Daten-Pipelines
Wir entwerfen und entwickeln produktionsreife Daten-Infrastruktur — von Echtzeit-Streaming mit Kafka bis hin zu Batch-ETL mit Airflow, Data Lakes auf S3/GCS und modernen Warehouses wie Snowflake und BigQuery. Daten, denen Sie vertrauen können, wann immer Sie sie brauchen.
Was wir liefern
Echtzeit-Streaming
Event-driven Architekturen mit Kafka und Kinesis. Verarbeitung von Millionen Events pro Sekunde mit Exactly-Once-Semantik. Echtzeit-Analytics und sofortige Datenverfügbarkeit.
- Kafka / AWS Kinesis Cluster-Setup
- Event-driven Architektur-Design
- Stream-Verarbeitung mit Flink / Spark Streaming
- Exactly-Once-Lieferung
- Schema Registry & Event-Versionierung
Batch-ETL-Pipelines
Robuste Batch-Verarbeitung mit moderner Orchestrierung. Inkrementelle Ladevorgänge, Datenqualitätsprüfungen und Transformations-Pipelines, die zuverlässig Petabytes verarbeiten.
- Airflow / Dagster Orchestrierung
- dbt Transformationen & Modellierung
- Inkrementelle Verarbeitungsmuster
- Datenqualitätsprüfungen & Validierung
- Automatisierte Wiederholung & Alerting
Data Lake / Warehouse
Moderne Lakehouse-Architektur, die die Flexibilität von Data Lakes mit der Warehouse-Performance kombiniert. Kosteneffiziente Speicherung mit blitzschnellen Abfragen.
- S3 / GCS Data-Lake-Architektur
- Snowflake / BigQuery / Redshift Setup
- Lakehouse mit Delta Lake / Apache Iceberg
- Partitionierungs- & Clustering-Optimierung
- Kosteneffizientes Storage-Tiering
Daten-Orchestrierung
Produktionsreife Workflow-Orchestrierung mit professionellem Monitoring, Alerting und Fehlerbehandlung. DAGs, die Ihr Team verstehen und warten kann.
- Airflow / Dagster Deployment
- Workflow-Monitoring & Observability
- Abhängigkeitsmanagement
- Fehlerbehandlung & Recovery
- SLA-Tracking & Alerting
Datenqualität & Governance
Vertrauen Sie Ihren Daten mit automatisierten Qualitätsprüfungen, Schema-Evolution und vollständigem Lineage-Tracking. Data Contracts zwischen Produzenten und Konsumenten.
- Great Expectations Integration
- Data Contracts & SLAs
- Schema-Evolution-Management
- Daten-Lineage & Impact-Analyse
- Katalog-Integration (DataHub, Atlan)
Analytics-Infrastruktur
Self-Service-Analytics, die Ihr Team befähigt. Semantic Layers, Metriken-Definitionen und BI-Tool-Integration, die mit Ihrer Organisation skaliert.
- BI-Tool-Integration (Metabase, Looker)
- Semantic-Layer-Setup
- Metriken-Layer & Definitionen
- Self-Service-Analytics-Enablement
- Dashboard-Performance-Optimierung
Unser Tech Stack
Apache Kafka, AWS Kinesis, Apache Flink
Apache Airflow, Dagster, Prefect
dbt, Apache Spark, Python
Snowflake, BigQuery, Redshift
Delta Lake, Apache Iceberg, Hudi
Great Expectations, dbt tests, Monte Carlo
Typisches Projekt
Daten-Audit & Architektur
Wir analysieren Ihre aktuelle Daten-Infrastruktur, kartieren Datenquellen und -flüsse und entwerfen die Zielarchitektur. Sie erhalten ein detailliertes Datenarchitektur-Dokument und einen Implementierungsplan.
Pipeline-Entwicklung
Wir entwickeln die Data Pipelines, richten die Orchestrierung ein und implementieren die Transformationen. Alles wird getestet, dokumentiert und folgt Data-Engineering-Best-Practices.
Testing & Deployment
Wir deployen in die Produktion, richten Monitoring und Alerting ein und validieren die Datenqualität. Ihr Team erhält vollständige Dokumentation und Schulung zur neuen Infrastruktur.
Bereit für zuverlässige Data Pipelines?
Erhalten Sie ein kostenloses technisches Briefing. Wir analysieren Ihre aktuelle Daten-Infrastruktur und erstellen eine detaillierte Roadmap für Ihre Data-Pipeline-Architektur.