1 Mio. €
Jährliche Einsparungen für europäische Kunden
Durch die Optimierung von Softwarelizenzkosten haben wir für mehrere europäische Organisationen über 1 Mio. € an jährlichen Einsparungen realisiert.
Von unseren Kunden mit 4.87/5 auf Sortlist bewertet★★★★★
Mehr erfahrenCloud, Daten und KI für Produktion
Dashboards und Proof of Concepts sind schnell gebaut; Systeme, die dem Tagesgeschäft standhalten, nicht. DNA Solutions migriert Infrastruktur in die Cloud, konsolidiert Daten in Plattformen, die Teams im Tagesgeschäft nutzen, und bringt KI in den Produktivbetrieb, zu europäischen Bedingungen.
Führende europäische Organisationen vertrauen uns
Ein Fundament für Cloud, Daten und KI
Cloud, Daten und KI scheitern, wenn sie als getrennte Projekte eingekauft werden. DNA Solutions baut sie als einen Stack: Die Migration bereitet die Datenplattform vor, die Datenplattform speist die Modelle, und jede Ebene bleibt auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren.
01
Cloud-Lösungen
Legacy-Systeme belasten Budgets mit steigenden Lizenzkosten und begrenzter Skalierbarkeit. Unsere Cloud-Migration auf AWS und Azure modernisiert Unternehmensinfrastruktur, ohne das Tagesgeschäft zu unterbrechen.
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Datenanalyse
Wir führen Ihre verstreuten Datenquellen in einheitlichen Analyseplattformen zusammen, mit denen Entscheider arbeiten: Echtzeit-Dashboards, Self-Service-BI und prädiktive Auswertungen.
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Predictive Analytics
Wir setzen Machine-Learning-Modelle auf Ihre Unternehmensdaten an, um Wartungsfenster, Kundenabwanderung und Umsatztrends zu prognostizieren. Unsere Pipelines laufen auf Ihren bestehenden Datenplattformen.
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KI & Machine Learning
Wir integrieren KI und Machine Learning in Ihre bestehende Unternehmensinfrastruktur, um Prozesse zu automatisieren, Ergebnisse zu prognostizieren und Abläufe zu optimieren, von intelligenter Dokumentenverarbeitung bis zur Bedarfsprognose.
Leistung ansehen05
Dokumentenautomatisierung
DNA Solutions entwickelt individuelle Dokumentklassifikatoren und prüft sie anhand repräsentativer Daten. Im veröffentlichten Canon-Benchmark erzielte der Klassifikator auf zwei von drei getesteten Datensätzen höhere Werte als Azure AI Document Intelligence; auf dem dritten gab es einen Gleichstand. Die 94,7 % gegenüber 84,2 % beziehen sich auf einen Datensatz. Hosting, OCR, Integration und Compliance sind getrennt zu bewerten.
Leistung ansehenDiese fünf Leistungen sind Stufen eines Stacks, kein Menü unverbundener Optionen. Die Cloud-Migration schafft die elastische, lizenzfreie Infrastruktur, die eine Datenplattform braucht. Die Datenplattform konsolidiert verstreute operative Quellen in einer einzigen, kontrollierten Schicht. Analysen und Prognosemodelle greifen auf diese Schicht zu, und die KI sitzt obenauf, trainiert auf Daten, die bereits bereinigt, dokumentiert und rechtlich geklärt sind. Sie können auf jeder Stufe einsteigen, aber jedes Projekt ist so angelegt, dass die nächste Ebene auf etwas Solidem aufsetzt.
Vier Prinzipien für Enterprise IT
Europäische Infrastruktur zuerst: Cloud-, Daten- und KI-Workloads laufen in europäischen AWS- und Azure-Regionen oder auf souveränem Hosting, je nachdem, was Ihre Daten rechtlich dürfen. Portabilität bauen wir vom ersten Tag an mit: Infrastruktur als Code, Open Source, wo es passt, und Architekturen, die Ihre Ingenieure selbst betreiben.
Souveränität ist bei uns Engineering-Anforderung, nicht Compliance-Übung: Datenresidenz, DSGVO und AI Act prägen das Design vor dem ersten Deployment.
