Data Engineering Consulting

Wir helfen Unternehmen, eine zukunftsfähige Dateninfrastruktur aufzubauen, damit moderne Daten- und KI-Anwendungen skalierbar, performant und robust umgesetzt werden können –
On-premise, in der Cloud oder hybrid.

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Your Experts for Data Engineering Consulting

Wir schaffen die Datenqualität, die KI-Projekte erfolgreich macht

Viele Unternehmen starten ambitionierte KI-Projekte – doch oft fehlt ein zuverlässiges Datenfundament. Das Problem: Ohne skalierbare Datenpipelines, eine robuste Datenarchitektur und klare Governance lässt sich keine geeignete Datenqualität aufbauen.

Das bedeutet: Daten sind inkonsistent, schwer interpretierbar, unzuverlässig und verlieren schnell ihre Aktualität. Als Resultat dessen liefern Daten- und KI-Modelle unzuverlässige Ergebnisse, Prozesse bleiben ineffizient, Frustration macht sich breit. Damit das nicht in Ihrem Unternehmen passiert, stehen wir Ihnen mit unserem Data Engineering Consulting zur Seite und unterstützen Sie dabei, die technischen Grundlagen für den Erfolg Ihrer daten- und KI-getriebenen Vorhaben zu schaffen.

AI Infrastructure & Engineering

Data Engineering Consulting als Schlüssel zu datengetriebenem Erfolg

Unsere Data Engineering Services bilden die technische Basis für Ihre daten- und KI-getriebenen Vorhaben. Mit durchdachtem Architekturdesign, anpassbarer und wartbarer Dateninfrastrukturen und effizienten Workflows sorgen wir dafür, dass Ihre Daten zuverlässig dort ankommen, wo sie gebraucht werden – schnell, sicher und in bester Qualität.

Sicherstellung von Datenqualität, Governance und Skalierbarkeit
Konzeption und Aufbau moderner Datenarchitekturen
Konsolidierung des Marktes, um state-of-the-art Technologie zu berücksichtigen
Entwicklung flexibler, langlebiger Datenpipelines für zuverlässige Datenflüsse
Echtzeitfähige Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten
Unterstützung bei der Verarbeitung großer und heterogener, unstrukturierter Datenquellen

Data Maturity Assessment – der erste Schritt im Data Engineering Consulting

Ein Data Maturity Assessment ist eine systematische Analyse des Reifegrads Ihrer Datenlandschaft. Es zeigt, wie gut Ihr Unternehmen Daten erfasst, verarbeitet, analysiert und für geschäftliche Entscheidungen nutzt. Ein Data Maturity Assessment liefert Antworten auf zentrale Fragen:

Sind Ihre Daten vollständig, zuverlässig und aktuell?
Verfügen Ihre Teams über die nötigen Datenkompetenzen?
Sind Ihre Datenprozesse effizient und skalierbar?
Erfüllt Ihre Dateninfrastruktur moderne Standards für Sicherheit und Compliance?

Anhand eines Reifegradmodells (z. B. von „ad hoc“ bis „führend/innovativ“) erhalten Sie eine klare Standortbestimmung und konkrete Handlungsempfehlungen. So wissen Sie genau, welche Maßnahmen Priorität haben, um Ihre Datenstrategie erfolgreich weiterzuentwickeln.

Eine durchdachte KI-Strategie ermöglicht es Unternehmen, ihre spezifischen Ziele klar zu definieren, Anwendungsbereiche zu identifizieren und den Einsatz von KI-Technologien gezielt zu steuern. So wird sichergestellt, dass sämtliche KI-Initiativen auf die übergeordneten Unternehmensziele abgestimmt sind und eine solide Infrastruktur, verlässliche Datenbasis sowie das notwendige Fachwissen vorhanden sind. Eine strategische Planung minimiert Risiken, steigert die Akzeptanz und legt den Grundstein für nachhaltigen Erfolg mit KI.

Unsere Beratung zur KI-Strategie bildet das Fundament für die datengetriebene und KI-basierte Transformation Ihres Unternehmens. Gemeinsam erarbeiten wir, wie Sie die Transformation strategisch umsetzen und die erfolgversprechendsten Einsatzmöglichkeiten für Ihr Unternehmen auswählen können.

Bedeutung der Datenqualität in Unternehmen

In modernen Unternehmen basieren nahezu alle Prozesse auf Daten. Durch eine mangelhafte Datenqualität geraten einerseits KI-Initiativen ins Stocken oder liefern ungenügende Ergebnisse. Andererseits wird datengetriebenes Arbeiten fehleranfällig und im schlimmsten Fall geschäftsschädigend. Zum Beispiel können veraltete und fehlerhafte Produktdaten in einem ERP-System dazu führen, dass Preise nicht stimmen, Lieferzeiten falsch hinterlegt und Artikel doppelt erfasst sind. Die Folge: Kunden bestellen Waren, die angeblich verfügbar sind, tatsächlich aber nicht auf Lager liegen. Das führt zu Lieferverzögerungen, Stornierungen und verärgerten Kunden.

