Ihre Branche nicht dabei? Sprechen wir darüber.
Mit einem KI-Experten sprechenCrunch-IS in Zahlen
Wir ersetzen fragmentierte, veraltete Dateninfrastrukturen durch eine vernetzte Plattform, die für die heutigen Abläufe in Ihrem Unternehmen entwickelt wurde – und für die Anforderungen, die Ihre Roadmap für die Zukunft stellt.
Unsere Services zur Modernisierung von Datenplattformen decken alles ab, von der ersten Bewertung bis zum Support nach der Einführung, indem wir KI in den gesamten SDLC einbinden. Ihre Teams hören auf, um die Daten herum zu arbeiten, und beginnen, mit ihnen zu arbeiten.
Wenn die Daten sauber von der Quelle zu den Erkenntnissen gelangen, arbeiten die Teams mit echten Informationen und nicht mit dem Export der letzten Woche. Datenmodernisierungsservices beseitigen die Engpässe in der Berichterstattung, die die Mitarbeiter zu manuellen Workarounds mit Tabellenkalkulationen zwingen und die wichtigen Entscheidungen verlangsamen.
Eine veraltete Infrastruktur kostet Geld, um sie in Betrieb zu halten. Eine modernisierte Plattform reduziert die Ausgaben für Rechenleistung, beseitigt überflüssige Tools und gibt den Ingenieuren Zeit für die Arbeit, die das Unternehmen voranbringt, statt für Wartungsarbeiten, die es auf der Stelle treten lassen.
Wenn die Datenschicht gut strukturiert ist und ein Self-Service-Zugang eingerichtet ist, wird der Weg von einer Geschäftsfrage zu einer zuverlässigen Antwort kürzer. Die Teams leiten Anfragen nicht mehr über ein technisches Backlog, sondern nutzen die Daten direkt.
Eine modernisierte Plattform bietet eine zuverlässige Grundlage für KI- und Analyse-Workloads. Wir entwickeln die Architektur so, dass sie von Anfang an Echtzeit-Analysen, Pipelines für maschinelles Lernen und generative KI unterstützt – damit das Fundament auch dann hält, wenn die Prioritäten wachsen.
Wir vergleichen Ihre aktuelle Umgebung – Quellen, Pipelines, Speicher, Tools – mit dem, was Sie brauchen. Das Ergebnis ist eine Modernisierungs-Roadmap, die sich an Ihren tatsächlichen Zwängen orientiert.
Wir verlagern Ihre Datenumgebung in strukturierten Phasen in die Cloud, so dass der Betrieb während des Übergangs weiterläuft. Die Auswahl der Plattform und die Architekturentscheidungen richten sich nach Ihren Arbeitslasten und bestehenden betrieblichen Abhängigkeiten.
Wir erstellen die Ingestion-, Transformations- und Orchestrierungsschichten, von denen Ihre Plattform abhängt. Die automatisierte Datenmodernisierung ersetzt langsame, fehleranfällige manuelle Prozesse durch Pipelines, die mit wachsenden Datenmengen skalieren und sich an veränderte Quellschemata anpassen.
Legacy-ETL ist meist der langsamste Teil einer Datenplattform-Modernisierung: über Jahre gewachsene Jobs und Stored Procedures, die niemand vollständig dokumentiert hat. Genau hier macht KI-gestützte Datenplattform-Modernisierung den größten Unterschied. Wir setzen KI-Agenten für die Modernisierung des Data Engineering auf diesen Rückstand an: Sie lesen die bestehenden Jobs, bilden die Data Lineage ab, entwerfen die Neufassung für die neue Plattform und erzeugen Tests, die die Ausgaben von altem und neuem System vergleichen. Ein erfahrener Ingenieur prüft jede Änderung, bevor sie live geht, und die Jobs werden in Etappen umgestellt, während die alten weiterlaufen.
