Data Integration

Der Transfer von Daten zwischen unterschiedlichsten Systemen nimmt eine immer wichtigere Rolle in jedem Unternehmen ein.

Aus einer Vielzahl von Quellsystemen (ERP, CRM, Lagerverwaltung, Webshops…) müssen Daten abgerufen, verarbeitet und bestmöglich verwertbar angereichert werden, so dass sie für erfolgskritische Entscheidungen als verlässliche Grundlage herangezogen werden können.

ETL/ELT-Lösungen und Datenmodelle müssen dabei nicht nur mit unterschiedlichsten hierarchischen, relationen, strukturierten oder unstrukturierten Formaten umgehen können, sondern auch flexibel auf steigende Anforderungen an Realtime- bzw. Streaming-Lösungen und Skalierbarkeit reagieren können. Darüber hinaus bildet die Integration von Applikations-Schnittstellen wie REST und SOAP in ETL/ELT-Strecken vor dem Hintergrund der Zuverlässigkeit der Datenlieferungen einen immer wichtigeren Bestandteil von BI-Umgebungen.

Als Datenintegrations-Spezialisten mit über 20 Jahren Erfahrung in der Verarbeitung von Massendaten wissen wir, worauf es beim Modellieren von Data Warehouses und Cloud Lakehouses ankommt. Wir bieten Ihnen nicht nur Spezialisten für die Data Integration Stacks der großen Hersteller, sondern können auch schnell passgerechte Lösungen für Ihre Business Needs mit kostengünstigen Open Source Alternativen ausrollen, die gerade in der aktuellen Situation einen erheblichen Mehrwert bieten.

Unser Angebot
  • filter_drama
    Moderne ETL/ELT Cloud Lösungen

    Implementierung Cloud Lakehouse (z.B. Snowflake) sowie Migration von ETL/ELT Strecken sowie kompletter Datenbanken in die Cloud. Schnell einsetzbar, flexibel bei ständig variierenden Datenmengen

  • filter_drama
    Technologiepartner vieler Hersteller

    Wir besitzen langjährige Kompetenz durch unsere enge Zusammenarbeit mit großen Produktherstellern und deren Frameworks: Spezialisten für Informatica und IBM-Stack, große Schnittstellenabdeckung, Bewältigung sehr großer Datenmengen, breiter Supportmarkt

  • filter_drama
    Open Source Lösungen

    Schnell einsetzbar, flexibel skalierbar, kostengünstig

Nächste Schritte
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Batch
Data preparation
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Historisierung
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