≤ 60 min
Freshness-SLA
Kernmodelle bleiben aktuell.
Data Warehouse
Ihr skalierbares Datenfundament für Reporting, Self-Service und KI. Sauber modelliert, zuverlässig betrieben und kostenkontrolliert.
360°End-to-End Delivery
Was wir machen
Aufbau einer zentralen, skalierbaren Datenplattform für Reporting, Self-Service-BI und KI. Mit sauberem Datenmodell, stabiler Data Governance, hoher Sicherheit und transparenter Kostenkontrolle.
Plattformen: Snowflake, BigQuery, Azure Synapse. Datenmodellierung mit Star Schema oder Data Vault 2.0, ELT mit dbt, Rollen und Berechtigungen sowie Performance- und Kostenmonitoring.
01
Snowflake, BigQuery, Azure Synapse
02
Datenmodell: Star Schema / Data Vault 2.0
03
ELT mit dbt
04
Rollen, Governance & Security
05
Performance & Kostenmonitoring
Inklusive Datenmodell, Governance, Tests, Automatisierung & Kostenmonitoring, kein „nur das DWH hinstellen“-Projekt.
Mobile System
USP
Warum mit uns
Wir planen Datenmodelle, Pipelines und Governance so, dass Ihr Data Warehouse von Anfang an belastbar ist. Performance, Kosten und Security werden kontinuierlich überwacht, damit Reporting und KI-Use-Cases auf verlässlichen Daten laufen. Sie behalten klare KPIs und einen transparenten Betrieb.
Zielwerte unserer Systeme
LaunchScale
Richtwerte für produktive Systeme
≥ 99 %
Datenqualität
DQ-Gates & Checks in CI/CD.
≤ 10 %
Budgetabweichung
FinOps-Regeln & Kostenalarme.
Sauber modelliert & skalierbar
Wir entwickeln ein Datenmodell, das fachlich stimmt und technisch langfristig trägt. Je nach Use Case setzen wir Star Schema, Data Vault 2.0 oder hybride Modelle ein, inklusive klarer Semantik, Dimensionslogik und nachvollziehbarer Business-Definitionen.
Sicher & regelkonform
Governance ist bei uns Teil des Designs. Wir implementieren Rollen und Rechtemodelle, Data Classification, Masking oder Tokenization sowie Auditierbarkeit, damit sensible Daten kontrolliert bleiben und Compliance-Anforderungen zuverlässig erfüllt werden.
Kosten im Griff
Wir steuern Kosten systematisch statt nur einzelne Abfragen zu optimieren. Materialisierungsstrategien, Workload-Management und Guardrails für Nutzung und Skalierung halten Budgets stabil. Monitoring, Query-Optimierung und automatisierte Qualitätschecks sichern SLAs und verlässliche Dashboards.
Häufig gestellte Fragen
Ein Data Warehouse bündelt Daten aus verschiedenen Quellsystemen (ERP, CRM, Shop, IoT, etc.) in einem sauberen, einheitlichen Modell. Damit arbeiten Fachbereiche und Management mit denselben, geprüften Kennzahlen, ohne Performance-Risiken für operative Systeme. Reporting, Self-Service-BI und KI greifen auf eine „Single Source of Truth“ zu – statt auf eigene Excel-Logiken und widersprüchliche Zahlen.