Data Engineering Beratung
Implementierung einer Architektur für Cloud und On Premise
Von der ersten Datenquelle bis zum fertigen Datenmodell schafft The Information Lab die technische Grundlage für schnelle, zuverlässige Analysen. Daten aus unterschiedlichen Systemen werden integriert, strukturiert und so aufbereitet, dass sie für Business Intelligence, Reporting und Analytics verlässlich genutzt werden können.
Gute Frontends brauchen
ein starkes Backend
Leistungsfähige Dashboards und Reports brauchen ein starkes Fundament. Fehlt es an Struktur in der Datenarchitektur, entstehen langsame Abfragen, isolierte Datenbestände und Analysen, denen im Alltag das Vertrauen fehlt. In vielen Unternehmen fehlen die Kapazitäten, um performante und gut strukturierte Data Warehouses intern aufzubauen und nachhaltig weiterzuentwickeln.
Gleichzeitig haben frühere Architekturinitiativen oft nicht die gewünschte Flexibilität oder Skalierbarkeit gebracht. Das Resultat sind unnötige Komplexität, inkonsistente Daten und Reports, die eher bremsen als Orientierung schaffen. Data Engineering sorgt dafür, dass Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenkommen, sauber aufbereitet und für Analysen verlässlich nutzbar werden.
End to End Data Engineering mit
ETL, ELT und Data Warehousing
The Information Lab begleitet die gesamte Data Value Chain von der Datenintegration über Aufbereitung und Modellierung bis zur Bereitstellung für Reporting und Analyse.
Das Ergebnis sind technisch belastbare Architekturen, die Daten im Alltag verlässlich nutzbar machen.
Unsere Perspektive aus Analytics und Frontend bringt dabei einen entscheidenden Vorteil. Neben technischem Architekturwissen fließt auch ein klares Verständnis dafür ein, wie Datenstrukturen aufgebaut sein müssen, damit Analyseanwendungen performant, intuitiv und stabil funktionieren. Im Data Engineering liegt unser Fokus auf genau diesem Fundament und allen Prozessen vor der Visualisierung.
Datenarchitektur für Cloud, Hybrid oder On Premise
Cloud, Hybrid und On Premise stellen unterschiedliche Anforderungen an Architektur, Sicherheit und Betrieb. In der Praxis zählt ein Setup, das zur technischen Realität, den Sicherheitsvorgaben und den fachlichen Anforderungen passt.
Supported Self Service
Wir schaffen ein funktionales Fundament, das interne Teams eigenständig nutzen und weiterentwickeln können. Dafür setzen wir auf das Prinzip des Supported Self Service.
Die Strukturen befähigen Fachbereiche zur selbstständigen Arbeit mit Daten und bieten zugleich die nötige Stabilität, um auch komplexe Anforderungen zuverlässig abzubilden. Wo zusätzliche Unterstützung gebraucht wird, ergänzt gezielte Begleitung den eigenständigen Betrieb.
Vom ersten Architekturentwurf
bis zur gelebten Datenkultur
The Information Lab passt die Zusammenarbeit an Reifegrad, Zielbild und Projektumfang an. Je nach Ausgangslage können punktuelle Workshops, klar definierte Proof of Concepts oder eine längerfristige Begleitung beim Aufbau und der Skalierung sinnvoll sein.
Anforderungsworkshops und Architekturdesign
Analyse der Ausgangslage, Definition der Zielarchitektur und Klärung des konkreten Bedarfs.
Proof of Concept
Prototypen mit echten Daten, um Machbarkeit und Mehrwert früh sichtbar zu machen.
Implementierung und Skalierung
Aufbau robuster ETL oder ELT Strecken, Datenmodelle und Architekturen für den produktiven Einsatz.
Enablement und Training
Befähigung interner Teams zur Datenkultur, damit neue Strukturen nicht nur eingeführt, sondern auch nachhaltig genutzt werden.
Technologien passend zum tatsächlichen Bedarf
Die passende Architektur richtet sich nach Systemlandschaft, Anforderungen und Zielen. The Information Lab arbeitet mit klassischen Datenbanken ebenso wie mit modernen Cloud-Infrastrukturen und setzt je nach Anwendungsfall passende Werkzeuge für Orchestrierung, Modellierung und Integration ein. Dazu gehören unter anderem dbt, PySpark, Airbyte, Adverity oder Fivetran.
Auch Lösungen wie Alteryx oder Tableau Prep können nachgelagert zum Data Warehouse sinnvoll eingesetzt werden, um Fachbereichen schnelle und saubere Self-Service-Analysen zu ermöglichen.
Manche Datenlandschaften erfordern individuelle APIs, spezialisierte Systeme oder komplexere Integrationen. In diesen Fällen bringt The Information Lab zusätzlich Erfahrung aus Software Engineering und DevOps ein. Bei Bedarf werden individuelle Anbindungen in Python, C++ oder Rust entwickelt.
