Snowflake oder Databricks – welche Plattform passt zu uns?

Das entscheiden wir gemeinsam anhand eines Bewertungsrasters statt nach Lieblingsplattform: dominierende Use Cases, vorhandene Team-Skills, bestehendes Cloud-Setup, Datenvolumen, Latenz, Compliance und Kostenmuster. Wir sind auf beiden zertifiziert und an keine Provision gebunden – oft ist auch eine Kombination oder Microsoft Fabric die passendere Antwort.

Was kostet ein Data-Engineering-Projekt – und ab wann rechnet es sich?

Wir starten mit einem Business Case in rund zwei Wochen. Teurer als das Projekt sind meist der Cost-of-Delay und ungetunte Cloud-Kosten; eingebautes FinOps senkt die Cloud-Kosten typischerweise um 20–40 %. Abgerechnet wird je nach Vorhaben als Festpreis-Paket oder im Time-&-Material-Modell.

Können wir das nicht selbst inhouse aufbauen?

Können Sie – inhouse dauert es allerdings meist doppelt so lange. Wir bringen erprobte Templates und Hersteller-Zugang mit und übergeben die Plattform definiert, sodass Ihr Team sie anschließend eigenständig weiterführt.

Wie stellen Sie Datenschutz und Compliance der Datenpipelines sicher?

Compliance bauen wir als Gate in die Pipeline ein, nicht als nachgelagertes Audit. Dazu gehören Qualitäts-Tests mit dbt, Great Expectations und Soda, ein Data Catalog mit automatisierter Lineage, Zugriffskonzepte über RBAC und ABAC, Tag-based Masking und PII-Klassifikation sowie DSGVO-konforme Pseudonymisierung und Löschkonzepte. Data Act, NIS2 und EU AI Act denken wir von Anfang an mit.

Wie passt Data Engineering zu unserer KI-Strategie?

KI ist nur so gut wie die Daten darunter. Für GenAI müssen heute auch unstrukturierte Daten – Dokumente, Texte – nutzbar, klassifiziert und mit Lineage versehen sein. Wir planen die Plattform deshalb von Anfang an für strukturierte und unstrukturierte Daten und schaffen die Data Readiness, auf der Modelle verlässlich aufsetzen.

Person mit Schutzhelm kniet vor einem hohen Turm aus Holzklötzen und setzt einen Baustein am Fuß ein, in blau-rotem Licht

Data Engineering Services

Ihr Fundament für verlässliche Daten, Analytics und KI

Bevor KI liefert, müssen die Daten stimmen

KI- und Analytics-Vorhaben stehen und fallen mit der Datenbasis. Wo Zahlen sich widersprechen, Plattformen halb leer bleiben und Pipelines ohne Tests laufen, hilft auch das beste Modell nicht weiter.

Wir bauen das Fundament darunter: integrierte, qualitätsgesicherte Daten, die verlässlich verfügbar sind – produktiv betrieben statt als Proof of Concept für die Schublade.

Less Technology. Better Business.

Kostenlosen Beratungstermin vereinbaren

Produktiv statt Pilotprojekt

Rund 70 % unserer Engagements münden in eine produktiv betriebene Plattform – mit getestetem Code und Senior-Engineers ab Tag eins.

Architektur ohne Ballast

Unsere Medallion-Reference-Architecture trägt den Use Case mit 20–30 % weniger Komponenten – schlank, wartbar und ohne Over-Engineering.

Herstellertiefe ohne Bindung

Zertifiziert auf Snowflake, Databricks, Microsoft und AWS, aber ohne Provision – wir empfehlen, was Ihr Use Case braucht, nie die Marge.

Kosten von Beginn an

FinOps planen wir von Tag eins ein: Tagging, Right-Sizing und Alerts senken Ihre Cloud-Kosten typischerweise um 20–40 % gegenüber Standard.

Data Engineering Services: das Fundament unter Analytics und KI

Data Engineering Services sind das Handwerk und die Infrastruktur, die Ihre Daten verlässlich verfügbar, integriert, qualitätsgesichert und nutzbar machen – Plattformen, Pipelines, Modellierung und Betrieb. Sie sind die Schicht, auf der Analytics und KI überhaupt erst tragfähig aufsetzen, und damit fast immer der kritische Pfad. Als Data Engineering Consulting bündeln wir Strategie, Architektur und Tool-Entscheidung.

Innerhalb der Data Engineering Services konzentrieren wir uns auf die Datenbasis – das Fundament. Die Modelle darauf, BI-Reporting und vollständige Governance-Programme übernehmen unsere Schwester-Teams aus Data Science, KI, Analytics und Governance Consulting, sodass Sie alles aus einer Hand bekommen. Bewusst verzichten wir nur auf eines: reine Tool-Lizenzierung und Reselling – das hält unsere Empfehlung neutral.

