Production-Grade Engineering für eure Daten
Technologie allein löst keine Geschäftsprobleme. Deshalb starten wir nicht mit Tools, sondern mit eurem Business-Kontext.
In der Praxis
Wo Datenplattformen scheitern
Wir klären die wichtigsten Fragen:
- Welche Entscheidungen sollen datengetrieben werden?
- Wo entsteht messbarer Wert?
- Und welche Plattformarchitektur trägt das langfristig?
Gemeinsam entwickeln wir eine Data Strategy, die nicht im Slide-Deck endet, sondern in einer produktionsreifen Plattform: stabil, sicher und skalierbar. Ob Legacy-Ablösung, Greenfield oder die Brücke zwischen SAP und moderner Lakehouse-Architektur: Wir denken euren Business-Kontext mit und bauen die Infrastruktur, die ihn technisch nach vorne bringt.
Unsere vier Service-Lines greifen dort ineinander, wo es in der Praxis am häufigsten klemmt: an der Lücke zwischen Strategie und Umsetzung, zwischen Go-Live und stabilem Betrieb. Wir schliessen diesen Bogen End-to-End, von der Data Strategy über Architektur und Implementierung bis zu Day-2 Operations und Enablement.
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Wie wir arbeiten
Messbare Ergebnisse
für deinen Business-Case
Architektur vor Tools
Wir pressen kein Unternehmen in ein Standard-Template. Wir unterscheiden zwischen Greenfield und Core Modernization, zwischen Build und Buy, zwischen Cloud-Native und Hybrid.Der Tech-Stack folgt dem Problem.
Und wenn eine Lösung nicht zu euren Anforderungen passt, sagen wir das, statt sie trotzdem zu verkaufen.
Messbare Ergebnisse statt Versprechen
Jedes Engagement hat definierte Outcomes: Pipeline-Laufzeiten, die sich in der Produktion messen lassen. Cloud-Kosten, die durch FinOps-Guardrails um 30-50% sinken.
Governance, die nicht als Bremse wahrgenommen wird, sondern als Standard, der Teams schneller macht. Und Security, die von Tag 1 in die Architektur eingebaut ist.
Enablement statt Abhängigkeit
Wir bauen keine Black Boxes. Systeme sind sauber dokumentiert, automatisiert und wartbar.
Wir arbeiten im Co-Pilot-Modus, damit euer Team die Plattform versteht, betreiben und weiterentwickeln kann. Wenn ihr danach Support braucht, dann als Partner auf Augenhöhe.
Branche
Heading
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Data & AI Consulting
Wer ohne Data Strategy baut, baut doppelt. Unternehmen, die ohne klare Datenstrategie in Plattformen investieren, produzieren vorhersagbar Datensilos, Parallel-Infrastrukturen und Use-Cases, die nie in Produktion kommen.
Wir übersetzen Geschäftsziele in eine technisch fundierte Data Strategy und umsetzbare Architecture Blueprints. Wir analysieren den Status Quo, identifizieren High-Potential Use-Cases und validieren kritische Szenarien in harten PoCs. Ob Greenfield-Planung, Legacy-Assessment oder Tool-Evaluation: Du bekommst Investitionssicherheit, bevor du das große Budget freigibst.
- Strategy & Roadmap: Data Strategy, Architecture Blueprints, Use-Case-Priorisierung und strategische Roadmaps
- Assessment: AI & Analytics Maturity Assessments, Platform Audits, Technical Due Diligence, Regulatory Readiness (EU AI Act, DORA)
- Governance Frameworks: Data Governance Operating Models, AI Governance und Compliance-Frameworks
- Center of Excellence: CoE-Strukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, Alignment zwischen Analytics und Business-Strategie
- Talent & Team Building: Hiring- und Upskilling-Strategien für Data- und AI-Teams
- Workshops & Enablement: AI Discovery Workshops, Data Governance Workshops, Architecture Decision Workshops, Data Literacy Programme
Data & AI Platforms
Architekturentscheidungen in den ersten Wochen bestimmen Jahre lang Kosten, Flexibilität und Innovationsgeschwindigkeit.
