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Die 10 besten Unternehmen für Datenmodernisierung im Jahr 2026

16. Juli 2026 10 Minuten Lesezeit
Artikel mit KI zusammenfassen

Wichtige Erkenntnisse

  • Unternehmen für Datenmodernisierung Sie helfen Unternehmen dabei, langsame Altsysteme, verstreute Datenbanken und unzuverlässige Berichtssysteme zu ersetzen. Sie richten Plattformen ein, die speziell für Analytik, Governance und KI konzipiert sind.
  • Diese Rangliste der Die führenden Unternehmen im Bereich Datenmodernisierung 2026 vergleicht Anbieter anhand ihrer Schwerpunkte, ihrer größten Stärken, ihrer Branchenerfahrung, ihres technologischen Hintergrunds und öffentlicher Bewertungen.
  • Der Die besten IT-Dienstleister für die Datenmodernisierung Zunächst wird die aktuelle Dateninfrastruktur analysiert, bevor eine neue Plattform empfohlen wird. Dabei werden bestehende Datenbanken, ETL-Prozesse, Berichtsverfahren, Zuständigkeitsfragen, die Datenqualität und die Sicherheitsanforderungen geprüft.
  • Welcher Partner am besten geeignet ist, hängt vom Umfang Ihres Projekts ab. Große Unternehmen wie PwC und Capgemini eignen sich gut für unternehmensweite Projekte. Unternehmen, die eher praktische technische Arbeit benötigen, ziehen möglicherweise an der Technik ausgerichtete Anbieter wie Innowise und EPAM vor.
  • Zu den führenden Anbietern für die Modernisierung von Unternehmensdaten zählen Unternehmen, die Dienstleistungen in den Bereichen Migration, Cloud-Datenplattformen, Lakehouse-Architektur, BI-Aktualisierungen, Data Governance, Systemintegration und Support nach der Einführung anbieten.

Unternehmen beginnen oft mit der Suche nach Unternehmen für Datenmodernisierung wenn immer wieder dieselben Probleme auftreten. Berichte werden möglicherweise nur langsam erstellt, Daten aus verschiedenen Systemen stimmen nicht überein oder ein neues KI-Projekt wird durch veraltete Pipelines gebremst. In dieser Phase wird die Wahl des richtigen Anbieters zu einer praktischen Herausforderung. Wer kann Ihre aktuelle Infrastruktur verstehen, die Schwachstellen beheben und dafür sorgen, dass die tägliche Berichterstellung während der Umstellung reibungslos weiterläuft?

In diesem Leitfaden werde ich die Die führenden Unternehmen im Bereich Datenmodernisierung 2026 aus dieser Perspektive. Sie erfahren, welche Anbieter sich am besten für große Altsysteme eignen, welche den Schwerpunkt auf praktische Technik legen und was Sie beachten sollten, wenn Ihr Projekt eine Cloud-Migration, die Modernisierung von BI-Systemen, Governance oder den Aufbau von Datengrundlagen für KI umfasst.

Warum die Datenmodernisierung für KI und die digitale Transformation unverzichtbar ist

Der schwierigste Teil eines jeden KI-Projekts sind oft die zugrunde liegenden Daten. Man kann zwar ein neues Analysetool hinzufügen, einen KI-Assistenten anbinden oder Prognosen erstellen, doch wenn die Datengrundlage schwach ist, werden selbst die besten Tools Schwierigkeiten haben, Ergebnisse zu liefern, auf die sich das Unternehmen verlassen kann. Mit der Datenmodernisierung lassen sich verstreute Altdaten in übersichtlichere Datenflüsse, einheitliche Definitionen, klare Zuständigkeiten und Zugriffsregeln umwandeln, die das Unternehmen täglich nutzen kann.

Im Folgenden habe ich die wichtigsten Gründe aufgeführt, warum dies für Unternehmen von Bedeutung ist.