DWH-Consulting, DWH-Services und Data Integration – drei Teilleistungen

Drei Begriffe, die oft synonym benutzt werden, meinen Unterschiedliches:

Data Warehouse Consulting: die konzeptionelle Seite – Modellierung und Architektur.
Data Warehouse Services: die umsetzende Seite – Aufbau und Betrieb.
Data Integration Services: der Spezialfall, Quellsysteme anzubinden und Daten zusammenzuführen.

Ob ETL oder ELT, Data Lake oder Lakehouse, Data Mesh oder Streaming – diese Begriffe ordnen wir bei Bedarf ein. In modernen Cloud- und Lakehouse-Architekturen dominiert ELT, in regulierten oder Legacy-Szenarien bleibt ETL relevant.

Strategie & Assessment: Reifegrad, Zielbild, priorisierte Roadmap mit Business Case.
Architektur & Design: Zielarchitektur aus Lakehouse, DWH oder Streaming, Datenmodell und Sicherheitskonzept.
Plattform-Aufbau: Cloud-nativ, mit Infrastructure as Code, CI/CD, Datenkatalog und Observability.
Pipeline-Entwicklung & Integration: heterogene Quellen, Batch und Streaming, mit eingebauten Qualitätstests.
Migration & Modernisierung: Legacy-DWH Richtung Cloud-Lakehouse, risikoarm und in Wellen.
Betrieb & Optimierung: Run, SRE-Mindset, FinOps und Performance-Tuning.

Wann sich ein Neubau lohnt – und wann nicht

Die meisten Projekte starten aus einer von vier Lagen. KI oder GenAI ist geplant, doch die Daten sind nicht bereit – es fehlt an Qualität, Integration oder einer governed Plattform. Ein Legacy-DWH wie Oracle, Teradata oder SAS ist teuer, langsam und am Lebenszyklus-Ende.

Datensilos liefern widersprüchliche Zahlen, und das Reporting verliert an Vertrauen. Oder eine Cloud-Migration trifft auf wachsendes Datenvolumen und steigende Regulatorik – DORA, NIS2 und der EU AI Act erhöhen den Druck auf Nachvollziehbarkeit.

Vom CDO bis zur Geschäftsführung

An der Entscheidung für eine Datenplattform hängen meist mehrere Rollen – mit unterschiedlichen Prioritäten. Wir holen jede mit dem Argument ab, das für sie zählt:

CDO / Head of Data

Schnellere, verlässliche Daten für Analytics und KI, messbar in der Time-to-Insight.

IT-Leitung/CIO

Stabilität und beherrschbare Kosten durch SRE-Mindset, Automatisierung und FinOps.

Fachbereich

Endlich verlässliche Zahlen und Self-Service, ohne Warteschleife über die IT.

Geschäftsführung

Investitionssicherheit durch klaren Business Case, ROI und Cost-of-Delay.

Energiewirtschaft & Utilities

Smart-Meter-Daten, Marktkommunikation und Zeitreihen-Verarbeitung auf KRITIS-konformen Plattformen – mit dem Rollout nach MsbG werden daraus Massen-Zeitreihen, die Performance und Governance fordern.

Typische Use Cases: Einspeise- und Lastprognosen für PV und Wind, Netzauslastungs-Analysen und Asset-Monitoring. Je höher der Anteil volatiler Erzeugung, desto stärker hängen Prognosegüte und Netzstabilität an verlässlichen Echtzeitdaten.

Produktion & Industrie

MES-, Shopfloor- und Sensordaten, OT/IT-Integration über OPC UA und MQTT, dazu Streaming und Edge-Anbindung.

Daraus entstehen konkrete Use Cases: Predictive Maintenance, OEE- und Ausschuss-Analysen, Track & Trace und der digitale Zwilling einer Anlage. Den Mehrwert bringt erst die Zusammenführung jahrelanger Maschinenhistorie mit Echtzeit-Strömen – die Basis für belastbare Vorhersagen statt isolierter Dashboards.

Versicherung

Schaden- und Vertragsdatenmodelle, Aktuariats-Datenflüsse und BCBS-239- sowie DORA-relevante Lineage – mit IFRS 17 und Solvency II steigt der Anspruch an Datenmenge und -qualität zusätzlich.

Daraus folgen Use Cases wie Betrugserkennung im Schaden, Underwriting- und Tarifierungs-Analytics und belastbare Reserve-Daten. Weil diese Daten historisch in getrennten Systemen liegen, ist ihre saubere Zusammenführung die Voraussetzung für jede dieser Auswertungen.

