Daten & Streaming
Datenplattformen für Echtzeit-Entscheidungen
Wir verbinden Streaming, Batch und Analytics zu einer Pipeline, die belastbar und skalierbar bleibt.
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Kurz erklärt
Streaming-Plattformen liefern Daten in Echtzeit. Wir bauen Pipelines, die zuverlässig ingestieren, transformieren und bereitstellen.
Was wir liefern
Event Streaming
Kafka-Architektur, Topics, Retention und Skalierung.
Batch & ETL
Robuste Datenverarbeitung für Analytics und Reporting.
Datenqualität
Validierung, Monitoring und Ownership-Modelle.
Governance
Zugriffskonzepte, Compliance und Data Catalogs.
Typische Einsatzfälle
- Echtzeit-Analytics und Event-Processing
- Datenplattform für Machine Learning
- Streaming von IoT- oder Sensordaten
- Data Lake / Lakehouse-Architekturen
- Reporting für mehrere Business-Units
Ablauf
Discovery
Quellen, Volumen und SLA-Anforderungen erfassen.
Pipeline-Aufbau
Streaming, ETL und Monitoring integrieren.
Betrieb
Stabilität, Kosten und Datenqualität laufend verbessern.
FAQ
Brauchen wir Kafka? v
Für Echtzeit und hohe Durchsatzraten ist Kafka eine starke Option.
Wie sichern wir Datenqualität? v
Durch Validierung, Monitoring und klare Ownership.
Batch oder Streaming? v
Oft ist eine Kombination sinnvoll – abhängig vom Use Case.
Welche Tools integriert ihr? v
Kafka, Spark, Flink, Airflow, dbt und passende Cloud-Services.