Von der Datenintegration bis zur Architektur: Wir realisieren performante, skalierbare Data Engineering Lösungen – flexibel & toolunabhängig.
Data Engineering bezeichnet den Aufbau und die Wartung von Dateninfrastrukturen, die eine zuverlässige und effiziente Nutzung von Daten ermöglichen. Data Engineering stellt die technische Grundlage für fortgeschrittene Datenanwendungen wie Business Intelligence, KI und Machine Learning dar. Ohne belastbare Dateninfrastruktur ist kein datenbasiertes Arbeiten möglich.
Ein zentrales Ziel ist die Entwicklung automatisierter, robuster Datenpipelines. Diese sorgen dafür, dass Daten regelmäßig, konsistent und reproduzierbar verarbeitet werden – eine Voraussetzung für skalierbare und nachhaltige Datenlösungen.
Im Rahmen der Datenintegration werden Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt – beispielsweise aus Datenbanken, APIs, Dateisystemen oder Streaming-Diensten. Ziel ist die zentrale Verfügbarkeit aller relevanten Daten in einer einheitlichen Umgebung.
Rohdaten werden durch ETL- (Extract, Transform, Load) oder ELT-Prozesse in strukturierte, konsistente und auswertbare Formate überführt. Dazu zählen unter anderem Datenmodellierung, Bereinigung und Standardisierung. Die aufbereiteten Daten werden dann für Auswertungen, Apps, KI-Anwendungen oder für andere Zwecke bereitgestellt.
Moderne Datenarchitekturen müssen große Datenmengen mit diversen Datenformaten verarbeiten und flexibel auf wachsende Anforderungen reagieren können. Dafür werden skalierbare Systeme konzipiert – lokal, in der Cloud oder hybrid – die Performance, Wartbarkeit und Verfügbarkeit sicherstellen.
Bei The Information Lab arbeiten wir mit vielen unterschiedlichen Tools, um für den jeweiligen Anwendungsfall und Kontext immer die beste Lösung nutzen zu können. Häufig arbeiten wir in Cloud-Umgebungen mit SQL, Python, Snowflake, dbt und AWS. Darüber hinaus sind wir Partner von Alteryx, Adverity und Theobald Software, die in speziellen Settings zum Einsatz kommen. Unsere Consultants haben aber auch umfangreiche Erfahrung mit anderen Tools wie bspw. Google BigQuery, Microsoft Fabric, Knime oder Dataiku.
Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Data-Lösungen.
