Data Engineering Dienstleistungen.

Wir entwerfen und erstellen Datenpipelines, Plattformen und Integrationen, die unter realen Produktionsbedingungen funktionieren. Dabei verwenden wir einen KI-gestützten Entwicklungsansatz, Cloud-native Tools und strukturierte technische Verfahren, um Ihre Dateninfrastruktur zuverlässig und beobachtbar zu machen und Entscheidungen in großem Umfang zu unterstützen.

Meine Datenpipeline aufbauen

Vorteile von Data Engineering Dienstleistungen

Zuverlässige Daten in jeder Phase

Validierungsprüfungen, Überwachungsregeln und automatische Warnmeldungen sorgen für saubere und konsistente Daten in jeder Pipeline. Ihr Team muss Berichte nicht mehr manuell abgleichen, sondern kann auf bereits verifizierte Ergebnisse zurückgreifen.

Schnellere Entscheidungen in verschiedenen Teams

Wenn die Pipelines zuverlässig laufen und die Daten für den Zugriff strukturiert sind, müssen Analysten und Produktteams nicht mehr auf das Engineering-Team warten. Die Zeit zwischen einer Geschäftsfrage und einer verlässlichen Antwort verkürzt sich erheblich.

Geringere Belastung durch die Wartung der Pipeline

Pipelines, die mit angemessener Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik und Beobachtbarkeit entwickelt wurden, erfordern weitaus weniger Wartungsaufwand. Der technische Aufwand verlagert sich von der Beseitigung von Fehlern auf die Entwicklung neuer Funktionen.

Nachvollziehbare, auditierbare Datenflüsse

Jede Umwandlung wird dokumentiert und jede Quelle wird abgebildet. Wenn eine Compliance-Anforderung oder ein Datenqualitätsproblem auftaucht, kann Ihr Team dies direkt nachvollziehen – ohne die Pipeline erst von Grund auf rekonstruieren zu müssen.

Unser Angebot an Data Engineering Dienstleistungen

01 Entwicklung von Datenpipelines

Wir entwerfen und erstellen ETL- und ELT-Pipelines, die Daten zuverlässig von der Quelle zum Ziel transportieren – von der strukturierten Aufnahme über automatische Transformationen bis hin zur Fehlerbehandlung und Wiederherstellungslogik. Jede Pipeline wird anhand realistischer Fehlerszenarien getestet, bevor sie in die Produktion gelangt, und die Überwachung ist von Anfang an integriert.

02 Dienstleistungen zur Datenmigration

Wir übernehmen Migrationen von Altsystemen, lokalen Datenbanken und Cloud-to-Cloud-Umgebungen. Der Auftrag umfasst das Source Mapping, den Schemaabgleich, die Datenbereinigung, die stufenweise Durchführung der Übertragung und die Validierung nach der Migration anhand vereinbarter Abnahmekriterien. Nichts wird bei einem einzelnen Cutover-Ereignis abgezeichnet.

03 Data Engineering Beratung

Wir bewerten Ihre aktuelle Datenarchitektur, ermitteln, wo Lücken in Bezug auf Zuverlässigkeit, Leistung, Datenherkunft (Lineage), Sicherheit oder Wartungsfreundlichkeit Ihr Team Zeit, Risiken oder technischen Aufwand kosten, und erstellen eine nach Prioritäten geordnete technische Roadmap. Unsere Beratungsprojekte geben eine klare Richtung vor und können direkt in die Implementierung übergehen, wenn der Umfang dies rechtfertigt.

04 Entwicklung von Datenplattformen

Wir entwerfen und konfigurieren die Speicher-, Rechen- und Zugriffsebenen, auf denen Ihre Pipelines laufen – einschließlich der Einrichtung von Warehouse und Lakehouse auf AWS, Azure, GCP oder in lokalen Umgebungen, Schemadesign, Speicheroptimierung und Zugriffskontrolle. Das Ziel ist eine Plattform, die Ihr Team ohne ständige Einbindung von Anbietern betreiben und erweitern kann.

