AI Infrastructure & Engineering

Data Engineering Consulting & AI Infrastructure für Unternehmen

Hochwertige und sofort verfügbare Daten sowie eine robuste und skalierbare Infrastruktur bilden die Grundlage jeder erfolgreichen KI, Data-Science- oder Machine-Learning-Lösung. Bei statworx entwerfen und implementieren wir moderne Datenlösungen, damit Unternehmen schneller entscheiden und innovativer handeln können. 

Your Experts for Data Engineering Consulting

Moderne KI- und Daten­infra­struktur­en als Grund­lage erfolg­reicher Inno­va­tion

Im KI-Zeitalter von heute war es nie entscheidender, Zugang zu qualitativ hoch­wertigen Daten zu haben. Zwar stehen Unternehmen mehr denn je großen Daten­mengen gegenüber – doch genau dieser Überfluss kann schnell zu Über­forderung, frag­men­tier­ten Daten­landschaften und schlechten Ergebnissen in der Anwendung führen. Eine robuste und auf die individuellen Bedürfnisse zuge­schnitt­ene Data Infrastructure schafft hier Klarheit: Sie stellt sicher, dass Informationen verläss­lich erfasst, sicher gespeichert und effizient nutzbar sind. Ergänzt um eine leistungs­­­fähige AI Infrastructure entstehen die technischen Voraussetzungen, um auch anspruchs­volle KI-Anwendungen zuverlässig zu entwickeln, zu betreiben und zu skalieren. Auf dieser Basis lassen sich Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse und fundierte Unter­nehmens­entscheidungen übersetzen.

Wir bei statworx kennen die Herausforderungen, mit denen Unternehmen unter­schied­lich­ster Branchen im Umgang mit Daten konfrontiert sind. Mit unserem Data Engineering Consulting unterstützen wir sie bei der Konzeption, Umsetzung und Skalierung datengetriebener Lösungen – von Business-Intelligence-Anwendungen bis hin zu innovativen, agentischen KI-Systemen. Dabei betrachten wir Daten- und KI-Infrastruktur ganzheitlich und schaffen die technischen Voraussetzungen für leistungs­fähige, skalierbare Anwendungen. Unser interdisziplinäres Team weiß, worauf es ankommt, um aus unstrukturierten Daten echten Mehrwert zu schaffen und KI gewinnbringend im Unternehmen einzusetzen. Dabei verbinden wir techno­lo­gische Exzellenz mit strategischem Verständnis und begleiten unsere Kunden auf ihrer digitalen Reise.

Unsere Mission: Ihre Vorteile einer Daten- und KI-Infrastruktur
  • Schnelle Insights: Verwandeln Sie Rohdaten in sofort umsetzbare Unternehmensentscheidungen
  • Optimierte Datenqualität: Genauigkeit und Konsistenz der Daten schafft Vertrauen und Akzeptanz
  • Sicherheit und Compliance: Meistern Sie regulatorische Anforderungen durch stringente Data-Governance
  • Skalierbarkeit und Flexibilität: Eine solide Dateninfrastruktur, die mit Ihren geschäftlichen Anforderungen wächst und sich nahtlos mit Ihrem System integrieren lässt

Mit unserem Data Engineering Consulting schaffen wir die Grund­lage für den Erfolg Ihrer Daten- und KI-Initiativen. Von einer sorg­fältigen Planung bis hin zur produktiven Implementierung - Profi­tieren auch Sie von unserer langjährigen und branchen­über­greifen­den Erfahrung.

Typische Heraus­­­­forder­ungen moderner Daten- und KI-Infra­­struk­tur­en

In vielen Unternehmen trifft der Aufbau einer leistungsfähigen Daten- und KI-Infra­struktur auf bereits bestehende und über Jahre gewachsene IT-Strukturen. Unter­schiedliche Technologien und dezentrale Datenquellen müssen integriert, Datenflüsse automatisiert und einheitliche Standards geschaffen werden. Gleichzeitig steigen mit Generative AI, Machine Learning und Agentic AI die Anforderungen an Rechenleistung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance.

Damit Data-&-AI-Anwendungen zuverlässig produktiv eingesetzt werden können, müssen bestehende Strukturen deshalb gezielt weiterentwickelt und technische Voraussetzungen für einen stabilen Betrieb geschaffen werden.

