Ihre Daten. Schnell. Aktuell.Nachvollziehbar.

Wir verbinden Ihre bestehenden Datenquellen, beschleunigen rechenintensive Prozesse und schaffen eine verlässliche Grundlage für aktuelle Reports und Entscheidungen – ohne Ihr Kernsystem neu aufzubauen.

Datenprozess · Pipeline Live

Operatives System

Bleibt unangetastet

Analytics Engine

Rechnet in Sekunden

Anwendung & Reports

Immer aktuell

Rechenschritt · vorher
0 s
Rechenschritt · nachher
0 s

Gemessener Rechenschritt in einem realen Datenprozess

>25× schneller

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Datenmengen wachsen.Prozesse leider oft mit.

Ein Report dauert plötzlich 20 Minuten. Der Nachtlauf reicht bis in den Morgen. Python-Jobs werden mit jedem Monat langsamer. Die produktive Datenbank ist durch Auswertungen belastet. Und wichtige Kennzahlen sind erst Stunden später verfügbar.

Das Problem ist häufig nicht die Geschäftslogik – sondern dass operative Systeme Aufgaben übernehmen, für die sie nie gebaut wurden.

Drei Versprechen

Schnell. Aktuell.Nachvollziehbar.

Schnell

Sekunden statt Minuten

Reports, Scorings, Aggregationen und Batch-Prozesse werden gezielt beschleunigt. Das bestehende Kernsystem kann dabei erhalten bleiben.

Aktuell

Vom Nachtlauf zu Live-Zahlen

Datenquellen können kontinuierlich angebunden und Änderungen laufend verarbeitet werden. Reports und Anwendungen arbeiten mit wesentlich aktuelleren Daten.

Nachvollziehbar

Wissen, woher eine Zahl kommt

Quellen, Transformationen und Abhängigkeiten werden sichtbar. So wird nachvollziehbar, welche Daten in einer Kennzahl stecken und wie sie entstanden ist.

Ein konkreter Fall

Vom Engpass zur25× schnelleren Berechnung.

Vorher

250 Sek.

Nachher

<10 Sek.

Faktor

>25×

Das Kernsystem wurde nicht ersetzt. Der analytische Rechenschritt wurde gezielt ausgelagert. Nachdem die Berechnung nur noch wenige Sekunden dauerte, wurde das Zurückschreiben zum nächsten Engpass – und konnte anschließend separat über Bulk Loads optimiert werden.

Öffentliche Benchmarks wie ClickBench zeigen bei analytischen Workloads teilweise noch deutlich größere Unterschiede.

So funktioniert es

Erst messen.Dann entscheiden.

01

Analysieren

Wir messen zunächst, wo Zeit und Ressourcen verloren gehen – im echten Prozess, nicht auf dem Papier.

02

Beschleunigen

Dann entscheiden wir, ob Optimierung im bestehenden System reicht oder ob ein analytischer Layer sinnvoll ist.

03

Integrieren

Datenquellen und bestehende Anwendungen bleiben möglichst unangetastet. Ergebnisse fließen sauber zurück.

04

Transparenz schaffen

Reports bleiben aktuell, und Abhängigkeiten werden nachvollziehbar dokumentiert.

Bestehenden Prozess optimieren

Ein Report, Batch-Job oder Rechenschritt ist zu langsam geworden. Wir finden den Engpass und beschleunigen gezielt.

Neuen Analytics-Layer aufbauen

Neue Datenquellen anbinden und eine analytische Schicht neben dem Kernsystem aufbauen – ohne es zu ersetzen.

Technologie

Das Werkzeug richtet sichnach dem Problem.

Je nach Datenmenge, Aktualität und Betriebsmodell setzen wir beispielsweise PostgreSQL, DuckDB, ClickHouse, dbt, Parquet sowie bestehende BI- und Reporting-Systeme ein.

duckdb

Für schnelle eingebettete bzw. Batch-Berechnungen.

clickhouse

Für dauerhaft große Datenmengen, laufende Ingestion und viele analytische Abfragen.

dbt / metadaten-layer

Für Transformationen, Dokumentation und Lineage.

bestehende bi-systeme

Bleiben erhalten, wenn sie bereits funktionieren.

Welcher Datenprozess kostet Sieheute zu viel Zeit?

Wenn ein Report, Batch-Job oder Datenprozess inzwischen deutlich länger läuft als früher, schauen wir uns gemeinsam an, wo der Engpass liegt und welches Beschleunigungspotenzial realistisch ist.

30 Minuten · Kein Plattform-Pitch · Erst messen, dann entscheiden