Big Data
Big-Data-Engineering für Datenvolumen, denen Ihre Tools nicht mehr gewachsen sind
Gestalten Sie Datenplattformen, die Milliarden von Datensätzen zuverlässig aufnehmen, verarbeiten und steuern. Die Data Engineers von SoftSapien bauen Lakehouses, Streaming-Pipelines und Governance-Frameworks, die Rohdaten zu einem verlässlichen Unternehmenswert machen.
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Ausgewählte Kunden
Überblick
Dateninfrastruktur, die mit dem Unternehmen wächst
Wenn Berichte Stunden brauchen, Pipelines nachts unbemerkt ausfallen und Teams darüber streiten, wessen Zahlen stimmen, liegt das Problem meist im Datenfundament. Tools aus der Tabellenära und Ad-hoc-Skripte halten mit heutigen Datenvolumen und -quellen nicht Schritt.
Unsere Big-Data-Engineers entwerfen Plattformen, die Speicher und Rechenleistung trennen, Batch- und Streaming-Daten verarbeiten und in jeder Phase Qualitätsprüfungen anwenden. Lakehouse-Architekturen auf Databricks, Snowflake oder cloudnativen Diensten geben Analysten, Data Scientists und Anwendungen ein gemeinsames, gesteuertes Fundament.
Data Governance, Katalogisierung und Zugriffskontrollen sind Teil des Designs, damit die Plattform auch beim Wachstum Datenschutzvorgaben erfüllt.
Herausforderungen, die wir lösen
Datenplattform-Probleme, die wir lösen
Langsame Berichte
Unsere Berichte brauchen Stunden, und die Daten sind schon veraltet.
Lakehouse-Plattformen trennen Speicher und Rechenleistung und ergänzen Streaming-Pipelines, sodass Abfragen schnell auf aktuellen Daten antworten.
Unbemerkte Ausfälle
Pipelines brechen nachts zusammen, und niemand merkt es.
Datenqualitätsprüfungen und Pipeline-Observability alarmieren Engineers bei Fehlern und Anomalien, bevor Nutzer falsche Zahlen sehen.
Widersprüchliche Zahlen
Teams streiten darüber, wessen Zahlen stimmen.
Gesteuerte Datenmodelle, ein gemeinsamer Katalog und klare Zuständigkeiten geben jedem Team eine verlässliche Definition jeder Kennzahl.
Datenschutzdruck
Wachsende Datenmengen erhöhen unser regulatorisches Risiko.
Zugriffskontrollen, Lineage und Datenklassifizierung sind von Anfang an eingeplant, damit die Plattform auch beim Wachstum Datenschutzvorgaben erfüllt.
Leistungsumfang
Big-Data-Kompetenzen
Architektur, Pipelines, Governance und Migration für große Datenmengen.
Datenplattform-Architektur
Lakehouse-, Data-Lake- und Warehouse-Designs, abgestimmt auf Ihre Workloads und Ihr Budget.
Batch-Datenpipelines
Zuverlässige ETL- und ELT-Pipelines mit Orchestrierung, Wiederholungen und Lineage.
Echtzeit-Streaming
Event-Streaming und Stream-Processing für Analysen und Alarme im Subsekundenbereich.
Datenqualität & Observability
Automatisierte Tests, Anomalieerkennung und Aktualitäts-Monitoring für kritische Datensätze.
Data Governance & Katalogisierung
Zuständigkeit, Klassifizierung, Lineage und Zugriffsrichtlinien auf der gesamten Plattform.
Plattformmigration
Hadoop und On-Premises-Warehouses, migriert auf moderne Cloud-Plattformen.
Geschäftsergebnisse
Was eine moderne Datenplattform leistet
Der Nutzen der Plattform wird an Abfragegeschwindigkeit, Pipeline-Zuverlässigkeit und Kosten pro Terabyte gemessen.
Verlässliche Zahlen
Qualitätsprüfungen und gesteuerte Definitionen beenden Diskussionen über widersprüchliche Berichte.
Schnellere Erkenntnisse
Optimierter Speicher und optimierte Rechenleistung liefern komplexe Abfragen in Sekunden.