Mit unserer langjährigen und industrieübergreifenden Erfahrung im Data Engineering und Consulting entwickeln wir skalierbare Datenpipelines sowie performante Daten- & KI-Plattformen für Ihr Unternehmen – abgestimmt auf Ihre technologischen Anforderungen und strategischen Ziele. Ob Cloud-native, On-premise oder hybrid: Wir gestalten ein Datenökosystem, das zuverlässig, sicher und zukunftsfähig ist.

Unsere Stärke

statworx ist eines der führenden Beratungs- und Entwicklungs-unternehmen für Daten & KI im deutschsprachigen Raum.

Unser Ökosystem ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung von Daten & KI.

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Wir beschäftigen uns intensiv mit den Schnittstellen zwischen Menschen, Wirtschaft, Gesellschaft, Umwelt und KI-Technologie.

Sebastian Heinz

Gründer & CEO von statworx

Unsere Spotlight-Themen auf einen Blick:

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Generative AI

Customer Service Automation

Tools, Partnerschaften & Technologien

10+

Jahre Erfahrung in Data Science, ML und KI

100+

Kunden aus 10 Industrien und weiter wachsend

85+

Expert:innen aus mehr als 17 Studienrichtungen

1.000+

Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt

Data Engineerung Consulting als Basis für die Prozessoptimierung

Ein besonderer Fokus unseres Data Engineering Consulting liegt auf der Verarbeitung großer, komplexer Datenmengen. So ermöglichen wir nicht nur präzise Analysen, sondern auch den Einsatz von Machine Learning und KI in produktiven Umgebungen. Darüber hinaus unterstützen wir Sie bei der Erfassung und Integration von IoT- oder Produktionsdaten, um Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu optimieren.

Mit unseren Data Engineering Services legen Sie das Fundament für nachhaltigen Unternehmenserfolg. Ungenutzte Datenquellen bedeuten für viele Unternehmen, dass sie auf wichtige Erkenntnisse verzichten – und dadurch riskieren, im Wettbewerb zurückzufallen. Wir helfen Ihnen, aus isolierten Datenquellen ein integriertes, belastbares System zu machen – für mehr Effizienz, bessere Entscheidungen und echten Mehrwert aus Daten.

Unsere Expertise im Bereich Data Engineering Consulting

Big Data Processing

Mit Technologien wie Apache Spark oder Hadoop machen wir große, komplexe Datenmengen beherrschbar – und helfen Ihnen daraus in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Analytics & Visualizations

Wir entwickeln datengetriebene Analyse- und Visualisierungslösungen, die Prozesse transparent machen, KPIs sichtbar halten und datenbasierte Entscheidungen ermöglichen.

Internet of Things (IoT) Data Collection

Wir unterstützen Sie bei der sicheren Erfassung, Verarbeitung und Analyse von IoT-Daten – in Echtzeit und skalierbar. Für smarte Produkte, präzise Zustandsdaten und optimierte Prozesse.

Production Line Data Collection

Wir erschließen Daten aus Ihren Produktionslinien, um Abläufe transparenter zu machen, die Effizienz zu steigern und ungeplante Ausfallzeiten durch datenbasierte Erkenntnisse zu minimieren.

Data Architecture

Wir gestalten und implementieren eine zukunftsfähige Datenarchitektur, die perfekt zu Ihren strategischen, technischen und operativen Anforderungen passt. Zudem beraten wir Sie bei Auswahl, Design und Implementierung der passenden Daten- und KI-Plattform.

Data Engineering Tool Stack

Unsere erfahrenen Data Engineers entwickeln robuste ETL- und ELT-Pipelines mit modernen und bewährten Tools wie Databricks, Snowflake oder cloudnativen Technologien – für stabile, skalierbare und wartungsarme Datenflüsse.

Unabhängige Beratung

Wir beraten Sie hersteller- und technologieunabhängig und integrieren aktuelle Markttrends sowie Innovationen gezielt in Ihre Entscheidungsprozesse. So erhalten Sie maßgeschneiderte Lösungen, die optimal zu Ihren Zielen passen – ohne Bindung an bestimmte Anbieter oder Produkte.

Data Quality

Wir helfen Ihnen, die Qualität Ihrer Daten nachhaltig zu sichern – von der Erfassung bis zur Analyse. Mit bewährten Methoden und modernen Tools identifizieren wir Datenfehler, beheben Inkonsistenzen und etablieren Prozesse, die saubere, verlässliche und aussagekräftige Daten garantieren.

