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Architekt vor einer Glaswand mit einem handgezeichneten Diagramm aus Blöcken und Zylindern

Daten & KI

Entwicklung von Datenplattformen

Führen Sie Ihre Daten auf einer Plattform zusammen, die um Ihr Geschäft herum gebaut ist: für verlässliches Reporting, schnellere Analysen und KI, der Sie vertrauen können. Konzipiert und umgesetzt von einem gründergeführten Team.

Mit den Gründern sprechen

Was Sie mit einer Datenplattform von Authect bekommen

Eine Datenplattform ist die gemeinsame Infrastruktur, die Ihre Daten zusammenführt: Datenbanken, Warehouses und Lakes, die Pipelines, die sie speisen, und darauf die Werkzeuge für Analyse, Governance und Sicherheit. Gut umgesetzt, wird sie zur ersten Anlaufstelle für jedes Team, das Antworten sucht.

Wir konzipieren Plattformen skalierbar und flexibel, damit sie neue Quellen, Nutzer und Workloads aufnehmen können, ohne neu gebaut zu werden. Intelligente Automatisierung hält die Daten im Fluss, und klare Zugriffsregeln sorgen dafür, dass Mitarbeitende schnell und selbstständig abrufen und analysieren können, was sie brauchen.

Jede Plattform wird von einem Senior Engineer verantwortet, die Gründer sind ab dem ersten Workshop dabei. Wir sind herstellerunabhängig, und die Plattform läuft vom ersten Tag an in Ihren Cloud-Konten, als Code definiert und für Ihr Team dokumentiert.

Unsere Lösungen

Datenplattform-Lösungen, die wir umsetzen

Welche Plattform passt, hängt von Ihren Daten, Ihren Nutzern und davon ab, wie schnell Entscheidungen fallen müssen. Das sind die Bausteine, mit denen wir arbeiten, oft in Kombination.

  • Data Warehouses

    Ein zentraler, für Abfragen optimierter Speicherort für strukturierte und historische Daten und die einzige verlässliche Quelle für Reporting und Analysen im ganzen Unternehmen.

  • Data Lakes und Lakehouses

  • Cloud-Datenplattformen

  • Hybride Datenplattformen

  • Echtzeit-Datenplattformen

  • Digital-Adoption-Plattformen

  • Integrationsplattformen (iPaaS)

Mehrwert

Der Mehrwert einer individuellen Datenplattform für Ihr Unternehmen

  1. 01

    Alle Daten an einem zugänglichen Ort

    Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten aus dem ganzen Unternehmen liegen gebündelt in einem Repository. Niemand muss mehr Systeme und Exporte durchsuchen.

  2. 02

    Bessere Entscheidungen

    Sind die Daten sauber und verknüpft, werden Prognosemodelle, Data Mining und Echtzeitanalysen zu praktischen Werkzeugen statt zu einmaligen Projekten.

  3. 03

    Effizientere Abläufe

    Automatisierte Erfassung, Transformation und Verarbeitung ersetzen die manuelle Datenpflege. Das reduziert Fehler und gibt Ihrem Team Zeit für die Analyse.

  4. 04

    Governance und Sicherheit von Anfang an

    Zentrale Speicherung macht es leichter, Standards durchzusetzen, Zugriffe zu steuern, die Herkunft der Daten nachzuverfolgen und regulatorische Anforderungen an Ihre Daten zu erfüllen.

  5. 05

    Raum zum Wachsen

    Eine auf Wachstum ausgelegte Architektur nimmt neue Datenquellen, Nutzer und Anwendungsfälle auf, wenn sich Ihr Geschäft verändert, ohne dass Sie von vorn beginnen.

  6. 06

    Einfachere Zusammenarbeit

    Berechtigte Nutzer im ganzen Unternehmen finden und teilen verlässliche Daten. So bauen Teams auf der Arbeit der anderen auf, statt sie doppelt zu machen.

Vorgehen

Wie wir Datenplattformen entwickeln und integrieren

In vier Phasen führen wir Ihre Plattform von den Anforderungen bis in den Produktivbetrieb. Sie sehen früh funktionierende Teile, und ein Senior Engineer verantwortet die Architektur von Anfang bis Ende.

  1. 01

    Planung und Anforderungen

    Gemeinsam mit Ihnen verstehen wir Ihre Datenquellen, Nutzer und Geschäftsziele. Dann legen wir fest, welche Ergebnisse die Plattform liefern muss, ihren Umfang und eine Roadmap.

