Fundierte Analysen und KI benötigen belastbare Daten. Wir identifizieren relevante Quellen, definieren saubere Messkonzepte und etablieren robuste Erfassungs- und Ingest‑Pipelines. Von Sensoren und Maschinen über Event‑Tracking bis zu Bestandsdaten sorgen wir für kontinuierliche, qualitativ hochwertige Datenflüsse – sicher, nachvollziehbar und reproduzierbar.
Gemeinsam schärfen wir Ziele und leiten KPIs, Metriken und Events ab. Wir definieren Messpunkte, Granularität, Sampling‑Strategien und Toleranzen und berücksichtigen rechtliche Anforderungen (DSGVO, Einwilligungen, Zweckbindung).
Wir inventarisieren Datenquellen (Sensorik, Maschinen, Apps, Web, ERP/CRM/DWH), bewerten Datenqualität und Anbindbarkeit und spezifizieren Schnittstellen über Protokolle wie MQTT, OPC UA, Modbus, REST/gRPC oder Webhooks.
Wir konzipieren robuste Edge‑Setups inkl. Gateway/Agent, Puffern bei Offline‑Phasen, Zeitstempel‑Synchronisation und lokaler Vorvalidierung. Sicherheit (Geräte‑Identität, Zertifikate, Rotation) und Remote‑Management sind integriert.
Wir modellieren ein konsistentes Event‑Schema (z. B. mit Avro/Protobuf/JSON‑Schema), führen Client‑ und Server‑seitiges Tracking ein und sichern Datenqualität mit Schemas, Versionierung und Anti‑Duplication‑Mechanismen.
Für operative Systeme etablieren wir CDC‑Pipelines (z. B. Debezium, Datenbank‑Log‑Streams), die Änderungen verlustfrei und geordnet in die Zielsysteme übertragen – mit Re‑Sync‑Strategien und Idempotenz.
Wir bauen zuverlässige Ingest‑Strecken (Batch und Streaming), gestalten Landing/Raw/Curated‑Zonen und steuern Abhängigkeiten, Retries und Backfills über saubere Orchestrierung.
Wir definieren Qualitätsregeln (Vollständigkeit, Konsistenz, Range/Domain‑Checks), automatisieren Tests und Messprotokolle und pflegen Schemata, Lineage und Verantwortlichkeiten im Datenkatalog.
Wir verankern Privacy‑by‑Design: Einwilligungsverwaltung, Pseudonymisierung/Anonymisierung, Datenminimierung, Zugriffskontrollen und Audit‑Trails – mit klaren TOMs und Aufbewahrungs‑ bzw. Löschkonzepten.
Wir richten Metriken für Latenz, Durchsatz, Fehlerraten und Datenqualität ein, etablieren Alerting und Playbooks und übergeben Betrieb und Wissen strukturiert an Ihr Team.
Ergebnis sind stabile Datenflüsse, nachvollziehbare Qualität und eine belastbare Grundlage für Analysen und ML.
Möchten Sie zuverlässige Datenerfassung als stabile Basis für Analysen und KI aufbauen? Sprechen Sie uns an – wir planen den passenden Weg von der Quelle bis zur Landing Zone und begleiten Ihr Team bis zur eigenständigen Nutzung.