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Head of Strategy, Sales & Marketing

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Data Engineering Consulting: Häufige Fragen und Antworten

Was unterscheidet Data Engineering von Data Science?

Data Engineering legt die technische Grundlage – Data Science baut darauf auf. Ohne robuste Datenpipelines und vertrauenswürdige, konsistente Daten gibt es kein Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) oder jegliche andere KI-Lösung.

Welche Branchen profitieren besonders von Data Engineering Services?

Data Engineering und Consulting sind in allen Industrien und Branchen essentiell – z. B. Finance, Retail, Industrie, Telekommunikation und Logistik. In der heutigen, datengetrieben Welt kann kein Unternehmen ohne Data Engineering Wettbewerbsvorteile erzielen.

Ist Data Engineering Consulting auch für KMUs relevant?

Ja. Gerade kleinere Unternehmen profitieren stark von schlanken, gut geplanten Dateninfrastrukturen. Wir beraten Sie technologieunabhängig und skalierbar.

Was ist ein Data Maturity Assessment und wie läuft es ab?

Ein Data Maturity Assessment bewertet den Reifegrad Ihrer Datenlandschaft. Es beginnt mit einer Analyse des Status quo – Datenqualität, Prozesse, Infrastruktur, Kompetenzen. Darauf folgt die Einordnung in ein Reifegradmodell, um Stärken und Schwächen klar zu benennen. Abschließend erhalten Sie konkrete Handlungsempfehlungen: Data Engineering Consulting liefert den strategischen Fahrplan, Data Engineering setzt die technischen Maßnahmen um.

Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?

Im Data Engineering Consulting unterscheidet man zwischen zwei Methoden zur Datenintegration, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und für Analysen vorzubereiten: ETL und ELT. Der Hauptunterschied liegt im Zeitpunkt der Transformation. Bei ETL (Extract, Transform, Load) werden die Daten zuerst extrahiert, dann transformiert und schließlich in ein Zielsystem geladen. Bei ELT (Extract, Load, Transform) werden die Daten zuerst extrahiert und geladen, und die Transformation erfolgt erst im Zielsystem.

Was ist der Unterschied zwischen On-premise, hybrid und Cloud-native?

Im Data Engineering Consulting unterscheidet man zwischen drei Optionen für das Hosting von IT-Infrastruktur und Daten.

On-premise: Ihre IT-Infrastruktur und Daten liegen vollständig in Ihrem eigenen Rechenzentrum. Sie haben maximale Kontrolle und Sicherheit – sind aber auch selbst für Wartung, Skalierung und Hardwarekosten verantwortlich.

Cloud-native: Anwendungen werden direkt für die Cloud entwickelt und betrieben. Sie profitieren von automatischer Skalierung, hoher Ausfallsicherheit und schnellen Innovationszyklen – ganz ohne eigene Hardware.

Hybrid: Eine Mischform aus eigener Infrastruktur und Cloud-Diensten. Sensible Daten oder geschäftskritische Systeme bleiben vor Ort, während andere Anwendungen flexibel in der Cloud laufen. So kombinieren Sie Sicherheit und Flexibilität.

Was ist ein Data Lake?

Ein zentraler Speicherort, in dem große Mengen roher, unstrukturierter oder strukturierter Daten abgelegt werden. Ideal, um Daten flexibel für spätere Analysen oder KI-Anwendungen vorzuhalten.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein zentraler Speicher für bereits strukturierte, bereinigte und aufbereitete Daten. Optimiert für schnelle Abfragen, Berichte und Business-Intelligence-Analysen.

Was ist ein Data Lakehouse?

Eine Kombination aus Data Lake und Data Warehouse: Speichert Daten roh und strukturiert, ermöglicht gleichzeitig schnelle Analysen und BI-Auswertungen – ohne doppelte Datenhaltung.

Was ist ein Data Mart?

Ein kleiner, themenspezifischer Ausschnitt aus einem Data Warehouse, der speziell für die Bedürfnisse eines Fachbereichs aufbereitet ist, z. B. Vertrieb oder Marketing.

Was ist ein Data Mesh?

Ein Organisationsansatz, bei dem Daten dezentral von den jeweiligen Fachbereichen verantwortet werden – mit gemeinsamen Standards für Qualität, Sicherheit und Zugriff.

Was ist eine Data Fabric?

Eine Architektur, die Daten aus verschiedenen Quellen – egal ob Cloud, On-premise oder hybrid – über eine einheitliche Plattform zugänglich, integrierbar und verwaltbar macht.

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