Sauberere Daten für KI-Systeme

KI-Projekte nutzen Daten aus Systemen wie CRM, ERP, Produktmanagement, Finanzwesen, Support und Betrieb. Sind die Daten doppelt vorhanden, veraltet oder unzureichend beschriftet, spiegelt sich dies in den Ergebnissen wider. Durch Modernisierung können Teams die Quelldaten bereinigen, Definitionen standardisieren und Qualitätsprüfungen einführen, bevor die Daten in KI-Workflows verwendet werden.

Schnellerer Zugriff auf Geschäftsinformationen

Bei älteren Datenkonfigurationen wird häufig auf nächtliche Verarbeitungsprozesse, manuelle Exporte und Berichte zurückgegriffen, die für tägliche Entscheidungen zu spät eintreffen. Moderne Datenplattformen beschleunigen den Datenfluss von den Quellsystemen zu den Analysetools, sodass Teams mit aktuelleren Zahlen arbeiten und weniger Zeit mit der Korrektur von Tabellenkalkulationen verbringen müssen.

Eine abteilungsübergreifende Sichtweise

Vertriebs-, Finanz-, Betriebs- und Produktteams verwenden für dieselbe Kennzahl oft unterschiedliche Systeme und Regeln. Durch die Datenmodernisierung werden diese Quellen miteinander verknüpft, was die Verwaltung gemeinsamer Definitionen erleichtert. Auf diese Weise beziehen sich die Teams auf dieselben Zahlen, anstatt über unterschiedliche Versionen zu diskutieren.

Stärkere Regierungsführung und Sicherheit

Die Modernisierung hilft Unternehmen dabei, bessere Zugriffsregeln zu erstellen, die Herkunft von Daten nachzuverfolgen, die Zuständigkeiten zu klären und die Nutzung von Daten zu dokumentieren. Dies ist wichtig für regulierte Branchen sowie für alle Unternehmen, die mit Kunden-, Finanz-, Mitarbeiter- oder Betriebsdaten arbeiten.

Bessere Ergebnisse bei Cloud- und Analyselösungen

Ein guter Modernisierungsplan berücksichtigt, woher die Daten stammen, wie sie fließen, wem sie gehören und wie die Teams sie nach der Migration nutzen. Dieser Ansatz macht aus einem Plattform-Upgrade eine echte Geschäftsverbesserung – mit schnellerer Berichterstellung, klarerer Verantwortlichkeit und einer solideren Grundlage für Analysen und KI.

Benötigen Sie sauberere Daten für KI und Analysen?

Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme

Wie wir die Unternehmen in diesem Ranking bewertet haben

Für dieses Ranking habe ich mich auf fünf Bereiche konzentriert, die Aufschluss darüber geben, ob ein Anbieter für komplexe Unternehmensdatenprojekte gerüstet ist.

  • Fachliche Kompetenz und Zertifizierungen. Partnerschaften mit AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake und Databricks waren wichtig, da diese Plattformen in vielen Unternehmensdatenprojekten zum Einsatz kommen.
  • Migrationswerkzeuge und wiederverwendbare Frameworks. Migrationsleitfäden, wiederverwendbare Komponenten und Refactoring-Tools zeigten, wie jedes Unternehmen komplexe Umstellungen angeht, ohne jeden Schritt zu einer manuellen Aufgabe zu machen.
  • Auf die Anforderungen an die Datenarchitektur im Jahr 2026 ausgerichtet. Ich habe mich mit Data Mesh, offenen Tabellenformaten wie Apache Iceberg und Delta Lake sowie sicheren Pipelines für Vektor-Einbettungen befasst.
  • Kundenfeedback und Marktpräsenz. Öffentliche Bewertungen auf Plattformen wie Clutch halfen bei der Vorauswahl. Außerdem habe ich mir öffentlich einsehbare Arbeiten in den Bereichen Migration von Altdaten, Cloud-Datenplattformen und Unternehmensdatenprogramme angesehen.
  • Fokus auf geschäftliche Ergebnisse. Ich habe Unternehmen besser bewertet, wenn sie die Plattformarbeit mit den Anforderungen an die Berichterstattung, der Unternehmensführung, der Kontrolle der Cloud-Kosten und den geschäftlichen KPIs verknüpft haben.

