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Data Platforms

Lakehouse, Streaming, Quality. Die Schicht, ohne die jedes ML-Programm Raten ist. Wir bauen sie so, dass sie das nächste Use-Case-Cluster mitträgt — nicht nur das aktuelle.

Cluster
Build
Dauer
ab 12 Wochen
Honorar
auf Anfrage · projektbasiert

Was Sie konkret bekommen

Konkrete Ergebnisse als Übergabe-Artefakt.

Data Platforms, ohne die KI nichts Produktives leistet. Lakehouse-Architektur, Streaming-Layer, Data-Quality-Framework und Audit-Logs — DSGVO- und EU-AI-Act-konform, vendor-neutral, EU-gehostet.

  • Lakehouse-Architektur (Apache Iceberg, Delta Lake oder Hudi je nach Stack) — versionierte Tabellen, ACID-Garantien, kein Vendor-Lock-in.

  • Streaming-Layer für Echtzeit-Use-Cases (Kafka, Flink, AWS Kinesis) — von Event-Sourcing bis Real-Time-Analytics.

  • Data-Quality-Framework mit automatischen Tests in CI — Schema-Validierung, Range-Checks, Anomalie-Detection bevor Daten in die Modelle gehen.

  • Data Catalog und Lineage über alle Pipelines — Sie wissen jederzeit, wo eine Zahl in welchem Report herkommt.

  • Access-Control und Audit-Logs, DSGVO- und EU-AI-Act-konform — Row-Level-Security, attributbasierte Rechte, vollständige Zugriffshistorie.

  • Migrations-Plan für bestehende Pipelines, schrittweise — kein Big-Bang-Replatform, sondern messbarer Fortschritt pro Sprint.

Vorgehen

So arbeiten wir.

Drei Phasen, klare Outputs. Sie sehen jeden Schritt — und können nach jedem aussteigen.

  1. 01

    Bestandsaufnahme

    Aktuelle Datenpfade, Schmerzen, technische Constraints. Wir verstehen Ihre Legacy zuerst — sie ist der Ausgangspunkt, nicht das Problem.

  2. 02

    Plattform-Aufbau

    Schichtweise, Use-Case-getrieben. Erst der nächste Use-Case zahlt für den nächsten Layer — keine Architektur-Astronautik.

  3. 03

    Migrations-Begleitung

    Bestehende Pipelines Schritt für Schritt umstellen. Niemand zieht den Stecker am Freitagabend.

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.

Weiterlesen

Was dazu passt.

Insight

Warum wir auf Ontologien setzen

Was wir am Palantir-Ansatz richtig finden — und wo wir uns davon abgrenzen.

Research

NEN — Neural Enterprise Network

Die Ontologie, die cNode trägt. Proprietär, methodisch teilbar.

Produkt

cNode — Decision-Intelligence-Plattform

Unser Flaggschiff. EU-souverän, multi-mandantenfähig, Audit-Trail ab Tag eins.

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.

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