Wir arbeiten mit Snowflake, Google BigQuery und Amazon Redshift. Die Wahl zwischen diesen Plattformen hängt von Ihren Arbeitslasten, Abfragemustern und der Art und Weise ab, wie Ihre Teams die Daten tagtäglich nutzen. Wir empfehlen keine Plattform, bevor wir nicht wissen, was Sie von ihr erwarten.
Wir erstellen Streaming-Pipelines mit Apache Kafka und verwandten Orchestrierungswerkzeugen für Teams, die Daten nicht im Batch-Modus, sondern kontinuierlich in Dashboards, operative Systeme oder nachgelagerte analytische Prozesse übertragen müssen.
Wir entwickeln und erstellen einheitliche Speicher- und Rechenumgebungen, die sowohl strukturierte Berichtslasten als auch unstrukturierte Daten in großem Umfang verarbeiten können. Governance wird auf der Architekturebene durchgesetzt.
Wir verbinden Ihre Datenplattform mit den Systemen, von denen sie abhängt – CRMs, ERPs, SaaS-Tools, proprietäre Datenbanken – durch getestete, dokumentierte Integrationen, die als Teil der Kernplattform gepflegt werden.
Wir setzen KI-gestützte Überwachung auf allen Ebenen der Datenaufnahme, -umwandlung und -speicherung ein, um Schemaabweichungen, Anomalien und Probleme mit der Datenaktualität zu erkennen, bevor sie in der Produktion auftreten. Die Qualität wird kontinuierlich überwacht.
Plattformentscheidungen, Pipeline-Logik und Governance-Richtlinien werden dokumentiert und übergeben, damit Ihr Team direkt damit arbeiten kann. Das System, das Sie erhalten, ist ein System, das Ihre Ingenieure verstehen, und keine Blackbox, für deren Betrieb ein ständiger Supportvertrag erforderlich ist.
Die Erstellung von Pipelines, die automatische Überprüfung der Datenqualität und die Dokumentation werden durch denselben KI-gestützten Ansatz beschleunigt, den Crunch-IS bei allen Entwicklungsaufträgen anwendet.
Ein einziger Projektleiter verantwortet Ihr Projekt von der Discovery-Phase bis zur Betreuung nach dem Go-Live. Es gibt keine Übergaben zwischen Teams, keine Lücken im Kontext und keine Unklarheiten darüber, wer verantwortlich ist, wenn etwas gelöst werden muss.
Jeder Auftrag umfasst einen definierten Zeitraum nach der Inbetriebnahme, der die Überwachung, das Tuning und die schnelle Reaktion auf unerwartete Ereignisse umfasst.
Crunch-IS wendet bei der Entwicklung von Datenplattformen denselben KI-gestützten Ansatz an, den wir auch bei allen anderen Projekten verwenden, indem wir die KI in den gesamten SDLC einbinden. Die Erstellung von Pipelines, die Überwachung der Datenqualität und die Dokumentation werden durch KI-Tools beschleunigt, die für Ihre Umgebung konfiguriert sind.
Der Ingenieur, der den Umfang Ihrer Datenumgebung festlegt, baut sie auch auf und bleibt nach dem Go-Live verantwortlich – ohne Übergaben zwischen Discovery- und Delivery-Team und ohne Kontextverlust zwischen den Phasen. Ein einziger Verantwortlicher für das gesamte Projekt.
Snowflake-, BigQuery-, Redshift- und Lakehouse-Muster werden anhand Ihres tatsächlichen Abfragevolumens, Ihrer Teamstruktur und Ihrer nachgelagerten Anwendungsfälle ausgewählt. Architekturentscheidungen werden auf der Grundlage Ihrer Daten getroffen.
Sie entwickeln zahlreiche skalierbare und Best-Practice-Ideen, die es uns ermöglichen, das zu erreichen, was wir derzeit haben.
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.
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.
Wir sind beeindruckt von ihrer Leistung, davon, wie sie sich für die Produktentwicklung engagieren, und davon, wie sehr ihnen das Produkt am Herzen liegt.
