Datenplattformen, Business Intelligence, Generative KI, Predictive Analytics und MLOps — aus Rohdaten werden Entscheidungen und automatisierte Prozesse. EU-AI-Act-konform, mit nachvollziehbarer Datenherkunft und der Option auf Swiss & EU Data Residency.
Von Rohdaten bis zur produktiven KI — End-to-End-Data- und Machine-Learning-Engineering für datengetriebene Organisationen.
Data Lakes, Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, BigQuery und Databricks — moderne, skalierbare Datenarchitektur.
Airflow-, dbt-, Spark- und Kafka-Pipelines — zuverlässige Datenaufnahme, Transformation und Auslieferung im grossen Massstab.
Power BI, Looker und Tableau — Management-Dashboards, operative Reports und Self-Service-Analytics.
RAG-Pipelines, Fine-Tuning, Prompt Engineering und LLM-gestützte Produktfeatures mit OpenAI, Anthropic und Open-Source-Modellen.
Bedarfsprognose, Anomalie-Erkennung, Churn-Prognose und Klassifikationsmodelle — produktionsreif gebaut.
Deployment-Pipelines, Drift-Monitoring, Retraining-Automatisierung und Feature Stores für produktive ML-Systeme.
Von der Datenplattform bis zur produktiven KI — vier Schwerpunkte, EU-AI-Act-konform und mit nachvollziehbarer Datenherkunft.
Warehouse, Lakehouse und ETL/ELT-Pipelines auf Snowflake, BigQuery und Databricks.
Management-Dashboards, operative Reports und Self-Service-Analytics für Entscheider.
ML-Modelle, RAG-Pipelines und Empfehlungssysteme — produktionsreif gebaut.
Datenreifegrad-Analyse und KI-Readiness — EU-AI-Act-konform und mit klarer Roadmap.
Moderne Datenplattformen und KI/ML-Werkzeuge — gewählt nach Verlässlichkeit, Skalierbarkeit und Ökosystem-Reife.
Von der Daten-Discovery bis zum Produktions-Deployment — ein strukturiertes Vorgehen, das in jeder Phase Wert schafft.
Datenquellen inventarisieren, Qualität und Herkunft bewerten, Analytics-Anwendungsfälle identifizieren und eine Datenreifegrad-Bewertung erstellen.
Die richtige Datenplattform wählen, Schemata und Datenmodelle entwerfen und die Aufnahme- und Transformationsarchitektur planen.
Pipelines bauen, Modelle deployen und Ergebnisse in BI-Werkzeuge, APIs oder Produktfeatures integrieren — mit vollständiger Testabdeckung.
Datenqualitäts-Monitoring, Modell-Performance-Tracking und iterative Verbesserungen, wenn sich die Nutzungsmuster ändern.
Sagen Sie uns, welche geschäftlichen Fragen Sie beantworten wollen — wir zeigen Ihnen, was Sie zuerst instrumentieren sollten und wo KI tatsächlich einen Unterschied macht.
Datenstrategie besprechenEin Team deckt Data Engineering, Analytics und KI/ML ab — keine Übergaben zwischen getrennten Daten- und KI-Dienstleistern.
KI-Systeme nach Risikoklasse dokumentiert, Transparenz- und Auskunftsrechte technisch umgesetzt und Modell-Governance als Standard — nicht als Aufpreis.
Wir bauen nicht nur Modelle — wir deployen, überwachen und pflegen sie. Ihr ML-System bleibt auch nach dem Launch präzise und verlässlich.
