All are talking about AI...
...but "a fool with a tool is still a fool."
Die Grundlage der Ergebnisse von angewendeten KI-Modulen ist eine konsistente Datenbasis und deren Datenintegrität, die im Rahmen einer umfassenden Big Data Strategie sichergestellt wird.
DWH-Architektur, Technologiestack, ETL-Strecken, DWH-Testing und Performance Tuning - Ihre gesamtheitliche Lösung orientiert sich an Ihren individuellen Use Cases.
Ihr Partner für DWH-Lösungen
Wir bringen DWH-Expertise zu Ihrem Projekt und unterstützen Sie auf dem Weg zur besten Umsetzung Ihres Data Warehouses - sowohl in Migrationsprojekten, als auch bei Neu- und Weiterentwicklungsprojekten.
Durch langjährige Erfahrung in der Konzeption, Planung, Entwicklung und Testing von DWH-Komponenten sind wir bestens aufgestellt, um Sie in Ihrer Big Data Strategie zu begleiten.
Plattformunabhängig, ob OnPrem oder in der Cloud, gestalten wir mit Ihnen eine passende Lösung für Ihre individuellen Business Cases.
David Neuser, ETL-Entwickler
Projekterfahrung
Durch eine breite Projekterfahrung in unterschiedlichen Industrien, u.a. im Banken- und Versicherungswesen, Personentransport und Einzelhandel sind wir mit den grundlegenden Fachlichkeiten dieser Branchen bereits vertraut und können uns im jeweiligen Branchenkontext sicher bewegen.
Wir sind in führenden Technologiestacks zertifiziert.
DWH-Architektur
Die Architektur Ihrer Data Warehouse Lösung ist auschlaggebend für den nachhaltigen Erfolg Ihres Informationssystems im Hinblick auf Wartbarkeit, Performance und Skalierbarkeit.
Ob Star-Schema, Snowflake oder DataVault 2.0 - wir beherrschen die grundlegenden DWH-Architekturen und begleiten Sie hin zu einem zielgerichteten und anwenderorienterten Data Warehouse.

ETL-/ DWH-Testing
Ein umfassendes Testing der dispositiven Datenbestände ist das A und O Ihrer Data Warehouse Lösung und stellt die Konsistenz Ihrer Daten sicher.
Ausgehend von den transaktionalen Quelldaten wird die Datenintegrität zu 99,99 % sichergestellt durch ein automatisiertes Testmodul, welches die Data Lineage, den Wegeprozess der Daten über das Schichtenmodell hinweg, die Kennzahlen und die (fachliche) referentielle Integrität der Entitäten berücksichtigt.
Performance Tuning
Abhängig vom Technologiestack lässt sich an verschiendenen Stellschrauben drehen, um die Performance im Hinblick auf Abfragegeschwindigkeit und Ressourcennutzung zu optimieren.
Wiederkehrende und vorhersehbare Workloads wie ETL-Prozesse, Anwenderabfragen und BI-Tool-Zugriffe lassen sich durch gezielte Tuning Techniken im Hinblick auf Abfrageleistung maßgeblich steigern.