Wir designen und bauen die Data- und Analytics-Infrastruktur, die zu euren Anforderungen passt und beraten bei den Fragen, die vor dem ersten Commit stehen: Build vs. Buy, On-Premise vs. Cloud-Native vs. Hybrid, Open Source vs. Vendor.
Bei uns sind Governance und FinOps kein Add-on, sondern fest eingebaut.
- Data Platform Audit & Advisory: Analytischen Tech-Stack prüfen und Optimierungspotenzial identifizieren. Für On-Premise, Hybrid oder Cloud-Native
- Greenfield Data Platform: Unified Lakehouse Architecture, die Analytics, AI und Streaming auf einer Datenbasis vereint. Skalierbar ab Tag 1
- Enterprise Core Modernization: Die Brücke zwischen On-Premise-Kernsystemen und Cloud, ohne die operative Exzellenz des Bestandsgeschäfts zu gefährden
- Cloud Migration: Bestehende Data Warehouses und Analytics-Infrastruktur in die Cloud migrieren: unabhängig vom Quellsystem
- Security & Compliance: Security-Architektur, Zugriffskonzepte, Verschlüsselung und Compliance (DSGVO, branchenspezifische Regulatorik) direkt in die Plattform eingebaut
Data & AI Engineering
Die Plattform steht, aber der Business-Wert entsteht erst im Engineering. Zu viele Projekte bleiben im Notebook stecken: Modelle, die in der Exploration funktionieren, aber nie in die Produktion kommen. Pipelines aus Scripts und Cronjobs, die bei der ersten Schemaänderung brechen.
Dashboards, die zehn verschiedene Definitionen von "Umsatz" zeigen.
Wir schließen die Lücke zwischen Infrastruktur und Wertschöpfung; mit produktionsreifen Implementierungen, die als Software-Produkte gebaut sind: modular, testbar, versioniert und mit definierten SLAs.
- Data Engineering & Pipelines: ETL/ELT, Datenintegration und Orchestrierung von Batch- und Streaming-Pipelines
- AI & ML Engineering: Model Development, Feature Engineering und Training-Infrastruktur. Vom Konzept zum produktionsreifen Modell
- Real-Time & Event-Driven: Von Batch zu Streaming. Latenzen reduzieren, damit auf Kunden-Events reagiert wird, während sie passieren
- Analytics & BI: Dashboard-Entwicklung, Self-Service Analytics und Semantic Layer, ob Power BI, Tableau oder Databricks AI/BI
- Data Products & Business Apps: Geschäftslogik in einen stabilen Semantic Layer codieren: Customer-360, Churn-Scores, Embedded Analytics
Data Platform Operations & MLOps
Day-2 ohne Black Box. Unsere Verantwortung endet nicht beim Go-Live. Wir übernehmen den laufenden Betrieb; transparent, automatisiert und mit Infrastructure-as-Code.
AI-Modelle behandeln wir wie Software: mit CI/CD, Versionierung und Monitoring. Euer Team trainieren wir im Co-Pilot-Modus, damit ihr die Hoheit behaltet.
- Data Platform Operations: Sicherer Betrieb und Wartung der analytischen Infrastruktur: Security-Updates, Monitoring, Incident Response
- Production AI, MLOps & LLMOps: Gesamter ML- und LLM-Lifecycle: Deployment, Monitoring, Versionierung, Retraining. DevOps-Prinzipien für ML und GenAI
- Governance & FinOps Guardrails: Leitplanken, die Cloud-Umgebungen automatisch sauber und kosteneffizient halten, inklusive Guidelines für Model Development und Risk Management
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Du setzt auf Databricks als Plattform? Unsere Databricks Services bieten spezialisierte Architecture Reviews und Governance-First Implementierungen; vom Unity Catalog Design bis zur produktionsreifen Lakehouse-Architektur.