Echtzeit-Überblick
Streaming-Daten ermöglichen Teams, auf Ereignisse zu reagieren, während sie geschehen.
Kontrollierte Kosten
Elastische Rechenleistung und gestufter Speicher richten die Ausgaben an der tatsächlichen Nutzung aus.
Bereit für KI
Saubere, gut organisierte Daten beschleunigen Machine-Learning-Initiativen.
Branchen
Big Data in allen Branchen
Wie sich die Disziplin an die Vorschriften, Daten und Kunden der jeweiligen Branche anpasst.
Finanzen & Handel
Datenplattformen für Transaktionsanalysen, Betrugssignale und Kunden-360-Sicht.
- Fintech
- Bankwesen
- Versicherungen
- E-Commerce
- Konsumgüter
- Modehandel
Industrie & Lieferkette
Sensor-, Produktions- und Logistikdaten, in großem Maßstab verarbeitet.
- Automobilindustrie
- Fertigung (Industrie 4.0)
- Logistik
- Transport
- Bauwesen
- Architektur
- Öl & Gas
- Cleantech
- Energie & Versorgung
- Landwirtschaft
Gesundheitswesen & Life Sciences
Klinische, Abrechnungs- und Genomdaten mit strikter Governance.
- Gesundheitswesen & Kliniken
- Gesundheit & Wellness
- Zahnmedizin
Öffentlicher Sektor & Konsumgüter
Zielgruppen-, Streaming- und Engagement-Analysen für Medien und Telekommunikation.
- Öffentliche Verwaltung
- EdTech
- Medien & Unterhaltung
- Immobilien
- Reisen & Tourismus
- Lebensmittel & Getränke
- Gastronomie
- Sport & Fitness
- Gemeinnützige Organisationen
- Rechtsdienstleistungen
Vorgehen in der Umsetzung
So setzen wir Big-Data-Plattformen um
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Bewerten
Quellen, Volumen, Anwendungsfälle und aktuelle Schwachstellen werden dokumentiert.
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Architektur entwerfen
Plattform, Speicherformate und Governance-Modell werden entworfen.
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Pipelines bauen
Ingestions- und Transformationspipelines werden mit Tests und Lineage entwickelt.
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Migrieren & validieren
Historische Daten und Workloads werden mit Abstimmungsprüfungen migriert.
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Betreiben & Optimieren
Monitoring, Kostenoptimierung und neue Datenprodukte nach dem Launch.
Technologie
Plattformen und Werkzeuge, mit denen wir arbeiten
Je Mandat passend zu Ihrer bestehenden Landschaft, Ihren Lizenzen und den Fähigkeiten Ihres Teams ausgewählt.
Plattformen
- Databricks
- Snowflake
- Google BigQuery
- Amazon Redshift
- Azure Synapse
Verarbeitung
- Apache Spark
- Apache Flink
- dbt
- Apache Beam
Streaming
- Apache Kafka
- Amazon Kinesis
- Azure Event Hubs
- Confluent
Orchestrierung
- Apache Airflow
- Dagster
- Azure Data Factory
- AWS Glue
Governance & Qualität
- Unity Catalog
- Collibra
- Great Expectations
- Monte Carlo
Speicherformate
- Delta Lake
- Apache Iceberg
- Parquet
Zusammenarbeitsmodelle
So arbeiten Sie mit SoftSapien
Klein starten und ausbauen oder direkt ein vollständiges Programm beauftragen. Jedes Modell umfasst dieselben Standards für Eigentum, Sicherheit und Reporting.
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Ab etwa 4 Wochen
Pilot
Weisen Sie den Nutzen an einem einzelnen Prozess, einer Kampagne oder einem Proof of Concept nach, bevor Sie größer investieren.
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Festpreis
Umsetzung mit festem Umfang
Ein klar abgegrenztes Ergebnis, gemessen an vereinbarten Abnahmekriterien.
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Monatlich, nach der Discovery-Phase festgelegt
Programm-Retainer
Laufende Umsetzung mit Prioritäten, die in jedem Zyklus überprüft werden.
-
Festgelegte Reaktionszeiten
Managed Support
Supportvereinbarungen, die Plattformen und Kampagnen nach dem Launch leistungsfähig halten.