05 KI-Datenintegration

Tabellen, PDFs, E-Mails und Scans enthalten Daten, die Ihre Berichte nie zu sehen bekommen, weil sie sich nicht unverändert in ein Data Warehouse laden lassen. Unsere KI-Datenintegration liest diese Dateien mithilfe von Modellen, extrahiert die Felder und lädt saubere Datensätze neben Ihre strukturierten Datenquellen; Datensätze mit geringer Konfidenz gehen zur Prüfung an einen Menschen. Für eine US-amerikanische Investmentplattform für Gewerbeimmobilien verarbeitete das KI-gestützte Parsing von Excel-Dateien mit Python und AWS SageMaker mehr als 500.000 Zeilen Investmentdaten und reduzierte manuelle Excel-Workflows um 70 %.

06 Datenpipelines für KI

Ein KI-Assistent kann nur aus dem antworten, was seine Pipeline ihm liefert. Unsere Data Engineering Dienstleistungen für KI bauen genau diese Pipeline: Aufnahme aus Ihren Dokumenten und Systemen, Chunking und Embedding, ein Vektorspeicher, der mit seinen Quellen synchron bleibt, und Prüfungen, die veraltete oder doppelte Inhalte entfernen, bevor der Assistent daraus antwortet. Für ein IT-Dienstleistungsunternehmen aus dem Vereinigten Königreich sorgte die Retrieval-Pipeline hinter einem RAG-Assistenten auf AWS für 60 % schnelleres Arbeiten mit Unternehmensdokumenten.

Unser Leistungsvermögen

ETL/ELT-Architektur und Orchestrierung

Wir entwerfen und implementieren ETL- und ELT-Workflows, wobei wir das richtige Muster auf der Grundlage der Komplexität der Transformation, der Latenzanforderungen und der Plattformmerkmale auswählen.

Echtzeit- und Batch-Verarbeitung

Wir entwickeln Systeme, die sowohl Datenströme als auch Stapelverarbeitungs-Workflows für planmäßige, hochvolumige Lasten verarbeiten.

KI-gestützte Automatisierung von Pipelines

Wir integrieren KI-gesteuerte Komponenten in Datenpipeline-Workflows – automatische Erkennung von Anomalien, intelligente Schema-Drift-Warnungen, selbstheilende Wiederholungslogik und LLM-unterstützte Datentransformation für unstrukturierte oder halbstrukturierte Quellen.

Datenqualität und Beobachtbarkeit

Wir implementieren Schema-Validierung, Qualitätsprüfungen auf Zeilenebene, Konsistenzregeln und die Erkennung von Anomalien mithilfe von Frameworks. Alarme werden bei Abweichungen ausgelöst, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken.

Integration von Cloud-Datenplattformen

Wir erstellen und konfigurieren Datenplattformen auf AWS, Azure, GCP oder in lokalen Umgebungen. Die Auswahl der Plattform basiert auf Ihrer bestehenden Infrastruktur, den Fähigkeiten Ihres Teams und dem Profil der Arbeitslast.

Sichere Datenarchitektur

Zugriffskontrollen, Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, Audit-Protokollierung und rollenbasierte Berechtigungen werden in der Entwurfsphase in die Plattformarchitektur integriert.

Was Sie bekommen

Umfang vor der Erstellung definiert

Die Bewertung der Datenumgebung, die Anforderungen an die Pipeline und die Abnahmekriterien werden vor Beginn der Entwicklung vereinbart. Sie wissen, was entwickelt wird, wie es gemessen wird und wie es aussieht, wenn es fertig ist.

KI-beschleunigte Bereitstellung von Data Engineering

Wir binden KI-Tools in den gesamten Data-Engineering-Lebenszyklus ein – vom Pipeline-Gerüst und der Transformationslogik bis hin zu automatischen Qualitätsprüfungen und der Überwachung nach dem Start. Die Entwicklungszyklen verkürzen sich, ohne dass die Zahl der Mitarbeiter steigt.