Die häufigsten Hürden, denen wir in der Praxis begegnen
  • Fragmentierte Datenlandschaften und Datensilos
  • Fehlende Datenqualität und inkonsistente Datenbestände – und damit kein Vertrauen in die Daten
  • Unsicherheit angesichts einer dynamischen und wachsenden Technologielandschaft
  • Keine ausgereifte Datenstrategie, um die nachhaltige Nutzung von Daten und KI-Use Cases sicherzustellen
  • Legacy-Systeme und komplexe Integrationen
  • Hohe Anforderungen an Sicherheit und Compliance
  • Fehlende Skalierbarkeit für Daten- und KI-Anwendungen
  • Mangelnde AI-Readiness für produktive KI-Systeme

Unsere Leistungen im Bereich Data Engineering Consulting & Infrastructure

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

Data Strategy

Eine klare Datenstrategie bildet die Grundlage für erfolgreiche digitale Transformation. Wir helfen u.a. mit einem Data Maturity Assessment dabei, Vision, Ziele und konkrete Maßnahmen für den Einsatz von Daten zu definieren.

DataOps

Wir schaffen die notwendige Infrastruktur, um Daten zuverlässig, skalierbar und sicher bereit­zustellen – die Voraussetzung für performante GenAI-Applikationen und andere datenintensive KI-Lösungen.

Data Governance & Security

Mit klaren Richtlinien und modernen Sicher­heits­konzepten stellen wir sicher, dass Daten angesichts regulatorischer Anforder­ungen zuverlässig, konsistent und geschützt genutzt werden können.

Big Data Processing

Wir helfen Ihnen, große Datenmengen zu ver­walten und zu analysieren und mit Techno­logien wie Apache Hadoop und Apache Spark verwert­bare Erkenntnisse zu gewinnen.

Data Architecture

Data Lakes, Data Lakehouses, Data Marts, Data Mesh oder Data Fabric - wir helfen Ihnen bei der Entwicklung und Implementierung der Datenarchitektur, die Ihren Anforder­ungen entspricht.

Production Data Collection

Wir erfassen und verarbeiten Ihre IoT-, Sensor- und Produktionsdaten, um Fertigungsprozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und poten­zielle Ausfallzeiten zu reduzieren.

Data Modelling & Orchestration

Unsere erfahrenen Data Engineers unterstützen Sie beim Aufbau robuster ETL- und ELT-Daten­pipelines mit modernsten Technologien - cloudnativ oder on-prem - damit Ihre Daten einsatzbereit sind.

Analytics & Visualizations

Wir erstellen innovative Analytics-Lösungen, die Ihnen ermöglichen, wichtige Prozesse und KPIs zu überwachen, Trends zu erkennen und echte datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Unsere Data Products: Sofort ein­satz­­bereit, nach­­haltig wirk­­sam

Im Rahmen unseres Data Engineering Consulting bieten wir Ihnen ein dediziertes Angebot für Data Products, die sich nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur integrieren lassen – das schont Ressourcen und sorgt für eine schnelle Time-to-Value ohne aufwendige Eigenentwicklung. Gleich­zeitig sind unsere Data Products flexibel und skalierbar konzipiert, sodass sie mit Ihren Anforder­ungen wachsen und langfristig eingesetzt werden können. So schaffen Sie effiziente Daten­prozesse und eine verlässliche Grund­lage für Analytics und daten­basierte Entscheidungen.

Data Lakehouse Suite

Eine integrierte Plattform, die die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses vereint. Sie bietet skalierbare Speicherarchitekturen, effizientes Datenmanagement und leistungsstarke Analyse­funktionen – für optimierte und zukunftssichere Datenprozesse.

Mehr erfahren zur Data Lakehouse Suite.

Data Strategy Navigator

Sichern Sie die Genauigkeit, Konsistenz und Verlässlichkeit Ihrer Daten durch automatisierte Qualitätsprüfungen, Anomalieerkennung und strukturierte Bereinigungsprozesse. So stärken Sie Ihre Analytics-Fähigkeiten und schaffen Vertrauen in datenbasierte Entscheidungen.

Mehr erfahren zum Data Strategy Navigator.

Unsere Stärke

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

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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Tools, Partnerschaften & Technologien
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15+

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 Engineering Consulting: Umgesetzte Kundenprojekte

  • Automotive
  • Data Engineering

Einführung eines Frameworks zur Datenintegration bei einem Automobilhersteller

Wir entwickelten ein standardisiertes Framework für einen Automobilhersteller zur effizienteren und zuverlässigeren Integration von Datenquellen in ein Data Lakehouse.

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Einführung eines Frameworks zur Datenintegration bei einem Automobilhersteller
Case study
  • Automotive
  • Data Engineering
  • Frontend Solution
  • Pricing Analytics

Optimierung der Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer

Wir optimierten die Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer für mehr Transparenz in den Kostenstrukturen, optimierte Margen und höhere Effizienz in der gesamten Supply Chain.

