Eine Datengrundlage, der alle vertrauen.
Wir bringen Ihre Daten zusammen — auf einer Lakehouse-Plattform mit Databricks, als Fundament für Reporting, Analytics und KI.
Was sich für Sie ändert
Eine Wahrheit für alle
Keine widersprüchlichen Zahlen mehr. Alle arbeiten mit denselben, aktuellen Daten.
Daten fließen automatisch
Kein manuelles Kopieren zwischen Systemen. Ihre Daten sind da, wo sie gebraucht werden.
Teams entscheiden schneller
Fachbereiche greifen eigenständig auf Daten zu — ohne auf die IT warten zu müssen.
Bereit für KI
Saubere, strukturierte Daten als Grundlage für Prognosen, Automatisierung und intelligente Prozesse.
Ihre Daten, zentral und vernetzt.
Wir verbinden Ihre bestehenden Systeme — ERP, CRM, Datenbanken, Excel — in einem Lakehouse auf Databricks. Automatisierte Pipelines sorgen dafür, dass Ihre Daten immer aktuell, konsistent und auswertbar sind.
- Alle Quellen an einem Ort — automatisch synchronisiert
- Sauberes Datenmodell mit klarer Governance
- Skaliert mit Ihrem Unternehmen
Ein Lakehouse auf Databricks
Statt getrennter Systeme für Data Lake, Data Warehouse und KI setzen wir auf eine Plattform für alles. Databricks vereint Datenhaltung, Verarbeitung, Governance und KI — auf Azure, AWS oder Google Cloud.
Unity Catalog
Ein zentraler Katalog für Tabellen, Dateien, Dashboards und KI-Modelle — mit Berechtigungen bis auf Zeilen- und Spaltenebene, Lineage und Audit-Log.
Lakeflow
Datenanbindung, Transformation und Orchestrierung aus einem Guss: verwaltete Konnektoren für ERP, CRM und Datenbanken, deklarative Pipelines und Jobs.
Delta Lake & Iceberg
Ihre Daten liegen in offenen Tabellenformaten in Ihrem eigenen Cloud-Speicher — transaktionssicher, versioniert und ohne Vendor-Lock-in.
Serverless SQL & Compute
Rechenleistung startet in Sekunden und skaliert automatisch. Sie zahlen nur, was tatsächlich läuft — ohne Cluster-Verwaltung.
AI/BI & Power BI
Dashboards und Fragen in natürlicher Sprache direkt auf der Plattform — oder Power BI angebunden an dieselben, geprüften Kennzahlen.
KI & Agenten
Vector Search, Model Serving und KI-Agenten arbeiten auf denselben, sauber berechtigten Daten — statt auf Kopien in Insellösungen.
So bauen wir Ihre Plattform
Wir folgen der Medallion-Architektur: Daten werden in drei Stufen veredelt — von den Rohdaten bis zur fertigen Kennzahl. Jede Stufe ist nachvollziehbar und einzeln prüfbar.
Rohdaten
Unverändert aus den Quellsystemen übernommen — vollständig, historisiert und jederzeit nachvollziehbar.
Bereinigt & geprüft
Dubletten entfernt, Formate vereinheitlicht, Qualitätsregeln angewendet. Die verlässliche Basis für alle Fachbereiche.
Fachlich aufbereitet
Kennzahlen und Datenmodelle, die direkt in Dashboards, Analysen und KI-Anwendungen einfließen.
Governance von Tag eins
Unity Catalog ist die Grundlage, kein Nachtrag: klare Struktur aus Katalogen und Schemas, Berechtigungen über Gruppen statt Einzelpersonen, Lineage für jede Tabelle.
Deklarative Pipelines mit Qualitätsregeln
Pipelines beschreiben das Ergebnis, nicht jeden Einzelschritt. Qualitätsregeln prüfen Daten beim Laden — fehlerhafte Datensätze werden erkannt, bevor sie im Report landen.
Automatische Optimierung statt Handarbeit
Liquid Clustering und Predictive Optimization halten Tabellen dauerhaft performant — ohne starre Partitionierung und manuelle Wartungsjobs.
Serverless first, Kosten im Blick
Serverless-Compute als Standard, dazu Budgets, Tags und Auswertungen der System Tables. So sehen Sie jederzeit, welcher Bereich welche Kosten verursacht.
Alles als Code
Pipelines, Jobs und Infrastruktur liegen versioniert in Git und werden über Asset Bundles automatisiert ausgerollt — getrennt nach Entwicklung, Test und Produktion.
Sicherheit nach dem Minimalprinzip
Betrieb in EU-Regionen, Anmeldung über Ihr bestehendes Identity-Management, Service Principals für automatisierte Abläufe und private Netzwerkanbindung.
Offen bleiben
Offene Formate und Schnittstellen sorgen dafür, dass Power BI, Microsoft Fabric und andere Werkzeuge direkt auf dieselben Daten zugreifen können.
Klein starten, sauber wachsen
Ein erster Anwendungsfall durchgängig von der Quelle bis zum Dashboard — danach wächst die Plattform Quelle für Quelle auf demselben Fundament.
In drei Schritten zur Plattform
Verstehen & planen
Wir analysieren Ihre Datenlandschaft und definieren die Architektur, die zu Ihrem Unternehmen passt.
Aufbauen & anbinden
Databricks-Workspace aufsetzen, Datenquellen verbinden, Pipelines automatisieren — iterativ und transparent.
Übergeben & begleiten
Ihr Team übernimmt mit Schulung und Dokumentation. Wir bleiben optional an Bord.
Lassen Sie uns sprechen.
Wir klären in einem kurzen Gespräch, wie eine Datenplattform für Ihr Unternehmen aussehen kann.