Die Google Cloud ist weit mehr als reine Infrastruktur. Mit BigQuery für skalierbare Datenanalyse, Vertex AI für Machine-Learning- und KI-Workloads, Looker und Data Studio für Business Intelligence sowie einem breiten Ökosystem gemanagter Services bietet sie eine starke Plattformbasis für moderne Datenarchitekturen und KI-Anwendungen.
Wir entwickeln gemeinsam mit dir eine Google-Cloud-Lösung, die zu deiner Datenlandschaft, deinen Prozessen und deinem Reifegrad passt. Ob der Aufbau einer modernen Datenplattform, die Migration bestehender Workloads oder die Umsetzung neuer Analytics- und AI-Szenarien – wir bringen Strategie, Architektur und Umsetzung zusammen, damit aus Potenzial ein produktiver Betrieb wird.
Wir definieren gemeinsam, welche GCP-Services zu euren Anforderungen passen, und entwerfen eine skalierbare, kosteneffiziente Zielarchitektur.
Wir konzipieren und implementieren moderne Datenplattformen mit BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataform und weiteren passenden Google-Cloud-Services.
Mit Vertex AI und der Gemini Enterprise Agent Platform entwickeln wir produktionsnahe KI-Anwendungen für Analyse, Automatisierung und agentische Workflows im Unternehmen.
Wir helfen euch, Daten nicht nur zu speichern, sondern nutzbar zu machen. Dafür entwickeln wir Dashboards und Self-Service-Analytics-Lösungen für Fachbereiche.
Wir begleiten euch bei der Migration bestehender Datenplattformen, BI-Lösungen, Pipelines oder Anwendungen in die Google Cloud.
Wir sorgen für eine transparente und kontrollierbare GCP‑Nutzung. Wir richten Dataplex, IAM und Monitoring so ein, dass eure GCP-Umgebung sicher und nachvollziehbar bleibt.
Wir sind kein reiner Implementierungspartner, der einrichtet und verschwindet. Wir denken von Anfang an in Business-Mehrwert und bleiben so lange dabei, bis eure Plattform wirklich läuft.
Wir starten mit einem konkreten Use Case, liefern früh erste Ergebnisse und bauen die Plattform iterativ weiter aus.
Unsere Beratung endet nicht beim Zielbild. Wir setzen Architekturen, Pipelines, Datenmodelle, Dashboards und AI-Lösungen produktionsreif um.
taod bringt Erfahrung aus Data Engineering, BI, Data Science und AI zusammen. Dadurch entsteht keine isolierte Cloud-Infrastruktur, sondern eine Plattform, die Fachbereiche und IT gleichermaßen weiterbringt.
Wir denken gesamtstrategisch. Das heißt, wir hinterfragen gemeinsam, welche Maßnahmen den größten Hebel haben.
Unser Ziel ist nicht, Abhängigkeiten zu schaffen. Wir dokumentieren, erklären und befähigen eure Teams, damit eure Organisation die Plattform langfristig sicher nutzen und weiterentwickeln kann.
Mit über 650 erfolgreichen Data- und AI‑Projekten verfügen wir über die Erfahrung und das Know-how, um dich bei deinem Vorhaben zu unterstützen.
Wir haben über 55 zertifizierte Data Experts, die sich fortlaufend weiterbilden.
Bei uns arbeiten Data Engineers, Data Analysts und AI-Engineers. So stellen wir sicher, dass wir Projekte über die gesamte Data Journey begleiten können.
Wir analysieren Ausgangslage, Ziele und Prioritäten. So wird schnell klar, wo Google Cloud den größten Hebel hat und womit ihr am sinnvollsten startet.
Auf Basis eurer Anforderungen entwerfen wir eine GCP-Architektur, die zu eurem Stack passt.
Wir setzen die Lösung auf GCP um, integrieren relevante Systeme und schaffen die Basis für stabile, performante und nutzbare Anwendungen.
Auf Wunsch begleiten wir dich fortlaufend. Mit neuen Use Cases, KI-Features und fortlaufender Optimierung
GCP ist besonders stark, wenn Analytics und KI im Mittelpunkt stehen. BigQuery gehört zu den leistungsfähigsten Analyseservices am Markt, und Vertex AI bietet eine ausgereifte Plattform für ML-Workloads. Unternehmen, die bereits Google Workspace nutzen oder eine offene Cloud-Plattform ohne starken Vendor Lock-in suchen, sind hier oft gut aufgehoben. Ob GCP die beste Wahl für euch ist, klären wir gemeinsam im ersten Gespräch.
In vielen Fällen: ja. BigQuery kann klassische On-Premise-Warehouses vollständig ersetzen und bietet dabei deutlich mehr Flexibilität bei Skalierung und Kosten. Ob ein vollständiger Umstieg sinnvoll ist, hängt von eurer bestehenden Landschaft, euren BI-Werkzeugen und euren Latenzanforderungen ab. Wir analysieren eure Situation und empfehlen ein passendes Zielbild.
Ja. GCP lässt sich gut in bestehende Multi-Cloud-Umgebungen integrieren. Wenn ihr z. B. bereits Azure oder AWS einsetzt und GCP für spezifische Workloads nutzen wollt, begleiten wir euch von der Architekturentscheidung bis zur technischen Umsetzung.
Nein. Google Cloud kann auch für moderne Anwendungsarchitekturen, Integrationsszenarien und skalierbare Betriebsmodelle sinnvoll sein. Besonders stark wird GCP dort, wo Daten, Analysen und intelligente Anwendungen zusammenspielen sollen.
Durch ein sauberes Zielbild, klare Verantwortlichkeiten und eine Architektur, die nicht nur auf den ersten Use Case ausgerichtet ist. Genau deshalb betrachten wir nicht nur die technische Einführung, sondern auch Betrieb, Governance und Weiterentwicklung.
We're taking your data management to a new level. Strategically and technologically.
From building a new modern data warehouse in Azure to customer-centric data management
The features of Azure OpenAI and how to tailor the GPT models to your use cases
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