  2. 02

    Datenmodellierung und Architektur

    Aus den Anforderungen entstehen konzeptionelle und logische Datenmodelle und eine Architektur: die Komponenten, Technologien, das Sicherheitsmodell und die Datenflüsse dazwischen.

  3. 03

    Entwicklung der Plattform

    Wir bauen, konfigurieren und integrieren Speicher, Verarbeitung, Pipelines und Analysewerkzeuge in kurzen Iterationen, als Code definiert und laufend getestet.

  4. 04

    Bereitstellung und Wartung

    Nach Tests und Abnahme anhand der vereinbarten Kriterien nehmen wir die Plattform in Betrieb, schulen Ihr Team und überwachen, optimieren und erweitern sie dann, wenn Ihre Anforderungen wachsen.

Branchen

Branchenspezifische Anwendungsfälle für Datenplattformen

Gesundheitswesen

Ein zentrales, sicheres Repository für Patientenakten, Daten für prädiktive Analysen und Prävention, Unterstützung der klinischen Forschung, Daten aus Fernüberwachung und Telemedizin sowie operative Analysen für einen reibungslosen Klinikbetrieb.

Arzt und Patient sehen sich am Schreibtisch ein Tablet an, daneben ein Stethoskop
Einzelhandel

Gebündelte Kundendaten für Segmentierung und Personalisierung, Bedarfsprognosen und Bestandsoptimierung, eine Omnichannel-Sicht auf jede Bestellung, Transparenz in der Lieferkette und Echtzeitanalysen für den Filialbetrieb.

Hände verpacken einen Strickpullover in einen Karton an einer Ladentheke neben einem Kartenterminal
Medien & Unterhaltung

Zielgruppen-Insights und Segmentierung, Echtzeitanalysen von Streaming-Daten, Empfehlungssysteme, Ad-Targeting und Monetarisierung, Rechte- und Lizenzmanagement sowie Prognosen zur Performance von Inhalten.

Hände eines Videoeditors auf der Tastatur, Schnitt-Timeline auf dem Bildschirm
Fintech

Warehouses für Finanzreporting und -analyse, automatisiertes Risiko- und Aufsichtsreporting, Daten für Investitionsentscheidungen, Budgetierung und Planung, Transaktionsüberwachung in Echtzeit sowie Asset-Liability-Management.

Person zeigt auf einen Laptop mit Charts neben gedruckten Berichten und einem Tablet
Versicherungen

Datenbasierte Risikobewertung und Underwriting, schnellere Schadenbearbeitung, Kundenprofile und personalisierte Services, prädiktive Analysen zur Schadenverhütung und Vertragsänderungen in Echtzeit.

Hand fotografiert mit dem Smartphone eine Delle am Auto, Autoschlüssel in der Hand
Logistik

Eine gemeinsame Sicht auf Flotten-, Lager- und Auftragsdaten, Sendungsverfolgung in Echtzeit, Routen- und Kapazitätsplanung, Bedarfsprognosen und Analysen, die zeigen, wo entlang der Kette Zeit und Geld verloren gehen.

Hände scannen ein verklebtes Paket mit einem Barcode-Handscanner
Energie

Plattformen für große Mengen an Sensor- und Zählerdaten, Anlagenleistung und vorausschauende Wartung, Verbrauchs- und Erzeugungsprognosen sowie das Reporting, das Regulierungsbehörden und Investoren verlangen.

Ingenieur mit Tablet vor einem geöffneten Schaltschrank

Warum Authect

Was die Datenplattform-Entwicklung von Authect auszeichnet

  1. 01

    Software-Engineering als Fundament

    Wir bauen Datenplattformen so wie jede ernsthafte Software: sorgfältig konzipiert, als Code definiert, getestet, geprüft und dokumentiert. So bleiben sie zuverlässig, während sie wachsen.

  2. 02

    Strategie und Data Science im selben Team

    Die Engineers, die Ihre Plattform konzipieren, verstehen auch Datenstrategie und Machine Learning. So richtet sich die Plattform danach, wie die Daten tatsächlich genutzt werden.

  3. 03

    Gründer und ein Senior Engineer in jedem Projekt

    Sie arbeiten direkt mit den Menschen, die Ihre Plattform konzipieren und bauen, nie über einen Vertriebler oder eine Kette von Account Managern.

  4. 04

    Ihre Plattform, Ihre Konten

    Alles, was wir bauen, läuft in Ihren Cloud-Konten und auf Tools Ihrer Wahl, ohne proprietäre Schicht, die Sie an uns bindet.