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Optimierung der Supply-Chain-Pricing-Strategie für einen Automobilzulieferer
Case study
  • Energy
  • Data Engineering
  • Frontend Solution

Implementierung einer Datenanalyseplattform für erneuerbare Energien

Wir haben eine Datenanalyseplattform für den Sektor der erneuerbaren Energien implementiert, die es unserem Kunden ermöglicht, Daten schneller und effizienter zu verarbeiten und zu analysieren und so die Entscheidungsfindung zu verbessern.

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Implementierung einer Datenanalyseplattform für erneuerbare Energien
Case study
  • Automotive
  • Data Engineering
  • Recommendation Systems

Steigerung der In-Car-Service-Verkäufe durch ein personalisiertes Empfehlungssystem

Wir entwickelten ein personalisiertes Empfehlungssystem für einen Automobilhersteller, das die In-Car-Service-Verkäufe steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht.

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Steigerung der In-Car-Service-Verkäufe durch ein personalisiertes Empfehlungssystem
Case study

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Unser maßgeschneidertes Projektteam kümmert sich um Ihre Anliegen.

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Marcel Plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing
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Data Engineering Consulting: FAQ

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, kein Natural Language Processing und keine verlässliche KI-Lösung.

Warum ist eine solide KI-Infrastruktur so entscheidend – und was ist der Unterschied zu einer Dateninfrastruktur?

Eine leistungsfähige und skalierbare KI-Infrastruktur (z. B. Token-Management, LLM-Maintenance und Guardrails) stellt die notwendigen Ressourcen für die Entwicklung, Bereitstellung und den zuver­lässigen Betrieb von KI-Anwendungen bereit. Zusammen mit einer durchdachten Daten­infra­struktur und einer hohen Datenqualität schafft sie die Grundlage dafür, KI in Unternehmen effizient zu nutzen und langfristig zu skalieren.

Welche Branchen profitieren besonders von Data Engineering Consulting?

Data Engineering Consulting ist in allen Industrien relevant – Finance, Handel, Industrie, Tele­kommunikation, Logistik, Pharma und weitere. In der heutigen, datengetriebenen Welt kann kein Unternehmen ohne eine solide Daten- und AI Infrastructure nachhaltige 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 – angepasst an Ihre Ressourcen und Ziele.

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

Ein Data Maturity Assessment ist eine systematische Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft und der erste Schritt im Data Engineering Consulting. Dabei analysieren wir unter anderem Daten­qualität, Prozesse, Infrastruktur und Datenkompetenzen und ordnen den Status quo anhand eines Reifegradmodells ein. So werden Stärken und Schwachstellen sichtbar und Sie erhalten konkrete Handlungsempfehlungen sowie einen strategischen Fahrplan für die Weiterentwicklung Ihrer Daten­land­schaft.

Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?

Beide Methoden dienen der Datenintegration aus verschiedenen Quellen. Der Unterschied liegt im Zeitpunkt der Transformation: Bei ETL (Extract, Transform, Load) werden Daten vor dem Laden trans­­formiert. Bei ELT (Extract, Load, Transform) erfolgt die Transformation erst im Zielsystem – was besonders bei modernen Cloud-Architekturen Vorteile bietet.

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

On-premise bedeutet: Ihre Infrastruktur und Daten liegen vollständig im eigenen Rechenzentrum – maximale Kontrolle, volle Eigenverantwortung.

Cloud-native bedeutet: Anwendungen werden direkt für die Cloud entwickelt, profitieren von auto­matischer Skalierung und schnellen Innovationszyklen.

Hybrid kombiniert beides: Sensible Daten bleiben vor Ort, während andere Anwendungen flexibel in der Cloud laufen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Lake, Data Warehouse, Data Lakehouse und Data Mesh?

Ein Data Lake speichert große Mengen roher, unstrukturierter Daten flexibel für spätere Analysen. Ein Data Warehouse enthält bereits strukturierte, bereinigte Daten – optimiert für schnelle Abfragen und BI-Analysen. Ein Data Lakehouse kombiniert beides: Rohdaten und strukturierte Daten auf einer Plattform, ohne doppelte Datenhaltung. Ein Data Mesh ist ein Organisationsansatz, bei dem Daten dezentral von den jeweiligen Fachbereichen verantwortet werden – mit gemeinsamen Standards für Qualität, Sicherheit und Zugriff.

Marcel Plaschke
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Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing

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