Insight
Warum wir auf Ontologien setzen
Was wir am Palantir-Ansatz richtig finden — und wo wir uns davon abgrenzen.
Data Platforms
Lakehouse, streaming, quality. The layer without which every ML programme is guesswork. We build it to carry your next use-case cluster — not just the current one.
- Cluster
- Build
- Dauer
- from 12 weeks
- Honorar
- auf Anfrage · projektbasiert
Was Sie konkret bekommen
Konkrete Ergebnisse als Übergabe-Artefakt.
Data platforms without which AI delivers nothing useful in production. Lakehouse architecture, streaming layer, data quality framework, and audit logs — GDPR- and EU AI Act-compliant, vendor-neutral, EU-hosted.
Lakehouse architecture (Apache Iceberg, Delta Lake, or Hudi depending on your stack) — versioned tables, ACID guarantees, no vendor lock-in.
Streaming layer for real-time use cases (Kafka, Flink, AWS Kinesis) — from event sourcing to real-time analytics.
Data quality framework with automated tests in CI — schema validation, range checks, anomaly detection before data enters the models.
Data catalog and lineage across all pipelines — you always know where a number in a report comes from.
Access control and audit logs, GDPR- and EU AI Act-compliant — row-level security, attribute-based permissions, full access history.
Migration plan for existing pipelines, incremental — no big-bang replatform, measurable progress per sprint.
Vorgehen
So arbeiten wir.
Drei Phasen, klare Outputs. Sie sehen jeden Schritt — und können nach jedem aussteigen.
- 01
Assessment
Current data flows, pain points, technical constraints. We understand your legacy first — it's the starting point, not the problem.
- 02
Platform Build
Layer by layer, use-case-driven. Each next use case funds the next layer — no architecture astronautics.
- 03
Migration Support
Move existing pipelines step by step. Nobody pulls the plug on a Friday night.
Honorar & Modelle
Auf Anfrage. Projektbasiert. Individuell.
Jedes Mandat wird auf Scope, Reifegrad und Zeithorizont individuell kalkuliert. Wir arbeiten projektbasiert mit Festpreis, tagesbasiert mit transparenten Tagessätzen (Junior bis Senior) oder als Retainer-Modell.
- Projektbasiert
Festpreis pro Phase mit definierter Definition of Done. Bevorzugt für klar abgegrenzte Scopes.
- Tagesbasiert
Tagessätze gestaffelt nach Senioritätslevel — Junior, Mid, Senior, Principal. Transparente Abrechnung.
- Retainer
Fester Stundenkontingent pro Monat. Sinnvoll für Operate-Phasen oder Fractional-Lead-Mandate.
Erstgespräch
Data Platforms — sprechen wir darüber.
30 Minuten, fokussiert auf Ihren Use-Case. Am Ende: eine klare Empfehlung — oder die Begründung, warum ein anderer Weg passt.