DNA Solutions in Zahlen
Wir entwickeln Technologie mit messbarem Beitrag zu Ihrem Geschäftsergebnis. Europäische Unternehmen vertrauen uns extreme Datenvolumen und kritische Finanz-Pipelines an.
Ein Senior-Team aus Ingenieuren und Consultants, verteilt über Europa.
300 Mio. €
Monatlich geprüfte Transaktionen
Wir haben eine von Deloitte geprüfte Billing-Plattform gebaut und betreiben sie bis heute: 300 Mio. € an geprüften Transaktionen, jeden Monat.
6 Jahre
Langjährige Kundenbeziehungen
Mehrere Kunden arbeiten seit sechs Jahren mit DNA Solutions. Wir entwickeln und betreuen ihre Software weiter, wenn sich ihre Anforderungen verändern.
Von der Cloud-Infrastruktur zur angewandten KI
Die meisten Kunden kommen mit einem dringenden Projekt und entdecken den Rest des Wegs später. Das ist die Abfolge, die wir bei europäischen Unternehmen am häufigsten sehen: was jede Stufe für sich liefert und was sie an die nächste übergibt.
Stufe eins: die Cloud-Migration
Ausgangspunkt ist meist ein Legacy-Bestand, oft Oracle oder SAP, teuer in der Lizenz und schwer zu skalieren. Wir re-platformen ihn in Phasen: Jeder Workload wird vor dem Cutover gegen das Altsystem validiert, Change Data Capture hält beide Seiten synchron. Was diese Stufe an die nächste übergibt: elastische Infrastruktur, niedrigere Betriebskosten und Daten, die endlich erreichbar sind.
Stufe zwei: die Datenplattform
Steht die Infrastruktur, konsolidieren wir operative Quellen in einem kontrollierten Data Lake oder Warehouse. Für einen europäischen Mautbetreiber hieß das, mehr als 90 Quellen aus Oracle, PostgreSQL und MongoDB in einer einzigen Echtzeit-Schicht zu vereinen. Qualitätsregeln, Lineage und Zugriffskontrollen werden hier definiert, denn alles, was später entsteht, erbt sie.
Stufe drei: Analysen im Tagesgeschäft
Mit einer kontrollierten Datenschicht wandert das Reporting von manuellen Exporten zu Echtzeit-Dashboards und Self-Service-BI. Der Maßstab für Erfolg ist hier die Nutzung: Führungskräfte und Fachteams beantworten ihre Fragen selbst aus der Plattform, statt Auswertungen anzufordern. Abfragen, die früher Tage dauerten, kommen in Stunden oder weniger zurück.
Stufe vier: Prognosemodelle
Prognosen werden erst verlässlich, wenn die Plattform darunter stabil ist. Wir bauen Machine-Learning-Pipelines für die Vorhersagen, die operative Entscheidungen tragen: Wartungsfenster, Kundenabwanderung, Nachfrage- und Umsatztrends. Die Modelle laufen auf derselben kontrollierten Datenschicht, Retraining und Monitoring gehören damit zum Regelbetrieb statt zu einem separaten Forschungsprojekt.
Stufe fünf: KI im Produktivbetrieb
DNA Solutions entwickelt individuelle Dokumentklassifikatoren und prüft sie anhand repräsentativer Daten. Im veröffentlichten Canon-Benchmark erzielte der Klassifikator auf zwei von drei getesteten Datensätzen höhere Werte als Azure AI Document Intelligence; auf dem dritten gab es einen Gleichstand. Die 94,7 % gegenüber 84,2 % beziehen sich auf einen Datensatz. Hosting, OCR, Integration und Compliance sind getrennt zu bewerten.
Cloud- und Datenprojekte von DNA Solutions
Cloud- und Analyseplattformen im täglichen Einsatz bei europäischen Unternehmen.
Was Kunden und Partner an DNA Solutions schätzen
Ausgewählte Bewertungen von Kunden und Partnern über die Zusammenarbeit mit DNA Solutions.
"Collaboration with DNA is great they listen and know our industry inside out and they are both reactive to requests and proactive with ideas and proposals"
"The quality of the people I worked with and the rigour of the project management. The company's very human side is also remarkable."
