AI-Ready Data Platform

Das Problem

Viele Unternehmen wollen Machine Learning und AI einsetzen –
aber ihre Datenplattform ist dafür nicht vorbereitet.

Typische Herausforderungen:

• Datenpipelines brechen unbemerkt

• Unklare Datenmodelle und Verantwortlichkeiten

• Steigende AWS-Kosten ohne Transparenz

• ML-Projekte scheitern beim Übergang in Produktion

• Governance und Compliance werden zu spät berücksichtigt

Das Ergebnis:
Monate gehen verloren, ohne echten Business-Mehrwert zu liefern.

Die Lösung

Eine klar abgegrenzte, enterprise-taugliche AWS-Datenplattform.

Von Beginn an ausgelegt auf:

• Analytics

• Machine Learning

• Data Governance

• Kosteneffizienz

• Skalierbarkeit

Kein Vendor-Lock-in. Keine Überarchitektur. Keine Endlos-Beratung.

Was Sie erhalten

1. Cloud-Native Data Lakehouse (AWS)

• Strukturierter Data Lake auf Amazon S3

• Klare Ebenen: Raw → Curated → Feature

• Offene Datenformate (Parquet / Iceberg)

• Sicheres Reprocessing und Versionierung
  
  

2. Produktionsreife Datenpipelines

• Automatisierte Datenaufnahme aus Datenbanken, APIs und Dateien

• Orchestrierung mit AWS Step Functions

• Fehlertoleranz und Wiederholbarkeit

• Monitoring und Logging integriert

3. Analytics- & Feature-Layer

• Saubere, dokumentierte Datenmodelle

• Analytics-ready Tabellen (SQL-basiert)

• Feature-Layer für ML-Use-Cases

• Klare Lineage und Abhängigkeiten
  
  

4. ML-Ready Architektur

• Feature Store (offline) auf S3

• SageMaker-Scaffolding für Training & Deployment

• Vorbereitete MLOps-Struktur (ohne Overhead)

• Erweiterbar für zukünftige AI-Use-Cases
  
  

5. Governance & Security by Design

• Rollenbasierte Zugriffe (IAM & Lake Formation)

• Datenkatalog & Metadaten

• Audit- und Compliance-fähig (z. B. DSGVO)

• Verschlüsselung und Logging standardmäßig aktiviert
  
  

6. AI-unterstützte Dokumentation

• Automatisch generierte Daten- und Modellbeschreibungen

• Klare Ownership pro Datendomäne

• Bessere Transparenz für Teams und Stakeholder
  
  

Für wen ist das geeignet?

• Unternehmen mit bestehenden AWS-Accounts

• Kleine Data-Teams ohne klare Architektur

• Hohe Anforderungen an Sicherheit und Governance

Preis & Modell

• Festpreis-Projekt

• Klare Abgrenzung des Scopes

• Keine versteckten Kosten

• Optionaler Betrieb & Weiterentwicklung im Anschluss

Warum wir?

• Fokus auf Produktionssysteme, nicht auf Demos

• Tiefe Erfahrung mit Cloud-Architekturen

• Klare Meinung statt Tool-Hype

• Architektur, die mit Ihrem Unternehmen wächst