AWS Cloud
Marktführer mit umfangreichstem Service-Portfolio. Komplex, aber flexibel. Wir nutzen EC2, S3, Lambda, RDS je nach Anforderung.
Technologielösungen mit realistischen Erwartungen
Keine proprietären Systeme, sondern bewährte Open-Source- und Enterprise-Technologien. Wir integrieren, konfigurieren, optimieren. Vendor-Lock-in vermeiden wir bewusst.
Technologie-Agnostisch
Wir verkaufen keine spezifischen Produkte. Wir evaluieren Optionen neutral und wählen basierend auf Ihren Anforderungen.
Vendor-Lock-in-Vermeidung
Proprietäre Systeme schaffen Abhängigkeit. Wir bevorzugen offene Standards und Schnittstellen für Flexibilität.
Skalierbare Architekturen
Systeme müssen mit Wachstum umgehen können. Wir planen Skalierung von Anfang an, nicht als Afterthought.
Vier Lösungsbereiche
KI und Machine Learning
Künstliche Intelligenz ist kein Allheilmittel. Viele Projekte scheitern an unrealistischen Erwartungen oder schlechter Datenqualität. Wir starten mit Machbarkeitsprüfung: Sind Ihre Daten geeignet? Ist der Use-Case sinnvoll? Lohnt sich der Aufwand? Oft ist die Antwort nein. Wenn ja, entwickeln wir Modelle iterativ, testen ausgiebig, monitoren kontinuierlich. Bias-Testing ist Standard, nicht optional. Erwarten Sie Pilotprojekte vor vollem Rollout. ROI nach sechs bis zwölf Monaten ist realistisch.
Cloud-Infrastruktur
Cloud ist nicht automatisch günstiger oder besser. Wir rechnen Total Cost of Ownership ehrlich durch, inklusive Migration, Training, laufende Kosten. Manchmal ist On-Premise die bessere Wahl. Migration planen wir phasenweise mit Parallel-Betrieb, nicht Big-Bang. Legacy-Systeme laufen oft hybrid weiter. Security und Compliance prüfen wir vor jedem Deployment. Vendor-Vergleich ist Teil des Prozesses. AWS, Azure, Google Cloud haben unterschiedliche Stärken. Post-Migration-Optimierung spart langfristig Kosten.
Datenanalyse und BI
Dashboards ohne Kontext sind nutzlos. Wir beginnen mit KPI-Definition: Was muss gemessen werden und warum? Dann Datenaudit: Welche Daten existieren, wo sind Lücken? Oft fehlt grundlegende Datenerfassung. Dann starten wir dort. Data Warehouse oder Data Lake? Hängt von Use-Cases ab. Self-Service-Analytics klingt gut, braucht aber geschulte User. Wir bauen Systeme und trainieren Teams. Erste verwertbare Insights nach drei Monaten sind realistisch. Data Governance ist nicht sexy, aber unverzichtbar.
Prozessautomatisierung
Automatisierung spart langfristig Kosten, braucht aber Anfangsinvestition. Wir identifizieren Prozesse mit hohem Automatisierungspotenzial: repetitiv, regelbasiert, fehleranfällig. RPA, Workflow-Engines oder Custom-Development? Kommt auf Komplexität an. Change-Management ist kritisch, Teams fürchten oft Jobverlust. Wir kommunizieren transparent: Automatisierung verlagert Arbeit, eliminiert sie selten komplett. Pilotprojekt mit einem Prozess, dann skalieren. ROI nach sechs bis zwölf Monaten realistisch. Wartung nicht vergessen, automatisierte Prozesse brauchen auch Updates.
Technologie-Partnerschaften
Wir arbeiten mit bewährten Plattformen, keine Exklusivität.
Microsoft Azure
Beste Integration mit Microsoft-Ökosystem. Für Unternehmen mit Windows-Infrastruktur oft erste Wahl. Hybrid-Cloud-Szenarien gut unterstützt.
TensorFlow / PyTorch
Standard-Frameworks für Machine Learning. Open-Source, große Community, gut dokumentiert. Wir wählen basierend auf Use-Case.
PostgreSQL / MongoDB
Relationale vs. NoSQL-Datenbanken. Wahl hängt von Datenstruktur ab. Beide sind robust, skalierbar, Open-Source.
Apache Kafka
Event-Streaming für Echtzeit-Datenverarbeitung. Komplex im Setup, aber unverzichtbar für hochfrequente Datenströme.
Tableau / Power BI
BI-Tools für Visualisierung. Power BI bei Microsoft-Shops, Tableau für komplexe Analysen. Open-Source-Alternativen prüfen wir auch.
Lösungskapazitäten im Detail
Was wir konkret umsetzen können und welche Grenzen existieren.
Maschinelles Lernen für Vorhersagen, Klassifikation, Optimierung. Nicht jedes Problem braucht KI.
Predictive Analytics
Vorhersagemodelle für Nachfrage, Abwanderung, Ausfälle. Benötigt historische Daten, mindestens ein Jahr. Genauigkeit variiert.
Natural Language Processing
Textanalyse, Sentiment-Detection, Chatbots. Deutsche Sprache ist Herausforderung. Trainingsaufwand hoch, Fehlerquoten realistisch einplanen.
Computer Vision
Bilderkennung für Qualitätskontrolle, Objekterkennung. Braucht viele gelabelte Trainingsdaten. Edge-Cases bleiben problematisch.
Zentrale Datenhaltung für Analytics. Architektur hängt von Volumen und Use-Cases ab.
Data Warehouse
Strukturierte Daten für Reporting. ETL-Prozesse komplex, aber bewährt. Für transaktionale Analysen geeignet.
Data Lake
Unstrukturierte Daten speichern. Flexibel, aber Chaos-Risiko ohne Governance. Für explorative Analysen gut.
Real-Time Streaming
Event-basierte Datenverarbeitung. Kafka, Flink, Spark. Komplex, aber für IoT oder Finanz-Daten notwendig.
Repetitive Prozesse automatisieren. ROI nach sechs bis zwölf Monaten realistisch.
Robotic Process Automation
Software-Bots für UI-basierte Prozesse. Schnell implementiert, aber fragil bei UI-Änderungen. Für Legacy-Systeme geeignet.
Workflow-Orchestration
Komplexe Prozesse koordinieren. Airflow, Camunda. Flexibler als RPA, braucht aber APIs. Change-Management kritisch.
API-Integration
Systeme über Schnittstellen verbinden. Sauberste Lösung, braucht aber API-Zugang. Legacy-Systeme oft problematisch.
Migration und Betrieb in Cloud-Umgebungen. Nicht immer günstiger, aber skalierbarer.
Lift-and-Shift Migration
Bestehende Systeme 1:1 in Cloud. Schnell, aber nutzt Cloud-Vorteile nicht. Zwischenschritt für Legacy-Apps.
Cloud-Native Refactoring
Anwendungen für Cloud optimieren. Aufwändig, aber langfristig effizienter. Containerisierung, Microservices.
Hybrid Cloud
Teil On-Premise, Teil Cloud. Komplex, aber oft nötig für Compliance oder Legacy-Gründe.
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