Sicherheit und Vertrauen für anspruchsvolle Datenumgebungen
Ein belastbares Datenfundament braucht Sicherheit, verlässliche Prozesse und kontrollierte Standards. The Information Lab ist ISO 27001 zertifiziert und arbeitet für datengetriebene Organisationen mit hohen regulatorischen Anforderungen, darunter internationale Unternehmensstrukturen und hochregulierte Branchen.
Durch unsere Arbeit für den gehobenen Mittelstand, das Enterprise-Segment und den Finanzsektor unterliegen die Datenarchitekturen unserer Kunden strenger Vertraulichkeit. Was wir jedoch gerne teilen, ist die Zufriedenheit unserer Auftraggeber. Auf der unabhängigen Plattform ProvenExpert bewerten uns diese regelmäßig für unsere Verlässlichkeit und Expertise. Mit über 900 Bewertungen und einem Schnitt von 4,8 von 5 Sternen bestätigt sich die Qualität unserer Arbeit.
Trainings und Webinare
Neben Beratung und Umsetzung bietet The Information Lab auch Trainings im Bereich Data Engineering an. Vermittelt werden praxisnahes Wissen, methodische Sicherheit und ein besseres Verständnis für moderne Datenarchitekturen.
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Lasst uns sprechen
Ob neues Datenfundament, Modernisierung bestehender Strukturen oder zusätzliche Unterstützung für laufende Vorhaben, lasst uns in einem unverbindlichen Gespräch klären, wo Ihr steht und wie wir Euch am besten unterstützen können.
Benjamin Gretsch
Lead Data Engineer
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Weitere Fragen & Antworten
Was ist der Unterschied zwischen Data Engineering und Data Analytics?
Während Data Analytics die Visualisierung von Daten in Dashboards und Reports umfasst (das Frontend), bildet Data Engineering das technische Fundament (das Backend). Es sorgt dafür, dass Rohdaten aus unterschiedlichen Quellsystemen fehlerfrei extrahiert, bereinigt und strukturiert in einem Data Warehouse oder Lakehouse abgelegt werden. Ohne diese saubere Architektur bleiben Analysen langsam, fehleranfällig und aufwendig in der Wartung.
Mit welchen Technologien und Systemen arbeitet The Information Lab?
Ein modernes Data Warehouse darf keinen neuen Flaschenhals in der IT-Abteilung erzeugen. Das Konzept des „Supported Self-Service“ zielt darauf ab, Datenmodelle so strukturiert bereitzustellen, dass Fachbereiche eigenständig und sicher Analysen durchführen können. Ergänzende Tools wie Tableau Prep oder Alteryx helfen den Anwender:innen dabei, ohne tiefgehende Programmierkenntnisse verlässliche Erkenntnisse aus der Datenbasis zu generieren.
Wie läuft der Aufbau einer neuen Datenarchitektur in der Praxis ab?
Der Prozess beginnt mit einem strukturierten Architektur-Assessment, um Engpässe und Datensilos zu identifizieren. Statt jahrelanger IT-Großprojekte setzt The Information Lab auf greifbare Proof of Concepts (PoC). So wird die technische Machbarkeit anhand echter Unternehmensdaten schnell validiert. Anschließend erfolgt der Aufbau robuster ETL- oder ELT-Strecken, begleitet von gezieltem Enablement, damit interne Teams die Infrastruktur langfristig selbst betreiben können.
Werden auch bestehende, historisch gewachsene Infrastrukturen modernisiert?
Ja. Neben dem Aufbau moderner Cloud-Datenplattformen unterstützt The Information Lab Unternehmen bei der Konsolidierung und Skalierung bestehender Architekturen. Dabei werden langsame Abfragezeiten optimiert, widersprüchliche Kennzahlen (Single Source of Truth) bereinigt und unübersichtliche Datenströme in eine wartungsarme Logik überführt.
Ist die Datensicherheit auch bei Cloud- oder Hybrid-Setups gewährleistet?
Der Umgang mit geschäftskritischen Daten erfordert höchste IT-Sicherheitsstandards. Als ISO 27001 zertifizierter Partner mit Unternehmenssitz in Hamburg begleitet The Information Lab Konzerne, den gehobenen Mittelstand sowie Organisationen aus hochregulierten Branchen (wie dem Finanzsektor) im gesamten DACH-Raum. Strenge Governance-Konzepte und Zugriffskontrollen stellen sicher, dass alle Datenbewegungen stets den geltenden Compliance-Richtlinien entsprechen.
Was ist die Data School und welchen Mehrwert bietet sie Unternehmen?
Die Data School ist ein spezialisiertes Programm von The Information Lab, das talentierte Köpfe zu professionellen Data Analysts und Visualisierungs-Expert:innen ausbildet. Nach einem intensiven Training unterstützen diese Consultants Unternehmen direkt in realen BI- und Analytics-Projekten. Für Organisationen ist dies ein verlässlicher Weg, um kurzfristig fachliche Kapazitätsengpässe zu überbrücken und frisches Methodenwissen in die eigenen Teams zu bringen.
