Datenpipelines und Integrationen,
KI-Produkte scheitern an Daten, bevor sie an Modellen scheitern. Wir bauen die Pipelines, Vektorspeicher und Integrationen, von denen Ihr System abhängt — konzipiert, um Schema-Drift und vorgelagerte Ausfälle im Produktionsmaßstab zu überstehen.
BEREITGESTELLT TRANSFORMIERT ROH Das Muster wiederholt sich branchenübergreifend: Ein Team baut ein KI-Feature, das in der Evaluierung gut abschneidet, übergibt es dem Datenteam, um es "einfach mit der Produktion zu verbinden", und beobachtet, wie die Akzeptanz stockt. Das Modell war in Ordnung. Die Daten, die es speisten, waren es nicht — inkonsistente Schemas, veraltete Batch-Zyklen, fehlende Integrationsabdeckung, keine Qualitätskontrollen.
Data Engineering ist der Teil der KI-Produktentwicklung, der systematisch unterskizziert und unterbesetzt ist. Teams, die es richtig machen, behandeln die Dateninfrastruktur als erstklassiges Engineering-Problem — nicht als Voraussetzung, um die sich jemand anders kümmert.
Kuratierte Snapshots haben die Demo angetrieben. Live-Daten kommen schema-gedriftet, verspätet und inkonsistent formatiert an — und das Modell verschlechtert sich innerhalb von Wochen, während dem Datenteam Annahmen des Modellteams angelastet werden.
Transaktionen werden Stunden nach ihrem Geschehen bewertet, eine Empfehlungs-Engine liefert die Signale von gestern — das KI-Feature wurde ausgeliefert, aber die dahinterliegende Pipeline wurde nie für die tatsächlich benötigte Latenz gebaut.
Fünf vorgelagerte Quellen, fünf Schemas, kein kanonisches Modell, dem das Team vertraut — nur eine wachsende Liste von Einzelfixes, wann immer ein Anbieter seine API ändert.
Schema-Änderungen, die die Validierung bestehen, aber nachgelagerte Aggregate beschädigen, verspätet eintreffende Events, die wie fehlende Daten aussehen — unsichtbar, bis jemand bemerkt, dass die Zahlen nicht stimmen.
Features, berechnet aus Daten, die technisch vorhanden, aber operativ falsch sind, Trainingspipelines, die Produktions- mit Staging-Daten mischen — unsichtbar, bis es das Verhalten des Modells ist.
SLAs, gemessen am Erfolg des Pipeline-Laufs, nicht an der Datenaktualität. Kein Alerting bei Drift, Schema-Anomalien oder sinkenden Zeilenzahlen — das Dashboard sieht eines Tages einfach falsch aus.
Die meisten Engagements umfassen mehr als eine. Das Scoping-Gespräch ist der schnellste Weg, das eigentliche Problem zu identifizieren und welche Kategorie von Arbeit es löst.
Ingestions-, Transformations- und Auslieferungspipelines, gebaut, um Schema-Drift, verspätet eintreffende Daten und vorgelagerte Ausfälle ohne manuelles Eingreifen zu handhaben. Konzipiert mit Observability und Datenqualitätsprüfungen als erstklassige Anforderungen.
Feature-Stores, Vektordatenbanken und Embedding-Pipelines für RAG und Retrieval — die Datenfundamente, die LLM- und ML-Anwendungen in Produktion vorhersagbar verhalten lassen, nicht nur in Notebooks.
Bidirektionale Synchronisationen, Webhook-Architekturen und API-Integrationen mit CRMs, ERPs, Zahlungsdienstleistern und Healthcare-Datensystemen. Gebaut, um vorgelagerte API-Änderungen zu überstehen, und für Nachvollziehbarkeit konzipiert.
Data-Warehouse-Modellierung, dbt-Transformationsschichten und BI-Layer-Design. Analytics, denen Ihre Geschäftsteams vertrauen und die Ihre Ingenieure pflegen können — mit eingebauter Lineage, Tests und Dokumentation.
Klassifikationsmodelle, die unstrukturierte Daten in Taxonomien einsortieren, prädiktive Modelle, die Ergebnisse aus historischen Mustern vorhersagen, und generative Modelle für Syntheseaufgaben jenseits standardmäßiger vortrainierter Fähigkeiten. Wir evaluieren, feintunen oder bauen von Grund auf — je nachdem, was der Anwendungsfall tatsächlich braucht.
Deployment-Pipelines, Drift- und Performance-Monitoring und automatisiertes Nachtraining für Modelle in Produktion. Versionshistorie und Governance-Dokumentation, damit eine Modelländerung überprüfbar ist, keine Black Box.
Wir kartieren Ihre aktuellen Quellen, Pipeline-Architektur und Zuverlässigkeitsprobleme. Sie erhalten ein klares Bild davon, was die Probleme verursacht — und was zuerst zu beheben ist.
Wir definieren die Zielarchitektur: Streaming- vs. Batch-Kompromisse, Transformationsschichten, Datenqualitätskontrollen und Integrationsgrenzen. Skizziert auf das, was Sie tatsächlich brauchen.
Wir bauen und migrieren in Schichten — keine Big-Bang-Migrationen. Jede Schicht ist beobachtbar und stabil, bevor die nächste hinzugefügt wird. Ihr Produkt läuft die ganze Zeit weiter.
