Daten-Plattformen
Daten, denen Sie vertrauen.
Plattformen, die skalieren.
Wir bauen moderne Data-Engineering-Infrastruktur – von der ersten Pipeline bis zur Enterprise Data Platform. Lakehouse, Streaming, Data Quality by Design. Auf offenen Standards.
// Die Herausforderung
Ohne solide Datenbasis kein ML, kein Analytics, kein KI-Agent
Die meisten Unternehmen sitzen auf wertvollen Daten – verteilt über Dutzende Systeme, in unterschiedlichen Formaten, ohne einheitliche Qualitätsstandards. Das Ergebnis: Datensilos, manuelle Workarounds und Reports, denen niemand vertraut.
Wir bauen die Datenbasis, auf der alles andere aufbaut – Analytics, Machine Learning und KI-Agenten brauchen saubere, verfügbare und verlässliche Daten.
100+
Pipelines deployed
99.9%
Pipeline-Uptime
PB+
Daten verarbeitet
< 1s
Streaming-Latenz
// Warum Data Engineering
Was eine moderne Datenplattform verändert
Eine durchdachte Data-Engineering-Infrastruktur ist kein Kostenfaktor – sie ist die Voraussetzung für datengetriebene Entscheidungen.
Datensilos aufbrechen
Eine zentrale Datenplattform verbindet alle Quellen – ERP, CRM, IoT, SaaS – und macht Daten abteilungsübergreifend nutzbar. Keine isolierten Excel-Reports mehr.
Time-to-Insight verkürzen
Neue Datenquellen in Tagen statt Wochen anbinden. Automatisierte Pipelines, die Daten validieren, transformieren und bereitstellen – rund um die Uhr.
Data Quality by Design
Quality Gates in jeder Pipeline. Automatisierte Tests prüfen Vollständigkeit, Konsistenz und Plausibilität – bevor fehlerhafte Daten in Reports oder ML-Modelle fließen.
Kosten unter Kontrolle
Lakehouse-Architekturen entkoppeln Compute und Storage. Sie zahlen nur für die Rechenleistung, die Sie tatsächlich brauchen – nicht für überdimensionierte Warehouses.
// Live-Demo
Data Pipeline interaktiv erkunden
Klicken Sie sich durch die Schichten einer modernen Datenplattform – von Ingestion über Transformation bis zum Serving.
Ingestion
Datenquellen anbinden – Batch & Streaming.
Wie wir das umsetzen
Change Data Capture mit Debezium, API-Konnektoren für SaaS und ERP, Streaming-Ingestion für IoT über Kafka/Redpanda. Idempotent, exactly-once semantics.
// Plattform-Architektur
Vier Schichten einer modernen Datenplattform
Jede Schicht ist eigenständig skalierbar, testbar und austauschbar – von der Ingestion bis zum Serving.
Datenquellen anbinden
Batch- und Streaming-Ingestion aus Datenbanken, APIs, IoT-Geräten, SaaS-Tools und Legacy-Systemen – zuverlässig, idempotent und Change-Data-Capture-fähig.
Daten zentral speichern
Data Lakehouse-Architektur vereint die Flexibilität von Data Lakes mit der Performance von Data Warehouses – ohne Daten doppelt zu halten.
Daten aufbereiten
Modular aufgebaute Transformationen mit dbt, die getestet, dokumentiert und versioniert sind – nachvollziehbar für Data Engineers und Analytics gleichermaßen.
Daten bereitstellen
Self-Service-Zugang für Analytics, BI-Tools und ML-Pipelines. Semantic Layer, APIs und materialisierte Views – jeder bekommt die Daten, die er braucht.
// Architektur-Muster
Die richtige Architektur für Ihren Reifegrad
Es gibt keine One-Size-Fits-All-Lösung. Wir beraten Sie, welches Pattern zu Ihren Daten, Ihrem Team und Ihren Zielen passt.
Data Lakehouse
Das Beste aus Data Lake und Data Warehouse: Schema-on-Read-Flexibilität mit Warehouse-Performance. ACID-Transaktionen, Time Travel und Schema Evolution inklusive.
Wenn Sie strukturierte und unstrukturierte Daten vereinen wollen
Data Mesh
Dezentrale Datenverantwortung: Domain-Teams besitzen ihre Daten und stellen sie als Produkte bereit. Zentrale Governance sorgt für Standards und Interoperabilität.
Ab 5+ Daten-produzierende Teams und wachsender Komplexität
Real-Time Analytics
Event-Streaming-Architektur für Echtzeit-Dashboards, Anomalie-Erkennung und operative Analytics. Daten werden verarbeitet, wie sie ankommen – nicht in Batch-Zyklen.
