Leistung · IT & Digital
Data Engineering
Drei Systeme, drei Umsatzzahlen. Welche stimmt?
Datenarchitektur konzipieren, Pipelines bauen, die Daten aus Quellsystemen zusammenführen, und Regeln für Qualität und Verantwortung festlegen. Ergebnis ist eine dokumentierte, verlässliche Datenbasis für Reporting und KI.
Üblich
Was du oft bekommst
Ein Data Warehouse, das nach dem Aufbau niemand mehr pflegt. Jede Abteilung zieht ihre eigenen Auszüge, und Zahlen werden in Meetings verteidigt statt besprochen. Für ein KI-Projekt fehlt dann genau das, was es braucht: saubere Daten.
IntoOps
Was du von uns bekommst
Bevor eine Pipeline entsteht, legen wir mit den Fachbereichen fest, was Umsatz, Auftrag oder aktives Kundenkonto heißt. Jede Datenstrecke prüft sich selbst und meldet Abweichungen. Gebaut wird für konkrete Abnehmer wie Reporting oder KI, nicht auf Vorrat.
Leistungsbausteine
4 Bausteine. Jeder einzeln beauftragbar.
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Konzept und Aufbau von Data Warehouse oder Lakehouse.
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ETL- und ELT-Prozesse aus Quellsystemen.
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Regeln, Prüfungen und Bereinigung für verlässliche Daten.
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Verantwortung, Definitionen und Zugriffsregeln für Daten.
Was am Ende vorliegt. Ergebnisse, die du prüfen kannst.
- Ein Glossar der wichtigsten Kennzahlen und Begriffe, abgestimmt mit den Fachbereichen.
- Eine Datenplattform mit dokumentierten Quellen, Aktualisierungsrhythmus und Zuständigkeiten.
- Datenstrecken mit automatischen Prüfungen, die Fehler melden, statt sie weiterzureichen.
- Bereinigte Stammdaten mit Regeln, wer sie anlegt und ändert.
- Ein Zugriffskonzept: wer welche Daten sehen und nutzen darf.
Wann du das brauchst. Und woran du es merkst.
- Jede Abteilung kommt mit anderen Zahlen in dieselbe Besprechung.
- Für jeden Bericht führt jemand von Hand Exporte aus mehreren Systemen zusammen.
- Ein KI-Projekt steht an, und niemand weiß, ob die Daten dafür taugen.
- Stammdaten wie Artikel oder Kundenkonten sind doppelt, veraltet oder widersprüchlich.
Selten allein. Nie im Paket.
Data Engineering ist meist Teil eines größeren Auftrags, oft zusammen mit diesen Leistungen. Du kannst Data Engineering trotzdem direkt anfragen.
Taucht auf in diesen Vorhaben.
Du brauchst kein ganzes Vorhaben, um Data Engineering zu beauftragen. Die Beispiele zeigen, wo die Leistung oft gebraucht wird.
- Initiative Wir wollen KI nutzen, aber richtig.
Gute Fragen. Ehrliche Antworten.
Brauchen wir dafür gleich ein Data Warehouse?
Nein, nicht für den Anfang. Oft reicht eine kleine Plattform mit wenigen, sauberen Datenstrecken. Wir bauen, was deine nächsten Fragen beantwortet, und erweitern, wenn neue dazukommen.
Bereinigt ihr auch unsere Stammdaten?
Ja. Bereinigen ist allerdings der leichtere Teil. Damit es sauber bleibt, legen wir fest, wer Daten anlegt, ändert und prüft, sonst steht dieselbe Arbeit bald wieder an.
Funktioniert das mit unseren bestehenden Systemen?
Ja. Data Engineering setzt auf den Systemen auf, die du hast: ERP, CRM, Shop, Tabellen. Angebunden werden sie über Schnittstellen, die wir mit Systemintegration bauen und überwachen.
Prüft ihr, ob unsere Daten für KI reichen?
Ja, für einen konkreten Anwendungsfall, nicht pauschal. Wir bewerten Menge, Qualität und Zugriff und sagen dir, was fehlt. Den Anwendungsfall selbst klären wir mit KI-Lösungen.
Erst beweisen, dann beauftragen.
Im kostenlosen Vorhaben-Check hören wir 45 Minuten zu und stellen die Fragen, die oft erst nach Vertragsschluss gestellt werden. Danach bekommst du eine kurze schriftliche Einschätzung: was wir sehen, wie wir vorgehen würden und was es grob braucht.
Unverbindlich. Und wenn wir nicht die Richtigen sind, sagen wir es dir.
Oder schreib uns an hello@intoops.com.