Warum SoftSapien
Warum Unternehmen sich für SoftSapien entscheiden
Was jede Organisation von einem Big-Data-Mandat mit SoftSapien erwarten kann.
Eigentum bei der Übergabe
Quellcode, Konfigurationen, Dokumentation und Strategie-Assets gehen mit Abschluss des Mandats auf Ihr Unternehmen über.
Sicherheit und Compliance als Standard
Die Arbeit läuft vom ersten Tag an innerhalb Ihrer Grenzen für Identität, Zugriff und Datenresidenz, und Ihre Compliance-Anforderungen sind fester Bestandteil der Umsetzung.
Antwort innerhalb von 2 Geschäftsstunden
Jede Anfrage erreicht einen Spezialisten und wird innerhalb von zwei Geschäftsstunden beantwortet.
Spezialisten vom Kickoff bis zur Übergabe
Die Ingenieure und Strategen, die den Umfang Ihres Mandats festlegen, bleiben bis zur Umsetzung und Übergabe dabei.
Alle Disziplinen, koordiniert
Expertise in Engineering, KI, Cloud, Business und Marketing wird kombiniert, wenn ein Mandat mehr als eine Disziplin umfasst.
Delivery über Zeitzonen hinweg
Teams in Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und dem asiatisch-pazifischen Raum richten die Umsetzung an Ihren Arbeitszeiten aus.
Häufig gestellte Fragen
FAQ zu Big Data
Keine passenden Fragen.
Ab welchem Datenvolumen wird das notwendig?
Wenn Tabellen oder einfache Datenbank-Tools versagen oder die eigentliche Arbeit Ihres Teams bremsen. Auslöser ist der operative Schmerz, unabhängig vom Volumen.
Mit welchen Data-Warehouse-Plattformen arbeiten Sie?
Die Auswahl hängt von Ihrem bestehenden Cloud-Anbieter und Ihren Abfragemustern ab und wird in der Discovery-Phase festgelegt.
Was umfasst Big-Data-Engineering konkret?
Eine Datenpipeline-Architektur, ausgelegt auf Ihr reales Volumen und Ihre reale Geschwindigkeit, und ein Warehouse-Design, das die konkreten Abfragen Ihrer Teams unterstützt.
Was kostet ein Big-Data-Mandat?
Die Kosten hängen von Datenvolumen, Anzahl der Quellen und Abfragekomplexität ab. Wir schätzen sie nach einer Prüfung Ihrer aktuellen Dateninfrastruktur.
Wie lange dauert der Aufbau einer Datenpipeline und eines Warehouse?
Eine fokussierte Pipeline für eine Datenquelle kann in wenigen Wochen live sein. Warehouses mit mehreren Quellen entstehen in Phasen, die jeweils mit echten Abfragen validiert werden.
Wem gehören Pipeline-Code und Warehouse-Schema bei der Übergabe?
Ihnen. Pipeline-Code, Warehouse-Schema und Dokumentation gehen bei der Übergabe auf Ihr Unternehmen über.
Können Sie unsere historischen Daten verlustfrei migrieren?
Ja. Die Migration aus Tabellen oder Legacy-Tools wird geplant und vor der Umstellung gegen Ihre bestehenden Datensätze validiert.
Welche Branchen brauchen Big-Data-Infrastruktur am meisten?
Handel, Logistik, Finanzdienstleistungen und jede Organisation, deren Datenvolumen Tabellen oder einfachen Datenbank-Tools entwachsen ist.
Bauen Sie die Pipeline, das Warehouse oder beides?
In der Regel beides, gemeinsam geplant, damit Daten ohne Zuständigkeitslücke von der Quelle ins Warehouse fließen.
Wie schnell können Sie ein Big-Data-Mandat starten?
Jede Anfrage wird innerhalb von 2 Geschäftsstunden beantwortet.
Bauen Sie ein Datenfundament, dem alle vertrauen können
Beschreiben Sie Ihre Datenquellen, Volumen und die Fragen, die Sie heute nicht beantworten können. Wir schlagen eine Architektur und einen phasenweisen Weg dorthin vor.