Data-Warehousing-Lösungen

Moderne Data Warehouses sind die Grundlage für datengesteuerte Entscheidungsfindung. Wir entwerfen Warehouse-Architekturen, die Daten aus mehreren Quellen vereinheitlichen, schnelle analytische Abfragen ermöglichen und kosteneffizient skalieren. Unsere Lösungen nutzen den modernen Data Stack – ELT pipelines, dbt transformations und geschützte semantische Schichten.

• Warehouse-Architektur — Entwurf von Star/Snowflake-Schemas, dimensionalen Modellen und Data-Vault-Mustern, die Ihre analytischen Anforderungen unterstützen.
• ETL/ELT Pipeline-Design — Aufbau zuverlässiger Data Pipelines, die Daten aus operativen Datenbanken, APIs und Dateien extrahieren, mit dbt transformieren und in Ihr Warehouse laden.
• Data Modeling mit dbt — Implementierung modularer, getesteter, dokumentierter Datentransformationen mit dbt und entsprechenden Staging-, Intermediate- und Mart-Schichten.
• BI & Dashboard-Integration — Anbindung von Warehouses an Looker, Metabase, Superset oder benutzerdefinierte Dashboards für Self-Service-Analytics.
• Data Quality & Governance — Implementierung von Data Quality Checks, Lineage Tracking, Access Controls und Katalogisierung für vertrauenswürdige, gesteuerte Daten.
• Kostenoptimierung — Optimierung der Warehouse-Rechenkosten durch geeignetes Clustering, Partitioning, Materialized Views und Query Optimization.

Wir entwickeln auf Snowflake, BigQuery oder Redshift, abhängig von Ihrem Cloud-Ökosystem. Pipeline-Orchestrierung mit Airflow oder Dagster, Transformationen mit dbt und Ingestion mit Fivetran, Airbyte oder benutzerdefinierten Konnektoren. Governance und Qualität mit Great Expectations und Datenkatalogen.

Unternehmen, die Daten aus mehreren Quellen für Analysen, Reporting und Data Science konsolidieren müssen. Egal, ob Sie Ihr erstes Data Warehouse aufbauen oder ein bestehendes modernisieren, wir entwickeln Lösungen, die mit Ihren Daten und Ihrem Team skalieren.