Brauchen wir Echtzeit-Streaming?

Nur dort, wo Aktualität eine Entscheidung verändert: operative Dashboards, Betrugs- oder Anomalie-Warnungen, KI-Agenten, die auf dem aktuellen Stand handeln. WNC baut Streaming mit Kafka, Flink oder Spark Structured Streaming in dieselben Lakehouse-Tabellen, die auch Batch-Jobs nutzen, und lässt den Rest in günstigeren Batch-Pipelines.

Wie machen Sie unsere Daten bereit für KI-Agenten und RAG?

Indem sie sauber, dokumentiert, gesteuert und aktuell werden: kuratierte Tabellen und Dokument-Pipelines, Embeddings und Vektorsuche für das Retrieval, Feature Stores für Modelle und Zugriff über den Katalog, damit Agenten nur lesen, was sie dürfen. WNC baut darauf auch die RAG-Pipelines und KI-Agenten.

Können Sie uns von einem Alt-Warehouse oder einer On-Premise-Datenbank migrieren?

Ja. WNC plant Migrationen Tabelle für Tabelle mit Change Data Capture, betreibt Alt und Neu parallel und gleicht die Zahlen ab, bevor Berichte und Anwendungen umgestellt werden.

Wie halten Sie Datenqualität und Governance unter Kontrolle?

Jede Pipeline kommt mit Data Contracts, automatisierten Qualitätstests, Lineage- und Aktualitäts-Monitoring sowie Zugriffsrichtlinien in einem Katalog wie Unity Catalog oder einem Iceberg-REST-Katalog wie Apache Polaris.

Mit welchen Clouds und Plattformen arbeiten Sie?

AWS, Google Cloud und Microsoft Azure, mit Databricks, Snowflake und BigQuery sowie Open Source wie Kafka, Flink, Spark, dbt, Airflow und Dagster. Die Wahl richtet sich nach Ihrem bestehenden Stack und Budget.

Alle Leistungen

Data Engineering

Daten, denen Ihre KI und Ihr Team vertrauen können.

Lakehouse, Streaming und kontrollierte Pipelines – gebaut, um Analytik und KI zu versorgen.

Die meisten KI-Projekte scheitern an den Daten, nicht am Modell: Sie liegen in Silos, kommen zu spät, und niemand kann sagen, woher eine Zahl stammt. Wir bauen die Datenplattform darunter – ein Lakehouse auf offenen Formaten, Batch- und Streaming-Pipelines und einen Katalog, der regelt, wer und was sie lesen darf –, damit Dashboards aktuell bleiben und Ihre KI-Agenten und RAG-Pipelines mit Daten arbeiten, für die Sie geradestehen können.

Legen wir los Kanban öffnen

Data platform: database storage and pipelines

01 / Was es löst

Von verstreuten Quellen zu einer kontrollierten Plattform.

Ein Lakehouse, offene Formate

Ihre Daten in Apache-Iceberg- oder Delta-Lake-Tabellen, die Databricks, Snowflake, BigQuery und Spark alle lesen können, ohne Lock-in und ohne Kopie für jedes Werkzeug.

Echtzeit, wo es zählt

Kafka- und Flink-Pipelines schreiben Ereignisse direkt in Lakehouse-Tabellen, sodass operative Dashboards und KI-Agenten sehen, was vor Minuten passiert ist, nicht gestern.

Daten, bereit für KI

Saubere, versionierte, dokumentierte Datensätze, Embeddings und Features, die RAG-Pipelines, Agenten und Modelle sicher nutzen können, auch Dokumente, Bilder und andere multimodale Daten.

Kontrolliert und nachvollziehbar

Der Katalog als zentraler Kontrollpunkt: Zugriffsrichtlinien, Lineage von der Quelle bis zum Bericht, Datenverträge und Qualitätsprüfungen, die fehlerhafte Daten finden, bevor Ihre Nutzer es tun.

02 / Stack

Die Technologie, mit der wir bauen.

Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.

