Data Engineering as a Service für den Mittelstand
Wir entwickeln, integrieren und betreuen Ihre Dateninfrastruktur.
Projekt besprechenIhr Anwendungsbedarf
Data Engineering as a Service verbindet den Aufbau verlässlicher Datenpipelines mit ihrer laufenden Pflege und Weiterentwicklung – abgestimmt auf Ihre Systeme und den Bedarf Ihrer Fachbereiche.
Sie benötigen kontinuierliche Engineering-Kapazität für Datenintegration, neue Anwendungen oder die Weiterentwicklung Ihrer Datenplattform.
Was Sie erhalten
Eine betreute Dateninfrastruktur mit dokumentierten Schnittstellen, fachlichen Qualitätsregeln und einem priorisierten Entwicklungsumfang.
Unser Leistungsumfang
- APIs, Datenbanken, Dateien und Ereignisse integrieren
- Datenmodelle und ETL-/ELT-Pipelines entwickeln
- Datenqualität, Monitoring und Fehlerbehandlung umsetzen
- Bestehende Plattformen betreuen und weiterentwickeln
So gehen wir vor
- 01
Quellen verstehen
Gemeinsam definieren wir fachliche Bedeutung, Aktualität und Verantwortlichkeit der Quelldaten.
- 02
Verbindung aufbauen
Wir implementieren Übernahme und Transformation und prüfen die Daten mit nachvollziehbaren Regeln.
- 03
Nutzung absichern
Dokumentation, Überwachung und Zuständigkeiten machen den Datenfluss im Alltag betreibbar.
Rahmen der Zusammenarbeit
Leistungsumfang, technische Verantwortung und Zusammenarbeit werden individuell vereinbart. Architektur und Betriebsmodell richten sich nach Ihren bestehenden Systemen und Anforderungen.
Aufwand und Zeitrahmen hängen unter anderem von Datenzugang, Qualität, Schnittstellen und Ihren Anforderungen an den Betrieb ab. Diese Punkte klären wir, bevor ein konkreter Auftrag beginnt.
Häufige Fragen
Was bedeutet Data Engineering as a Service?
ainubes übernimmt vereinbarte Aufgaben beim Aufbau, bei der Integration und bei der laufenden Weiterentwicklung Ihrer Dateninfrastruktur. Die Zusammenarbeit verbindet Engineering-Kapazität mit definierten Ergebnissen und Zuständigkeiten.
Können bestehende ERP- und CRM-Systeme bleiben?
Ja. Wir prüfen zunächst vorhandene Schnittstellen und Datenzugänge. Grenzen einzelner Systeme werden vor einer Umsetzung benannt.
Wie gehen Sie mit fehlerhaften Daten um?
Qualitätsregeln werden fachlich abgestimmt. Auffällige Datensätze, fehlgeschlagene Übertragungen und ein geeigneter Wiederanlauf gehören zur Planung.