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Lakehouse-Architektur
Wir konzipieren und bauen ein Lakehouse als einheitliches, offenes Datenfundament - skalierbar für Analytics und KI, frei von Datensilos.
Datenplattformen
Das Datenfundament, auf dem Ihre KI steht - aufgebaut auf unserer Digital-Twin-Referenzarchitektur und in der Produktion bewährt.
Ein Grundsatz zieht sich wie ein roter Faden durch das gesamte Konzept: Kein Dienst greift jemals auf die Datenbank eines anderen zu. Dadurch bleibt die Plattform übersichtlich und kann über Jahre hinweg ausgebaut werden.
VERTRAUT VON ENGINEERING-TEAMS BEI:
Was genau ist eine
Datenplattformen?
Die meisten KI-Projekte scheitern schon vor dem Modell an den Daten. Eine Datenplattform ist die Grundlage, die das verhindert: Sie überträgt, speichert und stellt Ihre Daten so aufbereitet bereit, dass KI tatsächlich darauf aufgebaut werden kann.
So greifen die einzelnen Komponenten ineinander: Ein Event-Broker verteilt Ereignisse nach Zweck, ein Archiver schreibt den Datenstrom in einen Data-Lake-Speicher, aus dem Data Scientists und das Modelltraining lesen, und KI-Dienste zur Erkennung von Anomalien, Diebstahl und vorausschauender Wartung laufen parallel zu den Geschäftsdiensten. Dabei gilt stets ein Grundsatz: Dienste teilen sich niemals Datenbanken, und die Frontends kommunizieren über GraphQL, WebSockets und REST.
Event Broker & Archivierung
Ein Event Broker verteilt Events nach Zweck, und alles, was nicht durchkommt, landet in einer Dead-Letter-Queue. Ein Archiver schreibt den Stream in den Data-Lake-Speicher, bereit zum Lesen durch Data Scientists und für das Modelltraining.
KI-Services auf dem Event Stream
Erkennungsdienste für Anomalien, Diebstahl und bevorstehende Wartungen laufen auf derselben Plattform - angebunden an denselben Event Stream wie die Geschäftsdienste und ohne zweiten Datenspeicher, der synchron gehalten werden müsste.
Vorteile eines iits KI-Teams
KI lohnt sich erst dann, wenn sie echte Arbeit leistet - und zwar sicher und innerhalb der Systeme, die Sie bereits betreiben. Das erhalten Sie, wenn Sie sie mit uns entwickeln.
Projektanfrage- Erkenntnisse aus Wissenschaft und IndustrieGemeinsame Forschung mit der TU Dortmund und dem Fraunhofer IML, mit nachgewiesenen Ergebnissen.
- Verständnis, kein VoodooWir führen Sie Schritt für Schritt zur richtigen Lösung, ohne dabei etwas dem Zufall zu überlassen.
- Passend zu Ihrer CloudRobuste, nachhaltige Lösungen, die sich nahtlos in Ihre bestehende Cloud-Infrastruktur einfügen.
- Sie behalten die KontrolleModerne Oberflächen geben Ihnen einen klaren Einblick in das, was die KI tut und die Möglichkeit, sie zu steuern.
- Transparente MetrikenEhrliche Zahlen zur Leistung unserer Modelle, damit nichts auf Vermutungen basiert.
Wie das Datenfundament aufgebaut wird
- Schritt 01
Bestandsaufnahme der Daten
Wir erfassen, welche Daten Sie haben, woher sie kommen und wo heute Silos und Lücken liegen.
- Schritt 02
Architektur festlegen
Wir gestalten das Lakehouse, den Event Stream und die Interfaces, alles nach einem Prinzip: Kein Service greift auf die Datenbank eines anderen zu.
- Schritt 03
Pipelines aufbauen
Erfassung, Bereinigung und Versionierung laufen wiederholbar ab, mit Tests und Monitoring. sodass versteckte Datenfehler nie erst im Modell sichtbar werden.
- Schritt 04
Betreiben und Erweitern
Die Plattform geht live, und neue KI-Services hängen sich an denselben Event Stream, ganz ohne zweiten Datenspeicher, der gepflegt werden muss.
Our Work
SoftwareentwicklungVertragsmanagement-System für BreitbanddiensteDie Entwicklung eines zentralen, revisionssicheren Vertragsmanagement-Systems für den Glasfaserausbau, einschließlich transparenter Dokumentenablage, Fristenverfolgung und eines KPI-Dashboards.Den ganzen Case lesen
SoftwareentwicklungWebbasiertes Auftragsmanagement für BaustellenDie Transformation einer alten Desktop-Anwendung in eine moderne Webplattform, einschließlich funktionaler Erweiterungen.Den ganzen Case lesen
Bereiche, in denen wir unterstützen
Eine solide Datenplattform zahlt sich überall dort aus, wo Daten verstreut oder hochvolumig sind oder KI speisen müssen. Hier sind einige Bereiche, in denen wir sie aufbauen.
Energie & Versorgung
Echtzeit-Plattformen, die Sensor- und Netzdaten für Analytics und KI zusammenführen.
Telekommunikation
Plattformen, die Netz- und Betriebsdaten in großem Maßstab verarbeiten – ohne Silos.
Fertigung & Logistik
Eventgetriebene Plattformen, die Shopfloor- und Supply-Chain-Daten in verwertbare Erkenntnisse verwandeln.
Finanzen & Versicherungen
Geregelte, auditierbare Datenfundamente für Reporting, Risiko und KI.
Besonders beeindruckt hat uns neben der Bandbreite der iits‑Expertise (von DevOps, über Microservices, Internet‑of‑Things und Frontend‑Entwicklung bis hin zu Machine Learning und Optimierung) die Art und Weise der Zusammenarbeit in einem sich so schnell entwickelnden und innovativen Thema. Die iits Mitarbeiter haben es neben ihrer fachlichen Expertise in sehr angenehmer Weise verstanden, sich aktiv in die fachliche Diskussion einzubringen und diese aus Anwendungssicht mitzugestalten und wichtige Impulse zu setzen.
Stefan SonderfeldWomit wir bauen.
Der Stack, auf dem diese Systeme bei uns laufen.
SPEICHERUNG & VERARBEITUNG
- Lakehouse
- PostgreSQL
- Apache Spark
EVENTS & INTERFACES
- Event broker
- Dead letter queues
- GraphQL
- WebSockets
- REST
PIPELINES & GOVERNANCE
- Airflow
- dbt
- Data Lineage
BETRIEB
- Kubernetes
- S3-compatible
Lassen Sie uns über Ihre Daten sprechen.
Starten Sie mit einer unverbindlichen Projektanfrage und lassen Sie sich von unserem Team aus Experten für agile Entwicklung und Architektur umfassend zu Ihrem Projekt beraten.