Data Engineering

3-Zimmer, Küche, Diele, Cloud. Skalierbarer Neubau deiner Datenarchitektur.

Du suchst einen Ort für deine Daten. Wir geben ihnen ein modernes Zuhause.

Die Verlagerung deiner Software-Lösungen in die Cloud ermöglicht dir die Zusammenstellung mehrerer Anwendungen zu einem Software Stack oder Tech Stack. Dieser sogenannte Modern Data Stack ist ein schichtweise kombiniertes System von automatisierten Services, die Daten sammeln, kombinieren, analysieren und schließlich den Wert deiner Daten heben. Unser Data Warehouse Consulting-Service deckt die gesamte Bandbreite strategischer und technologischer Ausstattungsanforderungen ab, um das Management deiner Daten auf ein neues Level zu heben.

Data Warehouse Consulting taod Consulting

Warum brauchst du Data Engineering?

Weil Ordnung nur das halbe Leben, aber der ganze Erfolg deiner Datenanalyse ist.

Mit dem Aufbau eines Modern Data Stack und dem Data Warehouse als Single Source of Truth gewinnst du vollständigen Überblick über alle deine Daten.

Einsparung finanzieller, zeitlicher und kritischer Personalressourcen

Aufbau einer zentralen Architektur

Automatisierte Transformation der Daten

Aufbau eines skalierbaren Datenmodells

Alle Daten an einem Ort

Unsere Data Engineering Services

Der modulare Aufbau eines Modern Data Stack ermöglicht viele Freiheiten, die Entscheidungen und Fachkompetenz erfordern. Darauf sind wir spezialisiert.

Beratung anfragen

Cloud Data Warehouse Setup

Moderne technologische Lösungen in den Bereichen IoT und Cloud verändern die Art und Weise, wie deine Daten gespeichert, strukturiert und abgerufen werden.

Die Verlagerung des Data Warehouse in die Cloud erhöhen massiv die Flexibilität, Skalierbarkeit und Performance deiner Datenarchitektur. Zukunftsweisend ist die Trennung zwischen Data Storage und Data Computing, denn die Serverlast reduziert sich dadurch um ein Vielfaches. Dieses Verfahren sorgt für signifikante Erfolge bei der späteren Verwendung der Datensätze.

Von der ersten Bedarfsanalyse bis zur finalen Umsetzung realisieren wir für dich zeitgemäße Cloud Data Warehouses, die auf Snowflake oder Azure Synapse aufsetzen

Data Pipeline Integration

Datenquellen sollten an einem zentralen Ort angebunden sein. Ein moderner ELT-Stack bietet dir eine kontinuierliche Datenintegration und unternehmensweite Zugänglichkeit mit einem Minimum an manuellen Eingriffen und ohne zeitaufwendigen Code.

Durch eine primäre Ladephase und eine nachgelagerte Transformationsphase gehen keine Informationen verloren, so dass die Qualität von verschiedenen Analysen gesichert ist. Als wichtige Komponente des Modern Data Stack ermöglicht dir die automatisierte Integration eine einheitliche Sicht über die relevantesten Daten sowie deren unkomplizierte Verarbeitung.

Wir unterstützen dich bei der Datenintegration aus unterschiedlichen Systemen in eine Single Source of Truth. Für die Implementierung von Pipelines wählen wir Technologien wie dbt, Fivetran oder Stitch als skalierbare High-Performance-Lösungen.

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Datenwissen für Data Experts

Für alle, die es genauer wissen wollen, halten wir einige wichtige Begriffe, Definitionen und Erklärungen bereit.

Data Warehouse Beratung taod Consulting

Cloud Data Warehouse

Ein Cloud Data Warehouse ist ein Datenbanksystem, das von Anbietenden für Cloud-Dienste verwaltet und gehostet wird. Verglichen mit On-Premise Infrastrukturen bietet ein CDWH enorme Skalierbarkeit und Flexibilität bei kalkulierbaren Kosten.

Data Pipeline

Eine Data Pipeline, oder Daten-Pipeline, ist der Weg, über den Daten von einem Ursprungsort oder einer Quelle hin zu einem Zielort, zum Beispiel ein Data Warehouse, gelangen. Währenddessen werden die Daten transformiert und optimiert, um direkt im Anschluss für die weitere Analyse bereit zu sein.

Datenautomatisierung

Minimierung manueller Anfragen nach Daten durch Automatisierung von Prozessen, zum Beispiel automatisches Importieren der Webinar-Teilnehmerliste in das CRM-Tool.

Datentransformation

Bei der Datentransformation werden Daten von einem Format in ein anderes konvertiert. In diesem Zusammenhang wird auch von Datenbereinigung oder Datenstandardisierung gesprochen. Die Transformation von Daten sichert für die spätere Datenanalyse eine einheitliche Datenbasis.

ETL- / ELT-Prozesse

Hinter dem Kürzel ETL steckt die Abfolge von klassischen Data Pipelines: Extraction – Transform – Load. Rohdaten werden abgerufen, transformiert und dann in Datenbanken eingespeist. Die meisten cloudbasierten Datenbanken folgen aber dem ELT-Ansatz: Extraction – Load – Transform. Dabei werden Datenquellen direkt in das Zielsystem übertragen und erst dort transformiert. Bei besonders großen Datenmengen ist dies von Vorteil, da es die Skalierbarkeit unterstützt und weniger Ressourcen verbraucht.

Low-Code / No-Code

Ist von “Low-Code” oder “No-Code” die Rede, handelt es sich meist um Plattformen, die Programmierschnittstellen vereinfacht visualisieren und damit die Programmierarbeit weg von professionellen Entwicklern und Entwicklerinnen hin zu Personen ohne technischen Background verlagern. Geschäftsprobleme können deutlich schneller vorangetrieben werden, wenn auf komplizierten Code verzichtet werden kann. Die Entwicklungsabteilung kann sich im Gegenzug auf andere Themen konzentrieren.

Dein Kontakt zu uns

Wie können wir dich beraten?

Till Aufderheide
Chief Technology Officer
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