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Datenpipelines & Analytics

Pipelines, die aus Rohdaten Entscheidungen machen

Wir entwickeln Datenpipelines, die in großem Umfang einlesen, klassifizieren und analysieren. LLM-gestützte Klassifizierung, vektorbasierte Ähnlichkeitssuche, strukturierte Analysen und Dashboards, die Ihr Team tatsächlich nutzt.

01Überblick

Was wir liefern

Datenpipelines im Unternehmen müssen keine handgeschriebenen ETL-Jobs mehr sein. Wir entwickeln hybride Pipelines, die klassisches Data Engineering mit LLM-gestützter Klassifizierung, semantischer Suche und KI-generierten Erkenntnissen verbinden.

02Warum diese Leistung

Ihre Vorteile

01

KI-gestützte Klassifizierung

LLMs klassifizieren, kategorisieren und bewerten Datensätze, die regelbasierte Systeme übersehen.

02

Semantische Suche inklusive

Vektor-Embeddings machen Ihre Daten nach Bedeutung durchsuchbar, nicht nur nach exakten Treffern.

03

Analytics und Reporting

Dashboards, geplante Reports und PDF-/Excel-Exporte, integriert in Ihre bestehenden BI-Tools.

04

Wächst mit Ihren Daten

Asynchrone Verarbeitung, Queues und eine Cloud-native Architektur, die ohne Neuentwicklung von 10.000 auf 10 Millionen Datensätze wächst.

03So arbeiten wir

Unser Vorgehen

01

Analyse der Datenquellen

Wo liegen die Daten, in welchen Formaten, und welche Ergebnisse braucht das Team?

02

Pipeline-Architektur

ETL-Design, Speicher, Klassifizierungsstrategie und Reporting-Oberflächen.

03

Entwicklung & Validierung

Pipeline ausliefern. Mit Ihren echten Daten testen. Klassifizierungsgenauigkeit messen.

04

Dashboards & Automatisierung

Reports, geplante Läufe, Alerts und Anbindung an Folgesysteme.

04Anwendungen

Typische Anwendungsfälle

01Einkaufs- und Ausgabenanalyse mit Dublettenerkennung
02Klassifizierung von Produktkatalogen und Erstellung von Taxonomien
03Reporting-Plattformen für mehrere Organisationen
04Anomalieerkennung in Finanz- oder Betriebsdaten
05Klassifizierung, Tagging und Auffindbarkeit von Inhalten

05Technologien

Unsere Tools

Python / PandasFastAPIPostgres / SupabaseQdrant / PineconeOpenAI / GeminiAWS S3 / DynamoDBTrigger.devRecharts / Plotly

06FAQ

Häufige Fragen

Nutzen Sie klassisches ETL oder LLMs für die Klassifizierung?

Beides. Regeln übernehmen den deterministischen Teil, LLMs die unscharfe Klassifizierung und Grenzfälle.

Wie gehen Sie mit großen Datenmengen um?

Mit asynchronen Workern, Queues, Checkpoints und inkrementeller Verarbeitung. Wir haben Pipelines für Millionen von Datensätzen umgesetzt.

Im Produktiveinsatz bei

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