Data-Engineering-Beratung

Wir haben die Antworten auf Ihre wichtigsten Datenfragen. Sie benötigen eine skalierbare Datenarchitektur? Effiziente Daten-Pipelines? Oder vielleicht perfekte Speicher- und Serving-Lösungen? Unser Team deckt alles ab: von der Beschreibung von Datenmodellen über Schemata und Workflows bis hin zur Erstellung einer Datenstrategie und Roadmaps. 

Nach der Analyse Ihrer individuellen Anforderungen wählen wir die besten Tools für diese Aufgabe aus – Open-Source, Cloud-nativ oder ein hybrider Ansatz.

Für Großkonzerne und diversifizierte Unternehmen helfen wir bei der Konsolidierung verstreuter Daten, um vollständige Transparenz zu erreichen. Durch die Erstellung eines Inventars von Quellen, die Integration unterschiedlicher Daten und die Synchronisierung von lokalen Systemen mit Cloud-Plattformen überbrücken wir zuverlässig Datensilos. 

Außerdem sorgen wir während der Integration für Datenqualitätsprüfungen und Validierungsregeln, damit Ihre konsolidierten Daten präzise und zuverlässig bleiben und für die Entscheidungsfindung bereitstehen.

Wir unterstützen Sie bei der Automatisierung routinemäßiger und komplexer Datenaufgaben und minimieren manuelle Eingriffe über den gesamten Lebenszyklus der Datenverarbeitung. Von der Datenaufnahme und Qualitätsprüfung bis hin zu Infrastructure as Code (IaC) und automatischer Skalierung von Cloud-Ressourcen – wir unterstützen Sie bei der Nutzung der Automatisierung in jeder Phase.

Unsere Data-Engineers entwerfen Dateninfrastrukturen, die zwei wesentliche Vorteile bieten: minimale Cloud- und Infrastrukturkosten und maximale Leistung.  

Wir vermitteln Strategien, die Ihnen dabei helfen, nur die notwendigen Daten zu speichern, Duplikate zu bereinigen und die Speicherung zu optimieren – alles, um unnötige Kosten zu vermeiden. 

Unsere Beratung hilft Ihnen zudem dabei, Cloud-Tarife optimal zu nutzen, Kostenmanagement-Lösungen zu implementieren, automatische Skalierung zu konfigurieren und Cloud-Kosten zu senken.

Setzen Sie die besten Überwachungspraktiken ein und erhalten Sie in Echtzeit Einblicke in den Zustand Ihrer Daten-Pipelines. Wir helfen Ihnen, sicherzustellen, dass Daten-Pipelines einfach zu warten sind und dass Sie sofort benachrichtigt werden, wenn ein Problem auftritt.  

Von der Verfolgung von Leistungsmetriken bis hin zur Fehlererkennung ist alles möglich. Mit proaktiver Überwachung behalten Sie Ihre Arbeitsabläufe unter Kontrolle und minimieren Ausfallzeiten.

Unser Team hat die Plattform von motum für die Verwaltung von Fahrzeugschäden und -wartung um Funktionen wie den Upload von Bildern, die automatische Benachrichtigung von Versicherungsgesellschaften und die Integration eines KI-gestützten Dienstes zur Erkennung von Fahrzeugschäden erweitert. Das Ergebnis? Die Plattform war in der Lage, mehr als 8.000 Fahrzeuge und Zehntausende von Schadensfällen zu verwalten und gleichzeitig realistische Zeitpläne und Kostenschätzungen für den wachsenden Kundenstamm bereitzustellen.

Um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und eine 24/7-Leadpflege zu ermöglichen, haben unsere Experten mehrere Immobilienverwaltungsplattformen integriert und KI-gesteuerte automatische Antworten entwickelt, die 90 Prozent der Arbeitslast automatisieren. 

Das Beste daran? Die Konversionsrate wurde um 125 % gesteigert, während 90 % der Zeit des Vermietungsteams frei wurde, um sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.

Unser Team richtete eine AWS-Umgebung mit mehreren Konten ein, um eine granulare, zentralisierte und sichere Kontrolle über die Arbeitslasten zu ermöglichen. Während der Covid-Pandemie, als Dialogue mit einem fünffachen Anstieg des Datenverkehrs konfrontiert war, optimierten wir die Umgebung sogar noch weiter und verringerten die Latenzzeit bei umfangreichen Abfragen von 60 Sekunden auf unter 30 Millisekunden.

Für eine App zur Vorschulerziehung übernahm unser Team alle Entwicklungsaspekte, vom Entwurf einer belastbaren Architektur über die Implementierung neuronaler Netzwerkalgorithmen bis hin zur Optimierung der AWS-Leistung. 

Wir entwickelten zudem KI-gesteuerte interaktive Arbeitsblätter und ein Microsoft Power BI-basiertes Analysesystem. Darüber hinaus haben unsere Ingenieure Google Classroom integriert, was den Lehrern half, die Zeit für die Unterrichtsplanung um fast 30 Prozent zu reduzieren, die Leistungen der Schüler genau zu verfolgen und Lernlücken schneller zu schließen.

Unser Team hat Comet nahtlos in gängige Python-ML-Frameworks und -Bibliotheken integriert und so die Datenextraktion beim Training neuronaler Netze optimiert. Mit einer einzigen Codezeile können Ingenieure nun die automatische Datenerfassung und -protokollierung aktivieren, was die Projekteffizienz erheblich verbessert. 

Darüber hinaus haben wir die Schnittstelle von Comet aktualisiert, um die manuelle Protokollierung verschiedener Datentypen, einschließlich Bildern und Videos, zu unterstützen.