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Leistung
Data Warehouse und Lakehouse: das Fundament für BI und KI
Wir konzipieren, bauen und betreiben moderne Cloud-Datenplattformen, die Ihre Datensilos auflösen. Herstellerneutral auf Microsoft Azure und Fabric, AWS, Google Cloud oder Databricks.
Starre Datenbanken bremsen BI und KI
Klassische On-Premise-Datenbanken stossen an ihre Grenzen, sobald unstrukturierte Daten, Echtzeit-Pipelines oder KI-Anwendungen dazukommen.
Unstrukturierte Daten bleiben liegen
Dokumente, Logs und Ereignisdaten passen nicht in starre Tabellenschemata.
Hohe Wartungskosten
Eigene Server, Lizenzen und Updates binden Budget und Personal.
Grenzen bei der Skalierung
Wachsende Datenmengen und Echtzeit-Abfragen überlasten die bestehende Infrastruktur.
Neue Use Cases dauern zu lange
Jede neue Auswertung und jeder KI-Anwendungsfall wird zum Integrationsprojekt.
Ihre Vorteile
Was eine moderne Datenplattform ändert
Eine Quelle der Wahrheit
Alle Bereiche arbeiten mit denselben geprüften Zahlen statt mit eigenen Exporten.
Wächst mit Ihren Daten
Speicher und Rechenleistung wachsen mit dem Bedarf, ohne neue Server im eigenen Haus.
Bereit für BI und KI
Berichte, Dashboards und KI-Anwendungen greifen auf dieselbe saubere Datenbasis zu.
Unabhängig vom Anbieter
Offene Formate und eine herstellerneutrale Architektur halten Ihnen jeden Wechsel offen.
Data Warehouse und Lakehouse
Eine Plattform für alle Daten
Das Lakehouse verbindet die Verlässlichkeit eines Data Warehouse mit der Flexibilität eines Data Lake. Strukturierte Tabellen und unstrukturierte Dokumente liegen an einem Ort und werden stufenweise veredelt.
Ein Speicher für alles
Tabellen, Dokumente und Ereignisdaten liegen gemeinsam, ohne doppelte Datenhaltung.
Drei Veredelungsstufen
Rohdaten, bereinigte Daten und fertige Kennzahlen, jede Stufe nachvollziehbar.
Offene Formate
Offene Tabellenformate halten den Wechsel des Anbieters jederzeit möglich.
Migration mit Plan
Bestehende Data Warehouses werden schrittweise überführt, ohne Unterbruch im Berichtswesen.
Leistungsumfang
Von der Architektur bis zum Betrieb
01
Konzeption der Datenarchitektur
Wir entwerfen das technische Zielbild Ihrer Datenplattform. Je nach Datenstruktur, Latenz und Analyse-Szenario wählen wir das passende Setup: Cloud Data Warehouse, Data Lake oder ein Data Lakehouse, das beides verbindet.
- Zielarchitektur und Technologiewahl
- Warehouse, Lake oder Lakehouse
- Sicherheits- und Berechtigungskonzept
02
Implementierung auf Azure, AWS, Google Cloud oder Databricks
Wir bringen die Plattform in den produktiven Einsatz, von der Integration in Microsoft Fabric bis zu SQL-Analysen auf BigQuery oder Redshift. Automatisierte Pipelines bereinigen, strukturieren und veredeln Ihre Rohdaten.
- Datenpipelines mit ETL und ELT
- Anbindung der Quellsysteme
- Schrittweise Migration bestehender Data Warehouses
03
Beratung und Betrieb
Nach der Einführung bleiben wir an Ihrer Seite. Wir etablieren automatisierte Qualitätsprüfungen, optimieren die Abfrageleistung zur Senkung der Cloud-Kosten und sichern den stabilen Betrieb im Alltag.
- Automatisierte Qualitätsprüfungen
- Kosten- und Leistungsoptimierung
- Betrieb und Weiterentwicklung
Kontakt
Gemeinsam Ihre Datenplattform aufbauen
Ob neues Lakehouse oder Migration eines bestehenden Data Warehouse: Wir klären mit Ihnen, welche Architektur zu Ihren Daten, Ihrem Team und Ihrem Budget passt.
In einem kostenlosen Erstgespräch erfahren Sie:
Fragen und Antworten
Häufige Fragen zu Data Warehouse und Lakehouse
Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse?
Ein Data Warehouse (DWH) speichert strukturierte Daten in einem festen Schema. Es eignet sich für schnelle, verlässliche Berichte über historische Daten, etwa in der Business Intelligence.
Ein Data Lake speichert grosse Mengen Rohdaten in jedem Format kostengünstig, also Tabellen, Dokumente und Echtzeitdaten. Für die Auswertung ist jedoch viel manuelle Aufbereitung nötig.
Das Data Lakehouse verbindet beides: Rohdaten liegen günstig im Lake, zugleich bietet es Transaktionssicherheit (ACID), Governance und die Abfragegeschwindigkeit eines Data Warehouse. Damit ist es eine zukunftssichere Basis für Analytics und generative KI.
Wie wählt man zwischen Azure, AWS, Google Cloud und Databricks?
Die Wahl hängt von Ihrer bestehenden IT-Landschaft ab, vom Know-how im Team, von regulatorischen Vorgaben und von den geplanten Anwendungsfällen.
Wer bereits stark mit Microsoft arbeitet, profitiert von der Integration in Microsoft Fabric. Wer viel auf maschinelles Lernen setzt, findet in Databricks eine sehr flexible Plattform.
Als herstellerneutraler Partner prüft afo solutions Ihre Rahmenbedingungen und baut die Plattform, die Leistung und Betriebskosten ins richtige Verhältnis setzt.