≤ 60 min
Freshness-SLA
Kernmodelle bleiben aktuell.
Data Warehouse
Ihr skalierbares Datenfundament für Reporting, Self-Service und KI – sauber modelliert und kontrolliert.
360°End-to-End Delivery
Was wir machen
Aufbau einer zentralen, skalierbaren Datenplattform für Reporting, Self-Service-BI und KI – mit sauberem Datenmodell, solider Sicherheit und voller Kostenkontrolle.
Plattformen: Snowflake, BigQuery, Azure Synapse. Datenmodellierung (Star Schema / Data Vault 2.0), ELT mit dbt, Rollen-/Governance-Konzepte sowie Performance- & 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 QA, Security, CI/CD & Monitoring – kein „nur die App“-Projekt.
Mobile System
USP
Warum mit uns
Wir planen Modelle, Pipelines und Governance so, dass das Warehouse von Anfang an belastbar ist. Performance, Kosten und Security werden kontinuierlich gemonitort, damit Reports und KI-Use-Cases auf stabilen 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 schaffen ein Datenmodell, das fachlich stimmt und technisch langfristig trägt – als belastbares Fundament für Reporting, Self-Service und KI. Je nach Use Case setzen wir Star Schema, Data Vault 2.0 oder hybride Modelle ein, inklusive klarer Semantik und nachvollziehbarer Business-Definitionen.
Sicher & regelkonform
Enterprise-Datenplattformen brauchen Governance „by Design“ – nicht als nachträgliches Add-on. Wir implementieren Rollen- und Rechtemodelle, Data Classification, Masking/Tokenization sowie Auditierbarkeit, sodass sensible Daten kontrolliert bleiben.
Kosten im Griff
Wir optimieren nicht nur Abfragen – wir steuern Kosten systematisch: mit sinnvollen Materialisierungsstrategien, Workload-Management und klaren Guardrails für Nutzung und Skalierung. Performance-Monitoring, Query-Optimierung und automatisierte Qualitätschecks sorgen für stabile 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.