Das Datenfundament, dem Ihr Unternehmen kann vertrauen
Wir entwerfen und liefern skalierbare Pipelines, Warehouses und Transformationen auf Microsoft-Technologien, damit Ihre Teams mit einer Single Source of Truth arbeiten: einer einzigen verlässlichen Datenquelle.
Leistungsbereiche entdeckenDaten vorbereiten, zentralisieren und für die Aktivierung transformieren
Von der ersten Datenanbindung über Speicherung mit klarer Governance bis zu Analytics-fähigen Modellen: Unsere Data-Engineering-Beratung arbeitet gemeinsam mit Ihrem Team und verbindet jede Ebene mit Ergebnissen, die Sie messen können.
Warum das zählt
Die meisten wachsenden Unternehmen werden von unverbundenen Daten gebremst: Hunderte Anwendungen, verlorene Stunden auf der Suche nach Antworten und Teams, die in Silos entscheiden.
Branchenforschung
Softwareanwendungen in großen Organisationen
29 % der Arbeitswoche
Pro Woche mit der Suche nach Daten verloren
Der Teams arbeiten in Silos
Quelle: Forrester-Consulting-Studie „Crisis of a fractured organization“ mit 1.022 Beschäftigten in den USA und in Großbritannien, 2024
Unsere Data-Engineering-Leistungen im Detail
Wählen Sie einen Bereich, um zu sehen, wie wir ihn auf Microsoft Fabric und Azure umsetzen.
Skalierbare, effiziente Pipelines bringen Daten aus allen Quellen in Ihre Microsoft-Plattform: automatisiert, überwacht und bereit für die nächsten Schritte.
Was wir tun
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Audit der Datenlandschaft
Verschaffen Sie sich Klarheit über bestehende Quellen, Konnektoren und Datenflüsse. Wir zeichnen einen praktikablen Weg zu verlässlichen, automatisierten Pipelines.
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Pipeline-Design und -Aufbau
ELT/ETL-Strecken implementieren wir auf Azure Data Factory und Data Factory in Microsoft Fabric und verbinden SaaS-Systeme, Datenbanken und Dateien mit wiederholbaren Mustern.
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Monitoring und Betrieb
Alerting, Lineage-Transparenz und Runbooks halten die Datenanbindung stabil, ohne dass Ihr Team ständig reaktiv eingreifen muss.
Verlässliche Daten in hoher Qualität, bereit für Analytics. Wir verankern Geschäftsregeln, Modellierung und Qualitätsprüfungen, damit die Aktivierung auf einer belastbaren Basis erfolgt.
Was wir tun
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Transformation und Modellierung
Wir definieren geschichtete Modelle und Transformationslogik, die abbilden, wie Ihr Unternehmen tatsächlich arbeitet: dokumentiert, testbar und wartbar.
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Datenqualität und Governance
Validierung, Abstimmung und klare Verantwortlichkeiten sind fest verankert, damit Stakeholder den Zahlen vertrauen, bevor sie Dashboards oder KI-Workloads erreichen.
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Analytics-fähige Datensätze
Kuratierte Tabellen und semantisch vorbereitete Strukturen, die Power BI und Fabric ohne Nacharbeit nutzen können.
Zentralisieren Sie Daten in einem Data Warehouse oder Lakehouse mit klarer Governance und lösen Sie Silos auf. Eine Plattform für Analytics, Self-Service und KI, mit konsistentem Zugriff und einheitlicher Sicherheit.
Was wir tun
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Architektur-Workshop
Gemeinsam entwerfen wir ein zukunftsfähiges Fundament auf Microsoft Fabric und OneLake, abgestimmt auf Ihre Quellen, Ihr Sicherheitsmodell und Ihre Analytics-Ziele.
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Aufbau von Lakehouse und Warehouse
Wir implementieren Medallion- oder dimensionale Strukturen mit klaren Zonen für rohe, aufbereitete und kuratierte Daten, in denen sich Ihre Teams zurechtfinden.