Dokumentation, mit der Ihr Team arbeiten kann

Pipeline-Architektur, Transformationslogik, Datenwörterbücher und Plattformkonfiguration werden dokumentiert und als funktionierendes Referenzmaterial übergeben. Ihr Team kann das System selbständig warten, erweitern und Fehler beheben.

Überwachungszeitraum nach dem Start

Jeder Auftrag umfasst einen festgelegten Überwachungszeitraum nach dem Start. Wenn nach dem Go-live etwas schiefläuft, sind wir immer noch verantwortlich – Anpassungen werden vorgenommen, bevor sie zu Vorfällen werden.

Warum Sie Crunch-IS als Ihren Partner wählen sollten

Wir entwerfen für Produktionsbedingungen

Die meisten Pipeline-Fehler entstehen in der Lücke zwischen Testdaten und echten Betriebslasten. Wir entwickeln und validieren anhand der Datenmengen, Schemavariationen und Quellinkonsistenzen, mit denen Ihr System tatsächlich konfrontiert wird.

KI-gesteuertes Engineering

Wir setzen KI ein, um echte technische Probleme zu lösen: automatische Erkennung von Anomalien, intelligente Schemaüberwachung, LLM-gestützte Transformation unstrukturierter Daten und KI-gesteuerte Pipeline-Diagnose.

Datenmigrationen sind Kernkompetenz, kein Sonderfall

Migrationen scheitern, wenn Teams sie als ein einziges Cutover-Ereignis behandeln. Wir führen sie in kontrollierten Schritten durch – Audit vor der Migration, parallele Validierung, akzeptanzgeprüfte Übertragung, Freigabe des Abgleichs.

Was unsere Kunden über uns sagen

Sie entwickeln zahlreiche skalierbare und Best-Practice-Ideen, die es uns ermöglichen, das zu erreichen, was wir derzeit haben.

Nicky Senior Business Analyst bei Softcat

Crunch-IS hat uns hervorragend dabei unterstützt, eine Vorstellung davon zu entwickeln, wie das Ergebnis aussehen sollte, und unsere Ideen zur Bewertung und Überprüfung zum Leben zu erwecken.

Matthew Leiter der digitalen Strategie bei Softcat

Was mich bei Crunch-IS besonders beeindruckt hat, ist die Qualität der Entwickler. Sie ist einfach viel besser als in jedem anderen Unternehmen, mit dem wir bisher zusammengearbeitet haben.

Klaus CEO bei YouWe

Wir sind beeindruckt von ihrer Leistung, davon, wie sie sich für die Produktentwicklung engagieren, und davon, wie sehr ihnen das Produkt am Herzen liegt.

Sebastian Mitbegründer & CTO bei Accountflow

Es war eine sehr angenehme Erfahrung. Die Kommunikation und die Zusammenarbeit waren durchweg fantastisch.

Marta Berater bei GIA Networks

Unsere Partnerschaft mit Crunch-IS war eine unschätzbare Ressource, während wir gewachsen sind.

Ryan CTO bei WorkDove

Was mir bei Crunch-IS aufgefallen ist, waren die fachliche Kompetenz, die Fähigkeit, über den Tellerrand hinauszuschauen, und sehr gute Englischkenntnisse.

Garrett COO bei Tabulate

Sie haben einen großen Einfluss auf die gesamte Architektur, die wir letztendlich umgesetzt haben. Insgesamt bin ich sehr zufrieden und beeindruckt von allem, was Crunch-IS für uns geleistet hat.

Kenneth CTO bei Zuar

Crunch-IS hat uns mit seiner technischen Exzellenz sowie dem „Zusammentreffen von Denkweisen und Kulturen“ und dem offenen, ehrlichen Austausch beeindruckt. Diese Entscheidung haben wir nicht leichtfertig getroffen, und auch nach fünf Monaten Zusammenarbeit sind wir weiterhin sehr beeindruckt davon, wie Crunch-IS die Zusammenarbeit angeht, und wir sind begeistert von der Qualität des Teams, mit dem wir zusammenarbeiten.