Fragen zu Cloud, Daten und KI
Was CIOs und Datenverantwortliche geklärt haben wollen, bevor sie sich auf einen mehrjährigen Stack festlegen: Reihenfolge, Anbieterwahl, Zeitrahmen und Regulierung. Das sind die Antworten, die wir im Erstgespräch geben.
Müssen wir die Cloud-Migration abschließen, bevor wir mit KI starten?
Nein, und auf die perfekte Plattform zu warten ist meist ein Fehler. Die Reihenfolge zählt, weil produktive KI kontrollierte, erreichbare Daten braucht, aber beide Stränge können parallel laufen: ein begrenzter KI-Pilot auf einem gut verstandenen Datensatz, während die breitere Migration voranschreitet. DNA Solutions führt oft beides gleichzeitig, wobei der Pilot so zugeschnitten ist, dass seine Datenquellen zu den ersten migrierten Workloads gehören. Wovon wir abraten: KI organisationsweit auf einem fragmentierten Legacy-Bestand auszurollen, weil jedes Modell dann die Datenqualitätsprobleme darunter erbt. Starten Sie den Piloten früh, aber lassen Sie die Plattform aufholen, bevor Sie in die Breite gehen.
AWS, Azure oder ein souveränes europäisches Setup: Wie sollten wir entscheiden?
Die Wahl folgt drei Fragen: Wo dürfen Ihre Daten rechtlich liegen, was verlangt das Workload-Profil tatsächlich, und welches Tooling betreiben Ihre Teams bereits. Europäische AWS- und Azure-Regionen decken die meisten Enterprise-Fälle ab; zwischen beiden entscheiden wir nach Workload-Eignung, nicht nach Vorliebe. Souveränes europäisches Hosting wird zur richtigen Antwort, wenn Anforderungen der öffentlichen Hand, Branchenregulierung oder strategische Unabhängigkeit eine Hyperscaler-Abhängigkeit ausschließen, besonders bei KI-Workloads mit sensiblen Dokumenten. Weil wir auf Portabilität hin bauen, mit Infrastructure as Code und offenen Standards, bleibt die Entscheidung später revidierbar statt eine Einbahnstraße.
Wie lange dauert der Aufbau eines Enterprise Data Lake?
Wir führen Geschäftsdaten in einer konsistenten Berichtsebene zusammen und entwickeln nützliche Kennzahlen gemeinsam mit den Anwendern.
Wie geht DNA Solutions mit DSGVO und dem EU AI Act um?
Als Designvorgaben, geklärt vor dem ersten Deployment statt im Nachhinein geprüft. Für die DSGVO heißt das: Datenresidenz in europäischen Regionen oder auf souveränem Hosting, Datenminimierung direkt in den Pipelines, Zugriffskontrollen und Audit-Trails auf Plattformebene sowie Unterstützung Ihrer Datenschutz-Folgenabschätzung. Für den AI Act heißt es: jeden Use Case nach Risikokategorie einordnen, Modelle und Trainingsdaten so dokumentieren, dass sie einer Prüfung standhalten, und den Menschen dort in der Schleife halten, wo die Verordnung es verlangt. Wo die Anforderungen Hyperscaler-KI-Dienste ganz ausschließen, trainieren und betreiben wir eigene Modelle auf europäischer Infrastruktur, ohne externe API-Abhängigkeit.
Arbeitet DNA Solutions mit unserem internen Datenteam zusammen?
Das ist der Normalfall, und die Übergabe wird von Anfang an geplant statt am Ende improvisiert. Ihre Ingenieure arbeiten im Projekt mit, die Infrastruktur wird als Code verwaltet, sodass jede Umgebung reproduzierbar ist, und die Architektur ist durchgängig dokumentiert. Wenn die Plattform stabil läuft, betreibt Ihr Team sie im Alltag, und wir bleiben dort eingebunden, wo es Sinn ergibt: neue Stufen des Stacks, Modell-Retraining oder Kapazität, die Ihr Team nicht intern aufbauen muss. Die Abhängigkeit, die Sie behalten, soll eine Entscheidung sein, nie eine Folge davon, wie das System gebaut wurde.