Automotive & Mobilität

Telematik- und Connected-Vehicle-Daten mit hohen Volumen- und Streaming-Anforderungen, zunehmend reguliert durch den EU Data Act und die DSGVO. Im Einsatz sind sie für Flottenmanagement, die Auswertung von Fahr- und ADAS-Daten in der Entwicklung und für Mobility-as-a-Service. Mit wachsender Flotte entscheidet die Architektur darüber, ob Telemetrie in Echtzeit auswertbar bleibt oder im Datenvolumen erstickt.

Phase 1: Diagnose & Zielbild

In ein bis zwei Wochen sprechen wir mit Ihren Stakeholdern, nehmen Quellen, Bestand und Reifegrad auf und schärfen das Zielbild. Am Ende steht eine priorisierte Roadmap mit Business Case und ersten Quick Wins – ein klarer Fahrplan statt eines dicken Konzeptbergs.

Phase 2: Architektur & erster Durchstich

Im Architektur-Design (drei bis vier Wochen) legen wir Zielarchitektur, Tool-Wahl, Datenmodell sowie Sicherheits- und FinOps-Konzept fest. Der PoC führt dann eine Quelle end-to-end durch – mit Tests und Katalog, erster Durchstich meist in vier bis sechs Wochen.

Phase 3: Aufbau & Integration

Über drei bis neun Monate skalieren wir auf weitere Quellen und Domänen und migrieren Legacy in Wellen. Je nach Vorhaben arbeiten wir im Festpreis, in Time & Material, im dedizierten oder – am häufigsten – im hybriden Team, ergänzt um South-Shoring mit Senior-Steuerung.

Phase 4: Betrieb & Optimierung

Nach Go-Live und Hypercare übernehmen wir auf Wunsch den laufenden Betrieb: Run, SRE-Mindset, FinOps und Tuning, als Managed Service oder im Kundenteam. Gesteuert wird nach harten KPIs – Time-to-Insight, Pipeline-Zuverlässigkeit, Datenqualität, Cloud-Kosten und ROI.

Häufige Fragen zu Data Engineering Services

Snowflake oder Databricks – welche Plattform passt zu uns?

Das entscheiden wir gemeinsam anhand eines Bewertungsrasters statt nach Lieblingsplattform: dominierende Use Cases, vorhandene Team-Skills, bestehendes Cloud-Setup, Datenvolumen, Latenz, Compliance und Kostenmuster. Wir sind auf beiden zertifiziert und an keine Provision gebunden – oft ist auch eine Kombination oder Microsoft Fabric die passendere Antwort.
Was kostet ein Data-Engineering-Projekt – und ab wann rechnet es sich?

Wir starten mit einem Business Case in rund zwei Wochen. Teurer als das Projekt sind meist der Cost-of-Delay und ungetunte Cloud-Kosten; eingebautes FinOps senkt die Cloud-Kosten typischerweise um 20–40 %. Abgerechnet wird je nach Vorhaben als Festpreis-Paket oder im Time-&-Material-Modell.
Können wir das nicht selbst inhouse aufbauen?

Können Sie – inhouse dauert es allerdings meist doppelt so lange. Wir bringen erprobte Templates und Hersteller-Zugang mit und übergeben die Plattform definiert, sodass Ihr Team sie anschließend eigenständig weiterführt.
Wie stellen Sie Datenschutz und Compliance der Datenpipelines sicher?

Compliance bauen wir als Gate in die Pipeline ein, nicht als nachgelagertes Audit. Dazu gehören Qualitäts-Tests mit dbt, Great Expectations und Soda, ein Data Catalog mit automatisierter Lineage, Zugriffskonzepte über RBAC und ABAC, Tag-based Masking und PII-Klassifikation sowie DSGVO-konforme Pseudonymisierung und Löschkonzepte. Data Act, NIS2 und EU AI Act denken wir von Anfang an mit.
Wie passt Data Engineering zu unserer KI-Strategie?

KI ist nur so gut wie die Daten darunter. Für GenAI müssen heute auch unstrukturierte Daten – Dokumente, Texte – nutzbar, klassifiziert und mit Lineage versehen sein. Wir planen die Plattform deshalb von Anfang an für strukturierte und unstrukturierte Daten und schaffen die Data Readiness, auf der Modelle verlässlich aufsetzen.

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Engineering, das in Produktion ankommt

Produktiv statt Pilotprojekt

Architektur ohne Ballast

Herstellertiefe ohne Bindung

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