Daten & KI
Data-Engineering-Services
Schaffen Sie das Datenfundament, auf dem Ihr Unternehmen wachsen kann: zuverlässige Pipelines, sauber modellierte Data Warehouses und Daten, denen Sie vertrauen können. Konzipiert und betrieben von einem gründergeführten Team, mit einem Senior Engineer in der Verantwortung.
Mit den Gründern sprechenWas Sie mit den Data-Engineering-Services von Authect bekommen
Jeder Bericht, jede Prognose und jede KI-Funktion braucht Daten, die pünktlich, im richtigen Format und korrekt ankommen. Wir konzipieren und bauen die Systeme, die genau das leisten, über den gesamten Datenlebenszyklus: von einer ehrlichen Bestandsaufnahme über Strategie und Architektur bis zu Pipelines, Speicherung, Qualitätsprüfungen und dem laufenden Betrieb.
Mit Data Engineering beginnen die meisten unserer Projekte in Analytics, Business Intelligence und Machine Learning, denn das Fundament entscheidet, wie weit alles andere reichen kann. Jedes Projekt wird von einem Senior Engineer geleitet, die Gründer sind ab dem ersten Workshop dabei, und jede Pipeline und jedes Data Warehouse liegt vom ersten Tag an in Ihren eigenen Accounts.
Leistungen
Data-Engineering-Services für den gesamten Datenlebenszyklus
Wählen Sie die Bausteine, die Sie jetzt brauchen, und ergänzen Sie den Rest, wenn Sie wachsen. Ein Senior Engineer hält die gesamte Architektur stimmig, egal womit Sie beginnen.
Daten-Audit
Eine Prüfung Ihrer Datenquellen, Infrastruktur, Tools, Richtlinien und Prozesse in jeder Phase des Lebenszyklus. Sie erhalten eine klare Übersicht: was funktioniert, wo Risiken liegen und was Sie zuerst angehen sollten.
Datenstrategie
Ein Plan, mit dem Sie Ihre Daten als Wert managen, samt Roadmap vom heutigen Stand zu Ihrem Ziel, priorisiert nach Nutzen und Aufwand.
Leistung ansehenDatenmanagement, BI und Insights
Berichte und Dashboards, die aus Rohdaten Antworten machen. Sie basieren auf Modellen, denen Ihre Teams vertrauen und die sie selbst erkunden können.
Leistung ansehenDatenmonetarisierung
Neuen Wert in Ihren vorhandenen Daten finden: von klügeren Produkten und Services bis zu Daten, die Sie verantwortungsvoll teilen oder verkaufen können.
DataOps
Versionskontrolle, automatisierte Tests und Continuous Delivery für Pipelines und Datenmodelle. So gehen Änderungen schnell live, ohne nachgelagerte Berichte zu beschädigen.
Leistung ansehenDatenmigration und Cloud-Einführung
Daten zwischen Anbietern oder von On-Premises-Warehouses auf Cloud-Plattformen verlagern, mit laufenden Prüfungen, damit unterwegs nichts verloren geht oder sich verändert.
Leistung ansehenData Governance und Datenqualität
Richtlinien, klare Zuständigkeiten, Zugriffskontrollen und automatisierte Qualitätsprüfungen, damit Ihre Daten sicher, regelkonform und nutzbar bleiben.
Data Warehouses und Data Lakes
Speicherlösungen, die sich danach richten, wie Ihre Daten genutzt werden: vom einzelnen Data Warehouse bis zum Lakehouse, das strukturierte und unstrukturierte Daten vereint.
Leistung ansehenBig-Data-Lösungen
Verteilte Verarbeitung und Streaming für Datenmengen und Event-Volumen, die eine klassische Datenbank übersteigen.
Performance-Optimierung
Wir finden die Engpässe in langsamen Abfragen, Pipelines und Speichern und beheben sie. Das senkt Laufzeiten und Cloud-Kosten.
Geben Sie Ihren Teams Daten, auf die sie sich verlassen können, jeden Morgen.
Kontaktieren Sie unsNutzen
Der Nutzen von Data-Engineering-Services
- 01
Mehr aus Ihren Daten machen
Ein einheitliches, gut organisiertes Fundament ersetzt verstreute Tabellen und Exporte. So lassen sich Daten aus allen Bereichen des Unternehmens endlich zusammenführen und gemeinsam auswerten.
- 02
Entscheidungen auf Basis von Fakten
Wenn die Zahlen einheitlich und aktuell sind, nutzt die Geschäftsführung Meetings für Entscheidungen statt für Diskussionen darüber, wessen Zahlen stimmen.
- 03
Wachstum ohne Neubau
Skalierbar ausgelegte Pipelines und Speicher bedeuten: Neue Produkte, Märkte und Datenquellen kommen hinzu, ohne dass Bestehendes neu gebaut werden muss.
- 04
Effiziente Datenprozesse
Automatisierte, überwachte Pipelines ersetzen manuelle Exporte und nächtliche Skripte. Das verkürzt die Verarbeitungszeit und die Stunden, die Ihr Team mit der Behebung von Fehlern verbringt.