Runbooks, Datenwörterbücher, Lineage-Diagramme und Alerting-Konfiguration, die Ihr Team ohne uns pflegen kann. Sie besitzen es ab Tag eins.
Die Kunden von ActiDash trafen Geschäftsentscheidungen auf Basis von Daten, die 4–24 Stunden alt waren. Verkaufs-, Marketing- und Verbraucherverhaltensdaten kamen im Batch-Rhythmus an — bis sie in den Dashboards auftauchten, war der Moment zum Handeln vorbei. Wir haben die Ingestions- und Verarbeitungsschicht auf einer fehlertoleranten Kafka-Streaming-Architektur mit über 100 Servern neu gebaut. Analytics-Dashboards aktualisieren sich jetzt in Sub-Minuten-Zyklen. Vor dem Zeitplan geliefert, keine Scope-Reduzierung, vollständige Integration mit bestehender On-Premises-Infrastruktur.
Technologie-Stack: Kafka · ClickHouse · Angular · AWS
E-commerce Engineered a fault-tolerant data streaming platform for ActiDash capable of processing billions of e-commerce events — delivering near real-time dashboards across sales, marketing, and consumer behavior metrics to business stakeholders, delivered ahead of schedule.
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Fallstudie ansehenBeides. Es funktioniert als eigenständiges Engagement, wenn das spezifische Problem Pipelines, Integrationen oder KI-Datenreife ist — unabhängig skizziert und geliefert. Es läuft auch häufig als paralleler Workstream innerhalb eines Build-Engagements, wenn der Produktbau Datenabhängigkeiten hat, die parallel Senior-Aufmerksamkeit brauchen.
Einzelintegrations-Scopes passen gut. Wir bewerten, was bereits existiert, bauen die Integration auf einem Standard, der keine künftige Wartungsschuld schafft, und übergeben sie. Das Scoping-Gespräch ist der schnellste Weg zu verstehen, was der tatsächliche Scope ist — manchmal hat das, was wie eine Integration aussieht, architektonische Implikationen, die es wert sind, vor dem Bau verstanden zu werden.
Der Stack hängt von Ihren Anforderungen ab. Wir arbeiten mit Kafka und Flink für Streaming, Apache Airflow für Orchestrierung, dbt für Transformationen und Snowflake / BigQuery / Redshift für Warehousing. Für KI-Infrastruktur: Pinecone, Weaviate, LanceDB für Vektorspeicher, MLflow für Experiment-Tracking, Feast für Feature-Stores. Wir sind tool-agnostisch — wir empfehlen basierend auf Ihren Latenzanforderungen, Ihrem Budget und Team, nicht danach, womit wir am liebsten arbeiten.
Compliance-Anforderungen werden von Anfang an skizziert — nicht nachträglich eingebaut. PHI-Grenzdurchsetzung, Datenaufbewahrungskontrollen, Audit-Logs für Datenbewegungen und Anonymisierungspipelines werden als Architekturanforderungen behandelt, nicht als Nachgedanken. Wir haben HIPAA-bewusste Dateninfrastruktur für Healthcare-Kunden und PCI-DSS-konforme Pipelines für Fintech gebaut. Die endgültige Compliance-Freigabe liegt bei Ihrem Rechtsteam; wir bauen die Architektur, die sie ermöglicht.
Ja. Wir arbeiten routinemäßig innerhalb bestehender Warehouse-Infrastruktur. Das Engagement umfasst typischerweise die Bewertung dessen, was bereits existiert, die Identifikation, wo die Zuverlässigkeits- oder Qualitätsprobleme liegen, und den Bau oder Umbau der Teile, die Probleme verursachen — ohne dass Sie funktionierende Infrastruktur ersetzen müssen.
Daten-Engagements starten typischerweise ab $25.000 für ein gut skizziertes Einzel-Workstream-Problem — eine Integration, ein Pipeline-Umbau oder ein KI-Datenreife-Audit mit Umsetzung. Größere plattformweite Datenarbeit liegt bei $75.000–$200.000. Das Scoping-Gespräch gibt uns genug, um eine ehrliche Spanne zu skizzieren, bevor Sie sich auf irgendetwas festlegen.
Inkrementell. Wir betreiben die neue Streaming-Pipeline parallel zum bestehenden Batch-System, validieren die Ausgabeparität und verschieben dann die Konsumenten einen nach dem anderen. Kein Big-Bang-Umstieg. Das bestehende System bleibt live, bis das neue seine Zuverlässigkeit unter Produktionslast nachgewiesen hat. Wir haben das auf Plattformen mit Millionen täglicher Events gemacht, wo jede Unterbrechung kommerzielle Konsequenzen gehabt hätte.
Typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen nach Vertragsabschluss. Wir beginnen mit einer halbtägigen technischen Discovery-Session, liefern innerhalb von fünf Werktagen einen Architektur- und Scope-Vorschlag und starten die Bauarbeit, sobald der Vorschlag vereinbart ist. Dringende Zeitpläne sind manchmal möglich — sprechen Sie es im Gespräch an.
Buchen Sie ein 30-minütiges technisches Gespräch. Bringen Sie Ihr Pipeline-Problem, Ihren Integrations-Backlog oder Ihr KI-Feature mit, das an Datenqualität gescheitert ist. Wir sagen Ihnen in den ersten 20 Minuten, was wir denken.