Data Transformation & Integration

Wir entwickeln moderne Data Platforms, die als skalierbare Basis für KI-gestützte Anwendungen dienen. Durch die Ablösung veralteter Systeme und die Integration fortschrittlicher Funktionen – etwa Real-Time Processing, Data Orchestration und Feature Engineering – entstehen leistungsfähige Datenpipelines für Machine Learning und Advanced Analytics.

Unser Ansatz kombiniert bewährte Architekturprinzipien mit cloudnativen Technologien, ereignisgesteuerten Modellen und API-zentrierter Integration. So entstehen modulare, zukunftssichere Plattformen, die kontinuierliche Datenbereitstellung, Governance und Security gewährleisten – und intelligente Lösungen im gesamten Unternehmen beschleunigen.

Jede Initiative zur Datenintegration und Transformation beginnt mit einer fundierten Analyse der Quellsysteme, Datenstrukturen und semantischen Zusammenhänge. Wir zeigen auf, wie sich relationale, unstrukturierte oder API-basierte Daten konsolidieren und in ein geschäftsorientiertes Zielmodell überführen lassen.

Darauf aufbauend definieren wir Zielmodell und Integrationsarchitektur – inklusive Transformationsregeln, strukturierter Mappings und funktionaler Definitionen. Unsere Architekturen vereinen klassische ETL-Prozesse mit Real-Time Data Streaming, API-first-Ansätzen, Data Virtualization und Event-Driven Models. Das Ergebnis: eine belastbare Dateninfrastruktur für automatisierte Klassifizierung, Predictive Analytics und produktionsreife KI-Anwendungen.

Wir implementieren leistungsfähige ETL-Prozesse, die Daten aus Quellsystemen wie MS SQL, Oracle oder RESTful APIs automatisiert extrahieren, transformieren und bereitstellen — inklusive Validierung, Fehlerhandling und semantischer Normalisierung.

Dabei achten wir auf Wiederverwendbarkeit, Modularität und eine saubere Trennung zwischen operativen Daten und analytischen Zielsystemen. Das Ergebnis: strukturierte Datenströme, die sowohl für operative Plattformen als auch für Machine-Learning-Pipelines oder Data-Science-Projekte direkt nutzbar sind.

Ein belastbares Datenmodell bildet das Rückgrat jedes zuverlässigen Data-Ecosystems. Wir entwickeln logische und physische Modelle, die sowohl den fachlichen Anforderungen als auch der technischen Performance gerecht werden – und damit skalierbare, wartbare und performante Datenflüsse ermöglichen.

Um systemübergreifende Konsistenz zu gewährleisten, implementieren wir Master-Data-Management-Prozesse (MDM), die zentrale Geschäftseinheiten vereinheitlichen und über ihren Lebenszyklus hinweg steuern. So entsteht eine Single Source of Truth, die Datensilos abbaut und domänenübergreifende Abstimmung verbessert. Unser Data-Quality-Framework integriert automatisierte Prüfregeln, Vollständigkeitschecks, Lineage-Tracking und Anomalieerkennung — und stellt Datenqualität, Aktualität und Nachvollziehbarkeit sicher. Jedes Dataset ist testbar, rückverfolgbar und revisionssicher — als verlässliche Basis für Analytics und KI-Entscheidungen.

Eine zukunftssichere Data-Platform-Strategie beginnt mit der Auswahl des passenden Architekturmodells. Je nach Reifegrad und Business-Zielen kombinieren wir Konzepte wie Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse, Data Fabric oder Data Marts zu hybriden Ökosystemen, die historische Analyse mit Echtzeit-Einblicken verbinden.

Wir setzen dabei auf Plattformen wie Databricks, die integrierte Workflows für Analytics und Machine Learning über Batch- und Streaming-Daten hinweg ermöglichen. Diese moderne Architektur unterstützt Feature Engineering, kollaborative Entwicklung und dynamisches Skalieren und schafft ein kontrolliertes Umfeld für Data Scientists und Fachbereiche gleichermassen.

Verlässliche Daten benötigen eine klare Governance. Wir implementieren umfassende Data-Governance-Frameworks, die Qualität, Sicherheit und Compliance über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg garantieren. Dazu gehören Lineage, Metadatenmanagement, Zugriffssteuerung und Revisionssicherheit — essenziell für vertrauenswürdige Analytics- und KI-Anwendungen.

Mit Tools wie DataHub ermöglichen wir automatisiertes Lineage-Tracking, Business-Glossar-Management und kollaborative Dokumentation. So schaffen Unternehmen ein gemeinsames Verständnis für ihre Datenbestände und treffen datenbasierte Entscheidungen mit höherer Sicherheit und Geschwindigkeit.