Hypertendency

Branchen

Datenplattformen sind überall anders.

Regulierung, Integrationslandschaft und Betriebsmodell unterscheiden sich von Branche zu Branche — die Projekterfahrung dafür bringen wir mit.

Energie & Versorger

Messdaten, Marktkommunikation und regulatorische Meldepflichten treffen auf gewachsene Systemlandschaften — hier zählen belastbare Pipelines und saubere Nachvollziehbarkeit.

  • Lakehouse-Migrationen aus Hadoop-Altlandschaften
  • Messdaten-Plattformen mit Zeitreihen-Verarbeitung in großem Volumen
  • Auditierbare Datenflüsse für Meldepflichten

Handel & E-Commerce

Sortiment, Pricing und Logistik brauchen aktuelle Daten — und GenAI-Anwendungen brauchen eine Plattform, der man vertrauen kann.

  • Echtzeit-Datenpipelines für Bestände und Preise
  • GenAI-Enablement auf bestehenden Datenbeständen (RAG)
  • Skalierbare Plattformen für Peak-Zeiten

Automotive & Fertigung

Entwicklungs- und Lieferkettendaten verteilen sich über viele Systeme und Partner — interne Plattformen machen sie beherrschbar.

  • Interne Entwicklungsplattformen für Software-Teams
  • Datenprodukte entlang der Lieferkette
  • GitOps-Betriebsmodelle für regulierte Umgebungen

Finanzdienstleistungen

Cloud ja — aber nachvollziehbar, revisionssicher und mit klaren Verantwortlichkeiten. Wir kennen die Anforderungen aus der Praxis.

  • Cloud-Migrationen unter BaFin-/MaRisk-Rahmenbedingungen
  • Kafka-Streaming für Transaktions- und Marktdaten
  • Berechtigungs- und Verschlüsselungskonzepte mit Audit-Trail

Versicherungen

Bestandssysteme mit jahrzehntelangen Lebenszyklen und moderne Analytik schließen sich nicht aus — wenn die Datenplattform beides verbindet.

  • DWH-Modernisierung Richtung Lakehouse
  • Bestandsdaten-Plattformen mit langen Aufbewahrungsfristen
  • Datenqualität als messbarer Prozess

Telekommunikation

Netz- und Kundendaten in extremem Volumen, dazu hoher Automatisierungsdruck — ein Fall für Pipelines als Produkt.

  • Automatisierte Daten-Pipelines mit Airflow und Terraform
  • Self-Service-Datenzugriff für Fachbereiche
  • Kostenoptimierter Betrieb großer Datenmengen

Ihre Branche ist nicht dabei?

Die Muster wiederholen sich — entscheidend ist die Architektur. Schildern Sie uns Ihre Ausgangslage.

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