche Dateiformate und klare Regeln für die Evolution des Datenschemas.