Gary Geschäftsführer bei einem britischen Softwareentwicklungsunternehmen

Die Zusammenarbeit mit Crunch-IS verlief reibungslos. Das Team zeigte sich geduldig, als wir die Vertragsfragen klärten, und ebenso geduldig, als wir unser Abrechnungssystem einrichteten. Die Gestaltungsarbeit war elegant, und der Entwickler lieferte die vereinbarte App pünktlich und in guter Qualität.

Scott Vizepräsident für Softwareentwicklung bei Analytic Index

Die Zusammenarbeit mit dem Team von Crunch-IS war sehr angenehm. Sie arbeiteten fleißig und waren sehr professionell. Wenn Fragen oder technische Probleme auftraten, beantworteten sie diese umgehend und waren stets bereit, uns freundlich zu helfen.

Miia Geschäftsleitung bei Conmark Systems

Ein Entwickler von Crunch-IS hat uns dabei geholfen, eine wichtige Funktion für unser Projekt viel schneller als erwartet bereitzustellen.

Rosario VP für Technik bei Profitap

Crunch-IS sorgte während des gesamten Projekts für eine reibungslose Zusammenarbeit. Das Team pflegte einen offenen Kommunikationsfluss, führte detaillierte Aufzeichnungen über die Aufgabenverteilung und hielt die Projektfristen ein. Das Unternehmen zeichnet sich durch seine Fachkompetenz sowohl im Bereich Design als auch in der Entwicklung aus.

Sisun CEO bei Chintech

Crunch-IS bietet kontinuierliche Entwicklungsunterstützung, die den jeweiligen Projektanforderungen gerecht wird. Trotz ihres Standorts im Ausland ist die Zusammenarbeit mit ihnen unkompliziert, und sie sind über verschiedene Kommunikationskanäle gut erreichbar.

Bob CTO bei Timegen

Der beste Anbieter, den wir uns vorstellen können. Crunch-IS verbindet praktische Entwicklung mit innovativen Designprinzipien. Das interne und externe Feedback zur App-Entwicklung war durchweg positiv. Das Team hält die Projektmeilensteine termingerecht ein und bleibt im Rahmen des Budgets. Es ist reaktionsschnell und stets bereit, einen produktiven Dialog zu führen.

Jeff CEO bei USA Software Company

Crunch-IS hat meine Erwartungen übertroffen. Ich schätze die Einfallsreichtum der Entwickler angesichts der Einschränkungen und komplexen Anforderungen. Das Unternehmen war in der Lage, das Projekt erfolgreich umzusetzen und abzuschließen.

Kate Produktmanager bei Mezonin

Das Projekt ist bisher reibungslos verlaufen. Crunch-IS zeichnet sich durch eine außergewöhnliche Arbeitsmoral aus. Daher konnten sie jede Herausforderung meistern, die sich ihnen in den Weg stellte. Sie bewältigen die tägliche Arbeit gut in Eigenregie, stehen aber auch regelmäßig mit uns in Kontakt, um sicherzustellen, dass wir alle auf dem gleichen Stand sind.

Andrew CMO bei Qinetics

Die App, an der Crunch-IS gearbeitet hat, ist übersichtlich, schlank und funktioniert wie vorgesehen. Crunch-IS scheut keine Mühen, um sicherzustellen, dass beide Teams auf einer Wellenlänge sind. Das engagierte Team sorgt durch seine positive Einstellung und seine effektiven Projektmanagementfähigkeiten für eine angenehme Zusammenarbeit. Das Team war sehr freundlich, und die Zusammenarbeit mit ihm war ein Vergnügen.

Ian CEO bei Biomicc

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Data Engineering Dienstleistungen FAQ

Was ist Data Engineering?

