Modern Data Stack Beratung
Ingestion, Transformation und Orchestrierung mit dbt, Airflow, dlt & Snowflake
End-to-End
Von der Datenquelle bis zum Dashboard
Cloud-native
Snowflake, BigQuery, Databricks & Co.
Wartbar & getestet
CI/CD, Tests und Dokumentation inklusive
Modern Data Stack Beratung & Consulting: Datenplattformen, die skalieren
Wir begleiten Sie beim Aufbau eines modernen, modularen Data Stacks – von der Data Ingestion über die Transformation mit dbt bis zur Orchestrierung mit Airflow. Das Ergebnis: eine skalierbare, wartbare und nachvollziehbare Datenplattform, die Ihr Team eigenständig weiterentwickeln kann.
Data Ingestion
Zuverlässige Datenintegration aus Quellen aller Art in Ihr Data Warehouse.
- ELT-Pipelines mit dlt und Fivetran
- Streaming mit Kafka
- API- und Datenbank-Konnektoren
Transformation mit dbt
Nachvollziehbare, getestete Datenmodelle nach Analytics-Engineering-Best-Practices.
- Modellierung & Layer-Architektur
- Data Tests & Data Quality
- Dokumentation & Lineage
Orchestrierung
Zuverlässige, überwachbare Workflows für Ihre Datenpipelines.
- Apache Airflow & Dagster
- Scheduling & Monitoring
- Fehlerbehandlung & Alerting
Cloud Data Warehouse
Auswahl, Aufbau und Optimierung Ihres zentralen Datenspeichers.
- Snowflake, BigQuery, Redshift
- Kosten- & Performance-Optimierung
- Datenmodellierung
DataOps & CI/CD
Automatisierung und Qualitätssicherung für den gesamten Data Stack.
- CI/CD für dbt & Pipelines
- Environments & Versionierung
- Monitoring & Observability
Ihre Vorteile
Schneller Time-to-Value
Modulare Tools, bewährte Blueprints und pragmatisches Vorgehen
Skalierbar & wartbar
Architektur, die mit Ihren Daten und Ihrem Team mitwächst
Wissenstransfer
Ihr Team betreibt und erweitert den Stack eigenständig
Was ist ein Modern Data Stack?
Ein Modern Data Stack ist eine modulare, cloud-native Sammlung von Werkzeugen für den kompletten Datenfluss: Data Ingestion (z. B. dlt, Fivetran), ein Cloud Data Warehouse (z. B. Snowflake, BigQuery), Transformation mit dbt, Orchestrierung mit Airflow oder Dagster sowie Business-Intelligence-Tools. Die Komponenten sind lose gekoppelt und lassen sich flexibel an Ihre Anforderungen anpassen.
Gegenüber klassischen, monolithischen ETL-Systemen bietet der Modern Data Stack entscheidende Vorteile: schnellere Umsetzung, geringere Betriebskosten durch nutzungsbasierte Cloud-Modelle, bessere Datenqualität durch automatisiertes Testing und eine höhere Nachvollziehbarkeit dank Versionierung und Lineage.
Wir beraten Sie herstellerunabhängig von der Toolauswahl über die Architektur bis zur Implementierung – und etablieren Best Practices für Datenqualität, Testing und CI/CD, damit Ihre Datenplattform langfristig produktiv bleibt.
Typische Bausteine
- • Ingestion: dlt, Fivetran, Kafka
- • Warehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks
- • Transformation: dbt
- • Orchestrierung: Apache Airflow, Dagster
- • BI: Power BI, Looker, Tableau
So unterstützen wir Sie
- • Toolauswahl & Zielarchitektur
- • Aufbau von ELT-Pipelines
- • Migration in Cloud Data Warehouses
- • Best Practices für Testing & CI/CD
- • Enablement & Team-Schulungen
Passende Trainings zum Modern Data Stack
Befähigen Sie Ihr Team mit unseren praxisorientierten Schulungen
dbt Training & Schulung
dbt Training & Schulung: Beherrschen Sie SQL-Transformationen, Testing und CI/CD für nachhaltige Analytics-Engineering-Prozesse.
- dbt Projekte mit dbt v2 aufsetzen und strukturieren
- Datenmodelle mit SQL und dbt entwickeln
- Tests für Datenqualität inkl. Unit Tests implementieren
Apache Airflow Training & Schulung
Apache Airflow Training & Schulung: Lernen Sie die führende Open-Source-Plattform für Data Pipeline Management und Workflow-Orchestrierung.
- Apache Airflow 3 installieren und konfigurieren
- DAGs (Directed Acyclic Graphs) effektiv erstellen
- Assets und asset-basiertes Scheduling nutzen
Snowflake Training & Schulung
Snowflake Training & Schulung für Cloud Data Warehousing: Von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Konzepten für maximale Dateneffizienz.
- Snowflake-Architektur verstehen und implementieren
- Effizient mit Time Travel und Zero-Copy Cloning arbeiten
- Iceberg-Tabellen und Dynamic Tables einsetzen
Modern Data Warehouse Training & Schulung
Modern Data Warehouse Training & Schulung: Konzipieren und implementieren Sie skalierbare Cloud-Datenplattformen mit modernsten Technologien.
- Moderne DWH-Architekturen konzipieren
- Cloud-basierte Data Warehouse implementieren
- ELT-Prozesse mit dbt (v2/Fusion) aufbauen
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Modern Data Stack?
Ein Modern Data Stack ist eine modulare, cloud-native Sammlung von Werkzeugen für den kompletten Datenfluss: Data Ingestion (z. B. dlt, Fivetran), ein Cloud Data Warehouse (z. B. Snowflake, BigQuery), Transformation mit dbt, Orchestrierung mit Airflow oder Dagster sowie Business Intelligence Tools. Die Komponenten sind lose gekoppelt und lassen sich flexibel kombinieren.
Welche Tools gehören zum Modern Data Stack?
Typische Bausteine sind: Ingestion mit dlt, Fivetran oder Kafka, ein Cloud Data Warehouse wie Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks, Transformation mit dbt, Orchestrierung mit Apache Airflow oder Dagster und BI-Tools wie Power BI, Looker oder Tableau.
Wie unterstützt modellagenten beim Aufbau des Modern Data Stack?
Wir beraten von der Toolauswahl über die Architektur bis zur Implementierung. Wir bauen ELT-Pipelines mit dbt und dlt, richten Orchestrierung mit Airflow ein, migrieren in Cloud Data Warehouses und etablieren Best Practices für Datenqualität, Testing und CI/CD. Auf Wunsch schulen wir Ihr Team.
