Datenaufbereitung
& -pipelines.
Saubere Daten als Basis für KI — automatisiert, zuverlässig, skalierbar. Webect entwickelt Datenpipelines, die Ihre Rohdaten in KI-taugliche Features transformieren und permanent aktuell halten.
Kein KI-Modell ist besser als die Daten, auf denen es trainiert wurde.
Von Rohdaten
zu KI-tauglichen Features.
Systematische Bewertung Ihrer Datenquellen: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Duplikate, Ausreißer und Formatinkonsistenzen. Mit priorisierten Handlungsempfehlungen und einem realistischen Aufwand zur Datenbereinigung.
Entwicklung automatisierter Datenpipelines: Extract aus ERP/CRM/Datenbanken, Transform mit Bereinigung und Anreicherung, Load in KI-taugliche Zieldatenbanken oder Feature Stores. Mit vollständiger Fehlerbehandlung und Monitoring.
Transformation von Rohdaten in KI-taugliche Features: Normalisierung, Encoding, Aggregationen, Zeitreihen-Features, Embedding-Generierung. Direkte Zusammenarbeit mit dem KI-Entwicklungsteam für optimale Modell-Performance.
Echtzeit-Datenverarbeitung mit Apache Kafka, Flink oder Spark Streaming — für KI-Anwendungen, die auf aktuelle Daten angewiesen sind: Anomalieerkennung, dynamische Preisgestaltung, Echtzeit-Empfehlungen.
Implementierung von Datenkatalog, Lineage-Tracking, Zugriffskontrollen und Anonymisierungs-Pipelines. Vollständige Nachvollziehbarkeit welche Daten in KI-Modelle geflossen sind — für Audit und Compliance.
Aufbau moderner Datenhaltungs-Infrastruktur: Lakehouse-Architekturen (Delta Lake, Apache Iceberg), Feature Stores (Feast, Tecton) und automatisierte Datenkataloge für systematische KI-Entwicklung.
Modern Data Stack —
für skalierbare KI-Daten.
Orchestrierung und Scheduling komplexer Datenpipelines — mit visuellen DAGs, Retry-Logik, Alerting bei Fehlern und Abhängigkeits-Management zwischen Pipeline-Schritten.
SQL-basierte Datentransformationen mit versioniertem Code, automatischer Dokumentation, Lineage-Graph und eingebauten Datentests für konsistente Datenqualität.
Echtzeit-Streaming-Plattformen für hochvolumige Datenpipelines: Event-Streaming, Stateful Processing und exakt-einmalige Verarbeitung für kritische Geschäftsprozesse.
ACID-Transaktionen auf Data Lakes: Schema-Evolution, Time-Travel, Partitionierung und effiziente Updates — Basis für zuverlässige ML-Feature-Pipelines.
Automatisierte Datenqualitäts-Validierung: Tests auf Schema, Wertebereiche, Nullwerte, Referenzintegrität. Pipelines stoppen automatisch bei Qualitätsverletzungen.
ML-Experiment-Tracking und Feature-Store: einheitliche Feature-Definitionen, reproduzierbare Trainingsläufe und konsistente Train/Serve-Skew-Vermeidung.
Datenpipelines für
jeden Unternehmensbereich.
- Sensordaten bereinigen & aggregieren
- Anomalie-Features extrahieren
- OPC-UA zu ML-Pipeline
- Schichtdaten für Predictive Maintenance
- Klickdaten für Empfehlungen
- Produktkatalog normalisieren
- Kundensegmentierungs-Features
- Return-Prädiktions-Pipeline
- Finanzdaten für Forecasting
- KPI-Pipelines automatisieren
- Betrugserkennung-Features
- Compliance-Daten aufbereiten
- Kundendaten deduplizieren
- NPS-Analyse-Pipelines
- Mitarbeiterdaten für HR-KI
- E-Mail-Daten für LLM-Training
Daten-Engineering
und KI-Entwicklung aus einer Hand.
Wenn Data Engineers und ML Engineers getrennt arbeiten, entstehen suboptimale Features. Bei Webect arbeiten beide Teams zusammen — Pipelines werden von Anfang an auf die Bedürfnisse der KI-Modelle ausgerichtet.
- Data Engineering und ML Engineering unter einem Dach
- Erfahrung mit SAP, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL
- Modern Data Stack: dbt, Airflow, Kafka, Delta Lake
- Automatisierte Datenqualitätstests in jeder Pipeline
- DSGVO-konforme Pipelines mit Anonymisierung und Lineage-Tracking
Garbage in, garbage out. Ein brillantes KI-Modell auf schlechten Daten schlägt jedes mittelmäßige Modell auf exzellenten Daten. Investitionen in Datenqualität zahlen sich beim dritten, fünften und zehnten KI-Modell noch aus.
Vom Daten-Chaos
zur produktiven KI-Pipeline.
Daten-Audit
Bestandsaufnahme aller Datenquellen, -qualität und -formate. Identifikation der für KI-Anwendungen benötigten Features. Bewertung des Aufwands für Bereinigung und Transformation.
Pipeline-Architektur
Design der Gesamt-Datenarchitektur: Quellanschlüsse, Transformationslogik, Zieldatenbanken, Scheduling-Konzept, Monitoring und Error-Handling-Strategie.
Pipeline-Entwicklung
Entwicklung der ETL/ELT-Pipelines mit dbt, Airflow oder Spark. Automatisierte Datentests, Lineage-Tracking, vollständige Dokumentation der Transformationslogik.
Betrieb & Monitoring
Automatisiertes Monitoring der Datenqualität, Alerting bei Anomalien, Anpassung bei Quell-Schema-Änderungen und Erweiterung um neue Features für neue KI-Modelle.
Häufige Fragen zur Datenaufbereitung.
Ihre Daten,
KI-tauglich gemacht.
Im Daten-Audit analysieren wir Ihre Datenquellen, identifizieren Qualitätsprobleme und zeigen, welche Features für Ihre KI-Projekte aus Ihren Daten extrahierbar sind.