Es war eine sehr angenehme Erfahrung. Die Kommunikation und die Zusammenarbeit waren durchweg fantastisch.
Unsere Partnerschaft mit Crunch-IS war eine unschätzbare Ressource, während wir gewachsen sind.
Was mir bei Crunch-IS aufgefallen ist, waren die fachliche Kompetenz, die Fähigkeit, über den Tellerrand hinauszuschauen, und sehr gute Englischkenntnisse.
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.
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.
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.
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.
Ein Entwickler von Crunch-IS hat uns dabei geholfen, eine wichtige Funktion für unser Projekt viel schneller als erwartet bereitzustellen.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Die Modernisierung von Datenplattformen ist der Prozess des Ersetzens oder Wiederaufbaus einer veralteten Dateninfrastruktur durch skalierbare, Cloud-native Systeme, die die Speicherung, den Zugriff und die Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen verbessern. Er umfasst in der Regel die Migration von Data Warehouses, die Neugestaltung von Pipelines, die Implementierung von Governance und die Integration mit Analyse- und Berichtsebenen.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören schnellere Berichte, niedrigere Infrastrukturkosten und eine zuverlässigere Datenqualität. Eine modernisierte Plattform legt auch den Grundstein für fortschrittliche Funktionen wie maschinelles Lernen, Echtzeitanalysen und automatisierte Datenmodernisierungspipelines – Funktionen, die auf einer älteren Infrastruktur nur schwer zuverlässig zu implementieren sind.
Viele der Probleme, die diese Projekte zum Scheitern bringen, sind auf eine schlechte Ablaufplanung und einen nicht definierten Umfang zurückzuführen und nicht auf technisches Versagen. Ein Partner, der solche Projekte bereits durchgeführt hat, weiß, wo die Dinge oft schief laufen, und strukturiert die Arbeit entsprechend – so dass Umfangsüberschreitungen, Datenverluste während der Migration und Lücken nach der Einführung nicht auf Ihr Team zurückfallen.
Der Nutzen zeigt sich in der Regel in reduzierten Infrastrukturkosten, schnelleren Berichtszyklen und zurückgewonnener Entwicklungszeit. Es kommt auf den Ausgangspunkt an: Bei Unternehmen mit hohem Wartungsaufwand für Altsysteme rechnet sich der Business Case in der Regel schneller. Jede konkrete Prognose hängt von Ihrer aktuellen Umgebung ab und davon, was das Modernisierungsprojekt tatsächlich umfasst.
Ja. Generative KI erfordert saubere, strukturierte und zugängliche Daten, um in der Produktion zuverlässig zu funktionieren. Die Modernisierung von Datenplattformen bildet die Grundlage, die diese Tools benötigen, um zu funktionieren – ohne sie stehen KI-Initiativen auf einem Fundament, das ihre Möglichkeiten einschränkt.
Zu den gängigen Technologien gehören Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Apache Kafka, Apache Spark und Cloud-Datenplattformen auf AWS, Azure und GCP. Die Auswahl der Tools hängt von Ihren Arbeitslasten, Abfragemustern und Datenmengen ab.
Ja. Moderne Plattformen unterstützen zentralisierte Governance, Audit-Protokollierung, rollenbasierte Zugriffskontrollen und die Nachverfolgung der Datenherkunft (Data Lineage) – Funktionen, für die die meisten Altsysteme nicht ausgelegt waren. Diese Funktionen werden bereits in der Entwurfsphase in die Architektur integriert.
Die Kosten hängen von der Komplexität Ihrer aktuellen Umgebung, der Anzahl der anzubindenden Systeme und der Zielarchitektur ab. Bei Crunch-IS definieren wir den Umfang der Arbeit, bevor wir sie bepreisen – so spiegelt die Zahl, die Sie erhalten, den tatsächlichen Umfang des Projekts wider.
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