Data Engineering ist die Disziplin der Entwicklung, des Aufbaus und der Pflege der Infrastruktur, die Rohdaten nutzbar macht. Dazu gehört der Aufbau von Pipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, sie in konsistente Formate umwandeln, sie in Strukturen speichern, die die Analyse unterstützen, und das ganze System in großem Umfang zuverlässig laufen lassen. Datenwissenschaftler, Analysten und Produktteams sind alle von dieser Infrastruktur abhängig – wenn sie solide ist, arbeiten alle schneller; wenn sie nicht solide ist, spürt das ganze Unternehmen das.

Was ist der Unterschied zwischen Data Engineering und Data Science?

Data Engineering entwickelt die Systeme, die Daten sammeln, bereinigen und in einem brauchbaren Zustand bereitstellen. Data Science arbeitet mit diesen Daten, um Analysen durchzuführen, Modelle zu erstellen und Vorhersagen zu treffen. Sie sind voneinander abhängig: Data Science liefert nur dann zuverlässige Ergebnisse, wenn die zugrunde liegende Infrastruktur solide ist. In den meisten Unternehmen besteht der schnellste Weg zur Verbesserung der analytischen Ergebnisse darin, zunächst die Qualität des Data Engineering zu verbessern.

Wie bewältigen Sie Datenmigrationen, ohne den Betrieb zu unterbrechen?

Wir führen Migrationen in mehreren Phasen durch. Die erste Phase ist eine vollständige Prüfung der Quellumgebung – Schema-Mapping, Bewertung der Datenqualität und Identifizierung von Lücken. Wir führen Übertragungen in kontrollierten Stapeln durch, mit Validierungsprüfpunkten in jeder Phase, und führen bei Bedarf parallele Umgebungen aus, um die Ergebnisse zu bestätigen, bevor wir die Quelle außer Betrieb nehmen. Nach der Migration führen wir Abstimmungsprüfungen anhand der vereinbarten Akzeptanzkriterien durch. Nichts wird bei einem einzelnen Cutover abgezeichnet.

Welche Datenquellen können Sie integrieren?

Die meisten relationalen Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle), Cloud-Speicher (S3, Azure Blob, GCS), SaaS-APIs (Salesforce, HubSpot, Stripe und ähnliche), Message Queues (Kafka, Kinesis, RabbitMQ), Flat Files (CSV, JSON, Parquet) und Legacy-Systeme mit benutzerdefinierten Protokollen. Der Integrationsansatz – direkte Konnektoren, benutzerdefinierte Python-Extraktoren oder verwaltete Tools wie Fivetran – wird auf der Grundlage der Zuverlässigkeitsanforderungen und des Wartungsaufwands ausgewählt.

Wie gehen Sie mit Sicherheit und Compliance in Datenpipelines um?

Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Audit-Protokollierung werden bereits in der Entwurfsphase in die Plattformarchitektur integriert. Rollenbasierte Berechtigungen schränken ein, wer die einzelnen Datensätze lesen oder ändern kann. Daten bei der Übertragung werden verschlüsselt; Daten im Ruhezustand verwenden plattformeigene Verschlüsselungsmechanismen auf AWS, Azure oder GCP. Für regulierte Umgebungen dokumentieren wir den Umgang mit Daten gemäß den Anforderungen von GDPR, HIPAA oder SOC 2 und können eine Architekturdokumentation zur Überprüfung der Einhaltung der Vorschriften bereitstellen.

Wie wird Python im Data Engineering eingesetzt?

Python ist aufgrund seines robusten Ökosystems die Standardsprache für Data Engineering. Apache Airflow – das am weitesten verbreitete Framework zur Orchestrierung von Pipelines – ist Python-nativ. PySpark verarbeitet verteilte Daten in großem Umfang. dbt ist für Tests und Transformations-Workflows mit Python integriert. Pandas und SQLAlchemy decken Extraktion, Transformation und Datenbankkonnektivität ab.

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