Data & AI

Von Daten zu Wirkung: GenAI, MLOps und Analytics aus einer Hand

Wir identifizieren wertstiftende KI-Anwendungsfälle, bauen tragfähige Datenplattformen und operationalisieren GenAI – inklusive Governance, Sicherheit und Kostenkontrolle.

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Unsere Leistungen

Data & AI. Von der Idee bis zum Betrieb.

Wir kombinieren moderne Data-Architekturen mit praxistauglicher KI – von der Use-Case-Definition über Prototypen bis zum Betrieb in Produktion.

Modern Data Stacks & Architecture

Wir entwickeln moderne, skalierbare Data-Architekturen auf Basis offener Standards wie Delta, Iceberg, Spark und Kubernetes. Unser Ansatz ist bewusst vendor-unabhängig und europäisch geprägt: Datenhoheit, Interoperabilität und Zukunftssicherheit stehen im Mittelpunkt. So schaffen wir leistungsfähige Plattformen, die flexibel wachsen und sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren.

Data Modelling & Data Quality Engineering

Wir bringen Struktur und Qualität in komplexe Datenlandschaften. Mit robusten Datenmodellen (z. B. Kimball, Data Vault), klaren Semantik-Schichten und automatisierter Datenqualität schaffen wir die Grundlage für verlässliche Analysen, Self-Service BI und AI-Use Cases. Wiederverwendbar, nachvollziehbar und langfristig wartbar.

Data & AI Products

Wir entwickeln datengetriebene Produkte, die echten Mehrwert liefern – von Analytics-Lösungen über Forecasting bis hin zu GenAI- und RAG-Services. Technologieagnostisch und mit Fokus auf europäische KI-Souveränität setzen wir schnelle Prototypen um und überführen sie in stabile, sichere und skalierbare Anwendungen.

AI Engineering, MLOps & Governance

Wir operationalisieren KI: automatisierte Pipelines, Monitoring, Model Lifecycle Management und LLMOps – kombiniert mit einem europäischen Ansatz für Sicherheit, Responsible AI und EU-AI-Act-Konformität. So stellen wir sicher, dass KI-Lösungen zuverlässig laufen, kontrollierbar bleiben und echten Business-Value erzeugen.

Warum jetzt Data & AI?

Schnell starten, sicher skalieren

Von Proof-of-Concept zu wirkungsvoller Lösung – offen, robust und ohne Hype.

Viele Unternehmen testen bereits KI, doch der entscheidende Schritt ist die Skalierung: eine verlässliche Datenbasis, klare Use Cases und ein sicherer, produktionsreifer Betrieb. Wir unterstützen Sie dabei, Data & AI pragmatisch einzuführen – mit messbaren Ergebnissen, klaren Verantwortlichkeiten und modularen, wiederverwendbaren Komponenten.

Ob Generative AI mit Open-Source-LLMs, RAG-basierte Wissenssysteme, klassische ML-Modelle oder Realtime-Analytics – wir integrieren Lösungen nahtlos in Ihre bestehende IT-Landschaft. Dabei berücksichtigen wir europäische Anforderungen an Datenhoheit, Sicherheit und Compliance und befähigen Ihre Teams, Data & AI nachhaltig selbst voranzutreiben.

Unser Vorgehen

So realisieren wir Data & AI

Wir liefern konkrete Ergebnisse in Wochen, nicht Monaten – mit Blick auf Sicherheit, Kosten und Skalierbarkeit.

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1. Strategy & Use-Cases

Business-Ziele, Value-Hypothesen, Priorisierung – inkl. Daten- und Reifegrad-Assessment.
2. Data Foundation

Datenintegration, Qualität, Governance und Plattform-Setup (Lakehouse, Streaming, Security).
3. Prototyping & Evaluation

Schnelle Prototypen, Benchmarks, Guardrails und Evaluationsmetriken – „build to learn“.
4. Industrialization & Ops

MLOps/LLMOps, CI/CD, Monitoring, Kostenkontrolle, Security & Compliance – „build to run“.

Ausgewählte Kundenprojekte im Bereich AI & Data

SIMPL: Skalierbare Machine-Learning-Plattform für Pflanzenschutzforschung

CropScience • 2024

Für die Bayer AG wurde eine cloud-native Machine-Learning-Plattform entwickelt, die komplexe Forschungsdaten integriert und KI-gestützt auswertete. Moderne Technologien wie AWS Sagemaker, TensorFlow/PyTorch und ein konsequenter MLOps-Ansatz ermöglichten eine Architektur, die Modelle fortlaufend trainierte, validierte und zuverlässig betrieb. So entstand eine skalierbare, wissenschaftlich präzise Analyseumgebung, die Forschungszyklen beschleunigte und mehrfach erfolgreich in der Produktentwicklung eingesetzt wurde.

Modernisierung der HR-Datenplattform mit Snowflake und AWS

Energietechnolgie • 2025

Für den größten deutschen Energietechnikkonzern wurde eine zukunftsorientierte HR-Datenplattform realisiert, die das bestehende HR-System durch moderne Cloud- und Data-Engineering-Technologien ablöste. Automatisierte AWS-ETL-Strecken, eine leistungsstarke Data-Quality-Engine und Snowflake-basierte Datenprodukte ermöglichten eine robuste Architektur für globale, transparente und skalierbare HR-Daten. So entstand eine moderne Datenlandschaft, die Integrationen automatisiert orchestrierte, Prozesse weltweit vereinheitlichte und bereits damals die Datenqualität und Prozesssicherheit messbar steigerte.

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Responsible AI in Europa

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Von Open Source bis KI – was heute schon funktioniert

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Souveräne Cloud STACKIT Digitale Souveränität +1 weitere

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Sascha Ederer

Alexander Bauer

Lukas Weberrus

Dominik Fries

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Data Build Tool für Analytics Engineering, Teil des Modern Data Stack für Datentransformationen.
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Open-Source Table Format für grosse analytische Datasets, optimiert für Cloud Object Stores.