Datenanalyse, die aus CSVs Entscheidungen macht

DNA Solutions baut Cloud Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouse-Architekturen auf PostgreSQL, Snowflake und AWS Redshift, mit Streaming-Pipelines auf Apache Kafka und Airflow. Das Ziel ist eine einzige, zentrale, performante Abfrageumgebung, die Ihre fragmentierten Quellen konsolidiert, sodass Analysten und nachgelagerte Systeme aus einer Quelle der Wahrheit lesen, statt Kopien über Abteilungen hinweg zu jagen. Wir starten bei Ihrem Bestand, kartieren, wo Daten heute liegen, und entwerfen die Zielarchitektur danach, wie Ihre Teams tatsächlich abfragen. Rohdaten, strukturierte und semistrukturierte Daten landen in einer kontrollierten Schicht, mit Ingestion, Warehousing und Self-Service darauf aufgebaut. Wo es zu Ihrer Roadmap passt, ergänzen wir eine Vektordatenbank für semantische Suche und die Retrieval-Schicht, auf die Ihre KI-Workloads angewiesen sind.

Ja. Wir migrieren Oracle- und SAP-Workloads auf cloud-native Data Lakes, was den Vendor-Lock-in beseitigt und Teams Echtzeitzugriff auf Produktionsdaten gibt. Unsere Ingenieure beginnen mit einem Lizenz- und Schema-Audit Ihres Bestands und bauen dann die Integrations- und ETL-Pipelines, die Ihre bestehenden Systeme mit der neuen Plattform verbinden. Die Migration läuft mit paralleler Validierung: Wir vergleichen Quelle und Ziel, sie bleibt also umkehrbar, bis Sie bereit sind umzuschalten, und nichts geht live, bevor die Outputs übereinstimmen. Wir bevorzugen einen Open-Source- und Cloud-Managed-Stack auf PostgreSQL, Snowflake und AWS Redshift, sodass keine proprietären Lizenzen in die neue Plattform mitwandern und Ihr Team die volle Kontrolle über Architektur, Deployment und die enthaltenen Daten behält.

Wir implementieren Vektordatenbanken für semantische Suche und Retrieval über Unternehmensdokumente und operative Daten, oft im Rahmen unserer KI/ML-Projekte. Ihre Teams können unstrukturierte Inhalte damit nach Bedeutung abfragen statt nach exakten Schlagwörtern, und es entsteht die Retrieval-Schicht, die KI-Assistenten brauchen, um aus Ihren eigenen, kontrollierten Daten zu antworten statt aus generischen Quellen. Wir embedden Ihre Dokumente und Datensätze, legen die Vektoren neben den strukturierten Daten ab, die bereits in der Plattform liegen, und binden das Retrieval an die Anwendungen an, die es konsumieren. Weil die Vektor-Schicht in derselben kontrollierten Umgebung sitzt, gelten Zugriffskontrolle und Lineage für sie genauso wie für den Rest Ihrer Daten. In der Praxis ist das der Unterschied, ob ein interner Assistent einen echten Vertrag, ein Ticket oder einen Bericht zitiert oder eine plausible Vermutung.

Wir richten Datenkataloge, Zugriffskontrolle und DSGVO-konforme Governance ein, damit Analysen Self-Service bleiben, ohne die Kontrolle über sensible Daten zu verlieren. Jeder Datensatz hat einen dokumentierten Verantwortlichen, eine Lineage-Spur und eine Zugriffsrichtlinie, sodass ein Analyst findet und abfragt, was er braucht, während Compliance ein klares Audit darüber behält, wer wann auf welche Daten zugegriffen hat. Governance ist von Anfang an in die Plattform eingebaut. Was Sie von einem Projekt erwarten können: eine Discovery-Phase, die Ihre Quellen und Zugriffsregeln kartiert, eine Zielarchitektur, die Sie vor jedem Build freigeben, und ein phasenweiser Rollout, validiert auf Ihren eigenen Daten. Bei der Übergabe führen wir Ihre Ingenieure durch Architektur und Runbooks, damit Ihr internes Team die Plattform eigenständig betreiben und erweitern kann.