- 05
Korrekte und sichere Daten
Qualitätsprüfungen, klare Zuständigkeiten, Zugriffskontrollen und Verschlüsselung schützen sensible Informationen und decken Probleme auf, bevor jemand einen Bericht darauf aufbaut.
Vorgehen
So setzen wir Data-Engineering-Projekte um
In fünf Phasen kommen Sie von verstreuten Quellen zu einem Fundament, das von selbst läuft. Ein Gründer und ein Senior Engineer begleiten Sie in jeder Phase, und Sie sehen früh funktionierende Ergebnisse statt einer großen Enthüllung am Ende.
Warum Authect
Warum Authect für Data Engineering
- 01
Alles aus einer Hand
Wir übernehmen den gesamten Weg von den Quellsystemen bis zu Dashboards und Modellen. So passen die Teile zusammen, und ein Team trägt die Verantwortung für das Ergebnis.
- 02
Auf Ihre Branche zugeschnitten
Wir gestalten jedes Datenmodell danach, wie Ihr Unternehmen tatsächlich arbeitet und welche Regeln es einhalten muss, statt es in eine generische Vorlage zu pressen.
- 03
Für die Menschen gemacht, die damit arbeiten
Daten helfen nur, wenn Menschen sie nutzen können. Wir entwickeln Berichte und Datenprodukte gemeinsam mit ihren Nutzern, damit die Erkenntnisse klar sind und sich leicht umsetzen lassen.
- 04
Vom ersten Tag an Ihres
Code, Pipelines und Infrastructure as Code liegen in Ihren Repositories und Cloud-Accounts, so dokumentiert, dass Ihr eigenes Team jederzeit übernehmen kann.
FAQ
FAQ zu Data Engineering
Was ist Data Engineering?
Data Engineering umfasst Konzeption, Aufbau und Betrieb der Systeme, die die Daten eines Unternehmens erfassen, speichern, transformieren und bereitstellen. Dazu gehören Pipelines, die Daten aus Quellsystemen übertragen, Data Warehouses und Data Lakes, in denen sie gespeichert werden, sowie Qualitätsprüfungen und Governance, die sie vertrauenswürdig halten. So haben Analysten, Dashboards und Modelle stets verlässliche Daten.
Wie unterstützt Data Engineering das Unternehmenswachstum?
Wachstum bringt mehr Systeme, mehr Kunden und mehr Daten. Gutes Data Engineering sorgt dafür, dass diese zusätzlichen Daten schnell nutzbar werden, statt sich in Silos anzusammeln. Es verkürzt den Weg von der Frage zur Antwort, macht den Start neuer Analytics- und KI-Projekte günstiger und hält das Reporting einheitlich, während sich das Unternehmen verändert.
Was ist der Unterschied zwischen Data Engineering und Data Science?
Data Engineers bauen und pflegen die Infrastruktur, die Daten verfügbar und verlässlich macht. Data Scientists nutzen diese Daten, um zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und Modelle zu entwickeln. Beide arbeiten eng zusammen, und in der Praxis fließt bei den meisten Data-Science-Projekten ein großer Teil des Aufwands in Data Engineering.
Woran erkenne ich, ob mein Unternehmen Data-Engineering-Services braucht?
Typische Anzeichen sind Berichte, die tagelang von Hand erstellt werden, Teams mit unterschiedlichen Zahlen für dieselbe Kennzahl, Pipelines, die unbemerkt ausfallen, langsame oder teure Abfragen und KI-Ideen, die stocken, weil die Daten nicht bereit sind. Wenn Ihnen etwas davon bekannt vorkommt, zeigt ein kurzes Audit, wo Sie anfangen sollten.
Welche Technologien werden im Data Engineering typischerweise eingesetzt?
Wir arbeiten mit Cloud-Data-Warehouses und Lakehouses wie Snowflake, Databricks, BigQuery und Amazon Redshift, Transformations-Tools wie dbt, Orchestrierungs-Tools wie Apache Airflow, Streaming mit Apache Kafka, Python und SQL sowie den Datendiensten von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud. Wir empfehlen, was zu Ihren Daten, Ihrem Team und Ihrem Budget passt.
Was sind ETL und ELT?
Beide beschreiben, wie Daten aus Quellsystemen in ein Data Warehouse gelangen. Bei ETL (Extract, Transform, Load) werden die Daten vor dem Laden transformiert. Bei ELT (Extract, Load, Transform) werden zuerst die Rohdaten geladen und dann im Data Warehouse transformiert. Das passt gut zu modernen Cloud-Plattformen und hält die Originaldaten für neue Zwecke verfügbar.
Wie hängen Data Engineering und Cloud-Migration zusammen?
Der Umzug von Daten in die Cloud ist oft der erste Schritt eines Data-Engineering-Projekts und der beste Zeitpunkt, Struktur und Qualität zu verbessern. Wir planen die Migration zusammen mit der Zielarchitektur, damit Sie nicht einfach alte Probleme auf eine neue Plattform kopieren.