Was ist Daten Engineering?
Daten Engineering bezeichnet den Aufbau und Betrieb der technischen Infrastruktur, die Rohdaten aus verschiedenen Quellen sammelt, bereinigt, transformiert und für Analysen, BI-Dashboards und KI-Modelle verfügbar macht. Es ist das unsichtbare Fundament jeder erfolgreichen Daten- und KI-Initiative. In der Praxis bedeutet das: ETL/ELT-Pipelines, die täglich oder in Echtzeit Daten aus Ihrem ERP (SAP, Odoo), CRM (Salesforce, HubSpot), IoT-Sensoren und weiteren Quellen zusammenführen, bereinigen und in einem zentralen Data Warehouse oder Data Lakehouse speichern. Das Ergebnis: Eine „Single Source of Truth" für Ihr gesamtes Unternehmen.
Was kostet Daten Engineering für KMU?
| Modell | Laufzeit | Investition | Ideal für |
|---|---|---|---|
| Starter Pipeline | 2–4 Wochen | 5.000–12.000 € | Erste strukturierte Datenbasis |
| Multi-Source Integration | 4–8 Wochen | 12.000–40.000 € | 3–7 Quellsysteme, Data Vault |
| Data Platform | 3–6 Monate | 40.000–120.000 € | Unternehmensweit, Real-time |
| DataOps Retainer | Laufend | ab 800 €/Monat | Betrieb, Monitoring, Erweiterung |
LSI Analytics Expertise
✅ PySpark & Delta Lake aus Automotive-Projekten (Petabyte-Skala)
✅ Data Vault 2.0 & Medallion-Architektur
✅ Real-time Streaming mit Kafka & Azure Event Hub
✅ Kubernetes-native Orchestrierung (custom AKS Scheduler)
✅ Multi-Cloud: Azure, AWS, GCP & On-Premise
✅ DSGVO-konforme Datenarchitektur by Design