KI- & Datenplattform-Engineering
Wir bauen regelkonforme Daten- und KI-Plattformen auf Azure, damit Data Scientists und Engineers schnell experimentieren und mit Lineage, Qualitäts-Gates und Modell-Lebenszyklus in die Produktion gehen können. Generative KI und RAG binden wir dort ein, wo sie Wert stiften—nicht als lose Demos.
Eine starke Datenplattform macht KI günstiger im Betrieb: wiederverwendbare Pipelines, klare Ownership und Monitoring, das Drift erkennt, bevor Nutzer es tun.
Moderne Datenplattformen & Lakehouse
Wir entwerfen Ingestion, Transformation und Serving passend zu Ihren Domänen—Batch, Streaming oder hybrid—ohne Over-Engineering. Medaillon oder ähnliche Patterns setzen wir pragmatisch um, damit Bronze/Silber/Gold (oder Ihre Namen) der Realität entsprechen.
Analytics, Warehousing & Self-Service-Grenzen
Synapse, Fabric, dedizierte SQL-Pools oder Lakehouse-Engines werden nach Workload-Fit gewählt, nicht nach Hype. Wir definieren, wer Datensets veröffentlicht, wie semantische Modelle governiert werden und wie Kosten mit Verbrauch skalieren.
ML-Plattform, MLOps & Modell-Lebenszyklus
Azure-ML-Workspaces, Registries und Pipelines unterstützen Training, Experiment-Tracking und Promotion in die Produktion. Monitoring für Daten-Drift, Modellqualität und Inferenz-Latenz—damit Modelle evidenzbasiert zurückgezogen oder neu trainiert werden können.
LLMs, RAG & governter API-Zugriff
RAG-Architekturen verbinden Retrieval, Embedding-Stores und Orchestrierung mit Zugriffskontrolle und Logging für Enterprise-Einsatz. API-Gateways, Token-Budgets und Content-Policies reduzieren Schatten-KI ohne Kontrolle.
Typische Ergebnisse
- Ein Ort für vertrauenswürdige Datensätze mit dokumentiertem Lineage und Stewards
- Kürzere Zeit von Experiment zu Produktion für ML und Analytics
- Klare Trennung zwischen Explore-Sandboxes und governanten Produktionspfaden
- Betriebs-Dashboards für Pipeline-Gesundheit, Kosten und Modell-Performance
- Weniger doppelte Daten-Pipelines und Ad-hoc-Kopien über Teams hinweg
Wo wir den größten Mehrwert liefern
- Unternehmen, die von Silos und Tabellenkalkulationen zu einer einheitlichen Plattform skalieren
- Teams mit Gen-KI-Piloten, die Architektur brauchen—nicht nur Prompt-Guides
- Organisationen unter Druck, ROI von Daten- und KI-Investitionen zu zeigen
- Regulierte Umgebungen mit Erklärbarkeit und Zugriffs-Logging für Modelle
Beispielhafte Technologien
- Azure Data Lake Gen2
- Azure Synapse / Microsoft Fabric
- Azure Machine Learning
- Azure OpenAI Service
- Databricks (wenn strategisch verankert)
- Event Hubs / Stream Analytics
- Purview (Governance & Katalog)
Was wir konkret liefern
- Data- & KI-Landing-Zone und Netzwerk-Isolation
- Lakehouse-/Warehouse-Architektur mit domänenorientierten Grenzen
- ML-Plattform und MLOps-Patterns auf Azure ML
- RAG- und LLM-Integrationsmuster mit Governance-Hooks
- Ingestion- und Transformationsmuster (Spark, dbt oder Azure-nativ)
- Kapazitäts- und Kostenplanung für Compute- und Storage-Tiers
- Dokumentation für Data Stewards, Engineers und Security
- Executive-Narrativ: Plattform-Investition und Business-Use-Cases