Lakehouse und Tabellenformate

Apache Iceberg
Offenes Tabellenformat, lesbar von allen großen Engines
Delta Lake
Offenes Tabellenformat, nativ in Databricks
Databricks
Lakehouse-Plattform für Daten und KI
Snowflake
Cloud-Datenplattform mit Iceberg-Tabellen
BigQuery
Serverloses Data Warehouse auf Google Cloud

Streaming

Apache Kafka
Rückgrat für Event-Streams
Apache Flink
Zustandsbehaftete Stream-Verarbeitung
Spark Structured Streaming
Spark Structured Streaming für Batch und Streaming in einem
Amazon Kinesis
Verwaltetes Streaming auf AWS

Transformation und Orchestrierung

dbt
Getestete, versionierte SQL-Transformationen
Apache Airflow
Workflow-Orchestrierung im großen Maßstab
Dagster
Asset-basierte Orchestrierung mit Lineage
Apache Spark
Verteilte Verarbeitung großer Datenmengen

Governance und Qualität

Unity Catalog
Zugriffskontrolle, Lineage und Auffindbarkeit
Apache Polaris
Offener REST-Katalog für Iceberg
Great Expectations
Automatisierte Datenqualitätstests
OpenLineage
Offener Lineage-Standard über Werkzeuge hinweg

Daten für KI

Vector stores
pgvector, Qdrant, Pinecone und native Vektorsuche im Lakehouse
Feature stores
Feature Stores für gleiche Features in Training und Betrieb
Document pipelines
Aufnahme von Dokumenten und multimodalen Daten für RAG
MCP servers
Kontrollierter Datenzugriff für KI-Agenten über MCP-Server

03 / Vorgehen

Wie wir Dinge bauen, die bleiben.

Offene Formate zuerst

Iceberg- oder Delta-Tabellen, die Ihnen gehören – so können Sie Engines später wechseln oder kombinieren, ohne die Daten erneut zu migrieren.

Batch und Streaming, ein Modell

Dieselben Tabellen bedienen nächtliche Berichte und Echtzeitfälle statt zweier Pipelines, die sich widersprechen.

Verträge und Tests

Datenverträge zwischen Erzeugern und Nutzern und Qualitätstests bei jedem Lauf, damit eine Schemaänderung weiter oben Berichte oder KI-Antworten nicht unbemerkt bricht.

Kosten im Griff

Rechenleistung passend zur Last, Speicherstufen und Transparenz über die Nutzung, damit die Rechnung mit dem Nutzen wächst, nicht überraschend.

04 / Standards

Best Practices, die wir nicht auslassen.

Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.

Geschichtetes Datenmodell mit Bronze, Silver und Gold
Inkrementelle Ladevorgänge und Change Data Capture (CDC)
Idempotente, wiederholbare Pipelines
Kontrollierte Schema-Evolution
Durchgängige Lineage von der Quelle bis zum Dashboard
Zugriffsrichtlinien auf Zeilen- und Spaltenebene
Erkennung und Maskierung personenbezogener Daten, Aufbewahrungsregeln
Überwachung von Aktualität, Volumen und Qualität mit Alarmen
Dokumentierte, im Katalog auffindbare Datensätze
Kostenüberwachung und passend dimensionierte Rechenleistung

05 / Infrastruktur

Wo es läuft und wie es am Laufen bleibt.

Lakehouse auf AWS, Google Cloud, Azure oder Databricks
Kafka-/Flink-Streaming in Iceberg- oder Delta-Tabellen
dbt-Modelle, orchestriert mit Airflow oder Dagster
Katalog, Lineage und Qualitätsprüfungen in jeder Pipeline

Gute Fragen

Was Kunden uns fragen

Klare Antworten auf das, was Kunden vor dem Start wissen wollen.

Das hängt von Ihren Workloads ab. WNC empfiehlt meist, Daten in einem offenen Tabellenformat wie Apache Iceberg oder Delta Lake zu speichern, damit ein Warehouse (Snowflake, BigQuery) und eine Lakehouse-Engine (Databricks, Spark) dieselben Tabellen lesen. Sie behalten das Warehouse-Erlebnis, wo es funktioniert, und binden Ihre Daten nicht an eine einzige Engine.

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