Data Engineering & Data Warehouse: ein Fundament, das skaliert

Das hängt vom Umfang ab. Die wichtigsten Kostentreiber sind Zahl und Art der Datenquellen, ob deine Quellen einen fertigen Connector haben oder eine eigene Pipeline brauchen, wie viel von deiner Plattform schon steht, ob individuelle Datenanwendungen zum Projekt gehören und wie viel Cloud-Infrastruktur wir aufsetzen. Im kostenlosen Discovery Call klären wir deinen Bedarf und skizzieren, wie ein Projekt aussehen kann.

Eine fokussierte Migration mit einer Handvoll eigener Connectoren dauert bei uns etwa zwei bis drei Monate. Eine neue Plattform mit ersten Dashboards steht typischerweise nach drei bis vier Monaten. Große Migrationen mit vielen Altmodellen laufen deutlich länger. Wie lange dein Projekt dauert, klären wir im Discovery Call.

Es lohnt sich, sobald Tabellen und einzelne Tools nicht mehr mit dem Geschäft mitwachsen. Unsere Kunden haben zwischen 30 und 15.000 Mitarbeitende, meist 50 bis 200, und eine solche Plattform passt in diesem Bereich, weil sie Quelle für Quelle mitwächst. Maniko und Glow25 sind wachsende Marken, die genau diesen Schritt gegangen sind.

Unser Modern Data Stack umfasst typischerweise dbt, Snowflake, Google BigQuery, PostgreSQL, Apache Airflow, Prefect, Fivetran und Python. Welche passen, hängt von deinem Setup und deinem Team ab.

Data Engineering baut das Fundament: Pipelines, das Warehouse und die Infrastruktur. BI & Data Analytics Beratung setzt darauf auf: Dashboards, Reporting und tiefere Analysen. Oft brauchst du beides, und wir decken beides in einem Team ab.

Möglicherweise, auch bei Plattform- und Infrastrukturprojekten. Gemma Analytics ist bei der BAFA als Beratungsunternehmen registriert. Für berechtigte KMU übernimmt das Programm bis zu 50% der förderfähigen Beratungskosten als nicht rückzahlbaren Zuschuss, bis zu einem Höchstbetrag. Der Antrag muss vor Projektstart genehmigt sein, und wir begleiten dich kostenlos durch die Antragstellung.