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Gesteuerter Zugriff und Befähigung
Workspaces, Rollen und Self-Service-Muster sind so konfiguriert, dass die richtigen Personen die richtigen Daten erreichen, ohne Engpässe in der IT.
Aufgebaut auf Microsoft
Wir implementieren auf den Plattformen, denen Ihre Organisation bereits vertraut.
Microsoft Fabric 
Power BI 
Azure 
Azure Databricks 
Microsoft Copilot 
SQL Server Engineering-Prinzipien für ein belastbares Fundament
Datenplattformen scheitern leise: eine fehlgeschlagene Aktualisierung hier, eine undokumentierte Pipeline dort. Unsere Arbeitsweise ist darauf ausgelegt, genau das zu verhindern.
Immer gemeinsam
Ihre IT- und Datenteams bleiben in jede Designentscheidung eingebunden, vom Quellzugriff bis zu den Warehouse-Schichten. So entsteht eine Plattform, die Ihr Team selbst betreiben kann, keine Blackbox zur Übergabe.
Groß denken, klein anfangen
Zuerst steht die Zielarchitektur, dann liefern wir eine verlässliche Pipeline oder eine Domäne nach der anderen. Jedes Inkrement geht in Produktion und beweist seinen Wert, bevor das nächste beginnt.
Modular aufbauen
Datenanbindung, Transformation und Speicherung entstehen als trennbare Bausteine mit klaren Schnittstellen. Eine Quelle austauschen oder eine Domäne ergänzen heißt später nicht, die Plattform neu zu bauen.
Häufige Fragen zu Data Engineering
Was Teams fragen, bevor sie ihr Datenfundament auf Microsoft Fabric und Azure aufbauen oder modernisieren.
Ersetzen Sie unsere bestehende Datenplattform?
Nicht standardmäßig. Wir bewerten Ihre Quellen, Ihre Architektur und Ihre Rahmenbedingungen und modernisieren dann in Bausteinen auf Microsoft Fabric, Azure oder dem hybriden Weg, der zu Ihrer Realität passt. Das Ziel ist ein Fundament, das Sie erweitern können, kein kompletter Austausch, außer das Geschäft verlangt genau das.
Wie stellen Sie sicher, dass Teams den Daten vertrauen?
Verantwortlichkeiten, Qualitätsprüfungen, Abstimmungen und Data Lineage definieren wir, bevor Analytics oder KI-Aktivierung starten. Klare Kennzahlendefinitionen und dokumentierte Transformationslogik bedeuten, dass Stakeholder die Zahlen hinter jedem Dashboard erklären können. So entstehen fundierte Entscheidungen statt Bauchgefühl.
Wie lange dauert es bis zu einem nutzbaren Fundament?
Viele Projekte liefern eine erste verlässliche Pipeline und kuratierte Datensätze innerhalb weniger Wochen, abhängig von Umfang und Komplexität der Quellen. Wir denken groß und fangen klein an: Frühe Ergebnisse schaffen Dynamik, während die breitere Architektur Baustein für Baustein Form annimmt.
Arbeiten Sie mit hybriden oder älteren Systemen?
Ja. Wir integrieren SaaS-Systeme, On-Premises-Datenbanken, Dateien und bestehende Azure- oder Fabric-Umgebungen. Das Ziel ist ein praktikabler Weg auf Microsoft-Technologien, keine erzwungene Migration weg von Systemen, die dem Geschäft weiterhin dienen.
In welcher Sprache arbeiten wir zusammen?
Auf Englisch. Englisch ist die Arbeitssprache des Microsoft-Datenstacks und des internationalen booldata-Teams; Dokumentation und Ergebnisse liefern wir standardmäßig auf Englisch, passend zu Microsofts eigener Dokumentation. Ihre Anfrage können Sie gerne auf Deutsch stellen, unsere Antwort und die Zusammenarbeit erfolgen auf Englisch.
Bauen wir gemeinsam Ihre Analytics-Zukunft
Jede gute Entscheidung beginnt mit guten Daten. Sagen Sie uns, wo Sie heute stehen, und wir zeigen Ihnen den schnellsten Weg nach vorn. Projektsprache: Englisch.