Ingenieur hält ein Skizzenbuch vor zwei Monitoren an einem Arbeitsplatz für Datenplattformen hoch

Technologien

Die Plattformen und Tools, mit denen wir arbeiten

Wir sind herstellerunabhängig. Wir empfehlen Technologie nach Ihren Datenmengen, den Fähigkeiten Ihres Teams, Ihren bestehenden Verträgen und den Betriebskosten. Die Vor- und Nachteile erklären wir offen, damit Sie die Entscheidung treffen.

Mit diesen Tools arbeiten wir am häufigsten. Haben Sie sich bereits für eine Plattform entschieden, bauen wir darauf auf, statt sie zu ersetzen.

Warehouses und Lakehouses

  • Snowflake

    Ein Cloud-Data-Warehouse, das Speicher und Rechenleistung trennt, gut geeignet, wenn viele Teams dieselben Daten abfragen.

  • Databricks

    Ein Lakehouse, das Data Engineering, Analytics und Machine Learning auf offenen Tabellenformaten vereint.

  • BigQuery, Redshift und Microsoft Fabric

    Die nativen Analyseplattformen von Google Cloud, AWS und Azure, die naheliegende Wahl, wenn Sie bereits auf einen dieser Anbieter setzen.

Pipelines und Verarbeitung

  • dbt

    Getestete, dokumentierte SQL-Transformationen unter Versionskontrolle, damit sich Datenmodelle sicher ändern lassen.

  • Apache Airflow

    Orchestrierung, die Pipelines plant und überwacht, mit automatischen Wiederholungen und klarem Einblick in jeden Lauf.

  • Apache Kafka und Spark

    Streaming und verteilte Verarbeitung für Echtzeit-Ereignisse und Datenmengen, die für einen einzelnen Rechner zu groß sind.

Insights

FAQ

Häufige Fragen zu Datenplattformen

Was ist eine Datenplattform?

Eine Datenplattform ist die gemeinsame Infrastruktur, mit der ein Unternehmen seine Daten integriert, speichert, steuert und analysiert. Meist umfasst sie Pipelines, die Daten aus Ihren Systemen sammeln, ein Warehouse, einen Lake oder ein Lakehouse als Speicher sowie Werkzeuge für Transformation, Analytics, Machine Learning, Sicherheit und Zugriffskontrolle. So arbeiten alle mit denselben verlässlichen Daten.

Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse: Was brauchen wir?

Ein Warehouse eignet sich für strukturierte Daten und schnelles, einheitliches Reporting. Ein Lake speichert große Mengen roher und unstrukturierter Daten kostengünstig. Ein Lakehouse verbindet beides und ergänzt den Lake-Speicher um verlässliche Tabellen und Governance. Viele Unternehmen landen bei einer Kombination. Wir empfehlen, was zu Ihren Daten, Workloads und Ihrem Budget passt.

Sollten wir eine individuelle Plattform bauen oder ein Standardprodukt nutzen?

Meist beides. Wir bauen auf bewährten Managed Services wie Snowflake, Databricks oder den Tools Ihres Cloud-Anbieters auf und passen Datenmodelle, Pipelines, Sicherheit und Integrationen an Ihr Geschäft an. So bekommen Sie eine Plattform, die passt, ohne neu zu erfinden, was bereits funktioniert.

Funktioniert eine neue Plattform mit unseren bestehenden Systemen?

Ja. Die Anbindung Ihrer bestehenden Systeme, von ERP und CRM bis zu Altdatenbanken und Tabellen, ist ein zentraler Teil der Arbeit. Müssen Daten On-Premises bleiben, konzipieren wir eine hybride Plattform, die sie dort belässt und trotzdem für Analysen verfügbar macht.

Wie halten Sie die Betriebskosten im Griff?

Wir dimensionieren die Rechenleistung passend zum Workload, trennen Speicher und Verarbeitung, wo die Plattform es erlaubt, planen rechenintensive Jobs sinnvoll ein und richten von Anfang an Budgets, Warnmeldungen und Kostenberichte ein. Sie sehen, was jeder Teil der Plattform kostet und warum.

Erzählen Sie uns, was Sie entwickeln. Einer der Gründer antwortet innerhalb eines Werktags – und setzt es mit Ihnen um.

Wir speichern Ihre Angaben in unserem CRM, um Sie zu Ihrer Anfrage kontaktieren zu können. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.