KI & Daten
Eine Version der Zahlen – bereit für Reporting und KI.
Die meisten Unternehmen haben reichlich Daten und wenig Einigkeit darüber, was sie aussagen. Wir bauen Pipelines und ein Warehouse mit getesteten Definitionen, damit Finanzen, Produkt und Geschäftsführung dieselben Zahlen lesen und Ihre KI-Features saubere Daten vorfinden.
- Data Engineering & Analytics
- 6–14 Wochen
Wann Sie uns anrufen sollten
Kommt Ihnen das bekannt vor?
- 01
Berichte werden jeden Monat von Hand in Tabellen zusammengestellt.
- 02
Verschiedene Teams nennen unterschiedliche Zahlen für dieselbe Kennzahl.
- 03
Sie wollen KI-Features, aber Ihre Daten liegen verstreut in verschiedenen Tools.
Wie Tulmira vorgeht
Unser Vorgehen, Schritt für Schritt
- 1
Kennzahlen abstimmen
Wir definieren die relevanten Geschäftskennzahlen gemeinsam mit den Menschen, die sie nutzen, und halten sie schriftlich fest.
- 2
Pipelines bauen
Automatisierte Datenübernahme aus Ihren Produkten und Tools, mit Schemaprüfungen und Datenqualitätstests.
- 3
Das Warehouse modellieren
Saubere, dokumentierte Modelle unter Versionskontrolle, sodass sich jede Zahl bis zur Quelle zurückverfolgen lässt.
- 4
Erkenntnisse liefern
Dashboards und Self-Service-Reporting sowie Datenprodukte, die Ihre KI-Features speisen.
Unsere Standards
Praktiken, über die wir nicht verhandeln
- Kennzahlendefinitionen unter Versionskontrolle und wie Code geprüft
- Datenqualitätstests bei jedem Pipeline-Lauf
- Personenbezogene Daten klassifiziert, minimiert und zugriffsgeschützt
- Data Lineage von jedem Dashboard bis zur Quelle
- Inkrementelle Ladevorgänge für planbare Cloud-Kosten
- Alerts bei verspäteten oder fehlerhaften Daten, bevor es jemand im Meeting bemerkt
Was Sie erhalten
- Automatisierte Ingestion-Pipelines
- Ein dokumentiertes, getestetes Data Warehouse
- Dashboards und Self-Service-Reporting
- Ein Datenkatalog und Kennzahlendefinitionen
Tools, die wir dafür einsetzen
- dbt
- BigQuery
- Snowflake
- PostgreSQL
- Airflow
- Python
In der Regel das, das Ihrer bestehenden Cloud am nächsten liegt. BigQuery, Snowflake und PostgreSQL funktionieren bei den meisten Größenordnungen gut; wir empfehlen nach Kosten und den Kenntnissen Ihres Teams.
Verwandte Leistungen
KI-Integration
LLM-Features, die ihren Platz verdienen: Retrieval, strukturierte Extraktion und Scoring mit integrierter Evaluierung.
- LLMs
- RAG
- Evaluierung
Backend & APIs
Gut dokumentierte REST- und ereignisgesteuerte Services mit Tests, Versionierung und sinnvollen Datenmodellen.
- Spring Boot
- Node.js
- PostgreSQL
Cloud & Platform Engineering
Pipelines, Infrastructure as Code und Kubernetes, damit Ihr Team auch freitags ohne Sorge deployen kann.
- CI/CD
- Kubernetes
- Terraform
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