Für operative Entscheidungen, die nicht auf den nächsten Batch warten können
// Vergleich
Legacy-Pipelines vs. Moderne Datenplattform
// Technologie-Stack
Open-Source-First für maximale Flexibilität
Wir setzen auf bewährte Open-Source-Tools und Cloud-native Services – kein Vendor Lock-in, volle Kontrolle über Ihre Daten.
Orchestrierung & Pipelines
Apache Airflow
Workflow-Orchestrierung für komplexe ETL/ELT-Pipelines
Dagster
Software-defined Assets und Data Lineage out of the box
Prefect
Moderne Pipeline-Orchestrierung mit dynamischen Workflows
Transformation & Modellierung
dbt
SQL-basierte Transformationen mit Tests, Docs und Lineage
Apache Spark
Verteilte Datenverarbeitung für Terabyte- bis Petabyte-Scale
Polars
Blazing-fast DataFrame-Library für große lokale Datensätze
Storage & Table Formats
Apache Iceberg
Open Table Format mit Time Travel und Schema Evolution
Delta Lake
ACID Transactions und Unified Batch/Streaming auf dem Data Lake
PostgreSQL
Bewährte relationale Datenbank – auch als Analytical Engine mit Extensions
Streaming & Messaging
Apache Kafka
Event Streaming für Echtzeit-Pipelines und CDC
Apache Flink
Stream Processing für komplexe Echtzeit-Transformationen
Redpanda
Kafka-kompatibles Streaming ohne ZooKeeper – einfacher, schneller
Data Quality & Governance
Great Expectations
Datenvalidierung und Quality Gates in jeder Pipeline
OpenMetadata
Data Discovery, Lineage und Governance auf einer Plattform
Soda
Data Monitoring und Anomalie-Erkennung für Data Pipelines
// Data Quality
Datenqualität ist kein Nachgedanke
Schlechte Daten führen zu schlechten Entscheidungen. Wir integrieren Quality Gates in jede Pipeline – automatisiert, messbar und transparent.
Automatisierte Tests
Jede Pipeline hat Unit- und Integration-Tests: Schema-Validierung, Null-Checks, Referenzielle Integrität und Custom Business Rules – ausgeführt bei jedem Run.
Data Observability
Echtzeit-Monitoring von Datenvolumen, Freshness und Verteilungen. Anomalien werden erkannt, bevor sie in Dashboards oder ML-Modelle gelangen.
Lineage & Dokumentation
Vollständige Datenherkunft von der Quelle bis zum Report. Jede Transformation ist dokumentiert und nachvollziehbar – für Compliance und Debugging.
// Unser Prozess
Vom Daten-Audit zur produktiven Plattform
Strukturiert und inkrementell – jede Iteration liefert sofort nutzbaren Mehrwert.
Daten-Audit & Assessment
Wir analysieren Ihre bestehende Datenlandschaft: Quellen, Qualität, Abhängigkeiten und Engpässe. Das Ergebnis ist eine klare Roadmap mit priorisierten Quick Wins.
Architektur-Design
Auf Basis des Audits designen wir die Zielarchitektur – Lakehouse, Mesh oder Hybrid. Mit Terraform-Modulen, Netzwerk-Layout und Data-Governance-Konzept.
Iterative Umsetzung
Wir bauen die Plattform inkrementell auf: Erst die kritischsten Pipelines, dann schrittweise Erweiterung. Jede Iteration liefert sofort nutzbaren Mehrwert.
Enablement & Betrieb
Wir schulen Ihre Teams, dokumentieren alles und übergeben eine Plattform, die Ihr Team eigenständig betreiben und erweitern kann – oder wir übernehmen den Betrieb.
CoCreate AI hat unsere fragmentierte Datenlandschaft in eine einheitliche Plattform überführt. Neue Datenquellen binden wir jetzt in Tagen statt Wochen an – und unsere Analysten arbeiten endlich mit Daten, denen sie vertrauen.
Head of Data
Internationales Logistikunternehmen
// Weitere Lösungen
Daten sind die Basis – was kommt danach?
Eine starke Datenplattform ist das Fundament für ML-Modelle, KI-Agenten und datengetriebene Entscheidungen.
Datenplattform, die echten Wert schafft
In einem kostenlosen Erstgespräch analysieren wir Ihre Datenlandschaft und zeigen, wo die größten Quick Wins liegen – mit konkreter Roadmap.