Unsere Data Engineering Beratung richtet sich an Unternehmen, die ihre Daten auf einer Plattform bündeln wollen, die mit dem Geschäft wächst. Wir bauen Pipelines, Data Warehouse und Infrastruktur, auf denen Reporting, Analysen und KI zuverlässig laufen.
Jedes Datenprodukt ist nur so gut wie die Plattform darunter. Vier Bausteine machen diese Plattform belastbar.
Wir bauen dein Cloud Data Warehouse, zum Beispiel in Snowflake, Google BigQuery oder Databricks. Mit dbt modellieren, testen und dokumentieren wir die Daten, damit eine Single Source of Truth für Reporting und Analyse entsteht.
Daten aus Shop, Marketing, CRM und Support-Tools laufen automatisiert und planmäßig in dein Warehouse. Dafür setzen wir Tools wie Fivetran, Airbyte und Apache Airflow oder Prefect zur Orchestrierung ein.
Wenn Standardtools nicht passen, bauen wir maßgeschneiderte Datenprodukte, zu denen deine ganze Organisation immer wieder zurückkommt, zum Beispiel eine echte App, die das Google Sheet ersetzt, das niemand anzufassen wagt.
Wir richten die Cloud-Infrastruktur unter deiner Datenplattform ein und beschreiben sie als Code (IaC). So bleibt sie nachvollziehbar und skaliert mit deinen Daten.
Drei Kunden, drei Datenplattformen: So sieht Data Engineering Beratung bei Gemma Analytics in der Praxis aus.
Kommt dir etwas davon bekannt vor? Dann lohnt sich ein genauer Blick auf deine Datenplattform.
Shop, Marketing, CRM und Support liefern jeweils eigene Zahlen, und fragmentierte, manuelle Prozesse machen es schwer, zentrale Kennzahlen zu verfolgen.
Das Setup skaliert nicht mehr, seit Geschäft und Datenmengen wachsen. Jede neue Frage bedeutet einen weiteren Tab.
Wenn Aktualisierungen scheitern, leidet das Vertrauen in die Zahlen, und das Team prüft wieder alles von Hand.
Jedes Unternehmen hat das Sheet, das niemand anzufassen wagt. Es ist die Schwachstelle hinter deinem Reporting.
Bestände, Rechnungen und Kosten liegen in getrennten Systemen, und niemand kann sagen, welcher Stand stimmt.
Wir arbeiten hands-on und ergebnisorientiert, in vier Schritten.
Wir sprechen 30 bis 60 Minuten über deine Herausforderungen, dein aktuelles Setup und darüber, wo deine Daten heute liegen.
Wir klären, welche Quellen und Systeme anzubinden sind, und entwerfen die Zielarchitektur für dein Warehouse.
Wir bauen Pipelines, Warehouse und Datenmodelle Schritt für Schritt auf: automatisch geladen, getestet und dokumentiert.
Die Plattform läuft produktiv und nimmt neue Quellen auf. Wo es sinnvoll ist, übernehmen wir zusätzlich Interim-Rollen in deinem Data-Team.
Wir arbeiten unter anderem mit diesen Technologien. Welche zu dir passen, hängt von deinem Setup ab.





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