Die besten Anbieter von Datenmodernisierungsdienstleistungen im Vergleich

Bevor wir uns die einzelnen Unternehmen im Detail ansehen, hier zunächst ein kurzer Überblick darüber, wie sich diese Anbieter voneinander unterscheiden. Ich habe sie hinsichtlich der Art der Datenmodernisierungsmaßnahmen, die sie am besten beherrschen, ihrer Hauptstärken, ihres Branchenfokus und ihrer öffentlichen Bewertungen auf Clutch verglichen.

UnternehmenIdeal fürKernkompetenzenBranchenschwerpunktBewertung der Kupplung
InnowiseAgiles, hochdynamisches Unternehmens-EngineeringUmfassende Lakehouse-Architekturen, Migrationspipelines und KI-fähiges Data EngineeringFinanzwesen, Gesundheitswesen, Logistik, E-Commerce4.9 / 5.0
N-iXModernisierung von Unternehmensdaten mit Nearshore-EntwicklungsteamsDatenmodernisierung, BI, Big Data, Cloud-Plattformen, ML und KI-DatengrundlagenTechnologie, Telekommunikation, Fertigung, Finanzwesen, Logistik4.8 / 5.0
CognizantBeschleunigergestützte automatisierte MigrationAutomatisierungsgestützte Migration von Altsystemen, Modernisierung von BI-Systemen, LebenszyklusmanagementGesundheitswesen, Biowissenschaften, Fintechk. A. / keine verifizierte Bewertung
EPAM SystemsEntwicklung komplexer digitaler PlattformenCloud-native Entwicklung, Multi-Cloud-Data-Fabrics, Open-Source-DatenstacksSoftware und Technologie, Medien, Finanzdienstleistungen5,0 / 5,0, wenige Bewertungen
HexawareCloud-Optimierung & FinOpsRefactoring des Data Warehouse, Kontrolle der Cloud-Kosten, automatisierte DatenübertragungVersicherungen, Reise- und Gastgewerbe, Bankwesenk. A. / noch nicht geprüft
SlalomModernes Design von DatenstacksDatenstrategie, regionale Beratung, maßgeschneiderte moderne Business IntelligenceTechnologie, Biowissenschaften, Konsumgüter2,0 / 5,0, wenige Bewertungen
Entrans TechKI-orientierte native NischenimplementierungenCloud – native SaaS-Infrastruktur, Grundlagen für prädiktive DatenTechnologieunternehmen des mittleren Marktsegments, Logistik, Start-upsNoch nicht bewertet
PwCDatenverwaltung und ComplianceStammdatenverwaltung, Nachvollziehbarkeit, Workflows zum DatenschutzBankwesen, öffentlicher Sektor, regulierte Versorgungsunternehmen5,0 / 5,0, regionales Profil
CapgeminiTransformation der industriellen DatenlandschaftUmfassende API-First-Entwicklung, Streaming, Neugestaltung der PipelinesFertigung, Automobilindustrie, Einzelhandel3,0 / 5,0, wenige Bewertungen
Tiger AnalyticsFortschrittliche, KI-fähige Datenprodukte mit VorhersagefunktionenMaßgeschneiderte MLOps-Grundlagen, Data-Mesh-Strukturen, semantische IndizierungTechnologieführende Unternehmen, Telekommunikation, Logistikk. A. / noch nicht geprüft
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Die führenden Unternehmen im Bereich Datenmodernisierung im Jahr 2026

Als Nächstes werde ich auf Folgendes eingehen: die besten Anbieter für die Modernisierung von Datenplattformen ausführlicher. Ich werde erläutern, für welche Arten von Projekten sie sich am besten eignen, welche Dienstleistungen zur Datenmodernisierung sie anbieten und wo ihre Stärken liegen.

Innowise

Innowise

Innowise ist eine der Die besten IT-Dienstleister für die Datenmodernisierung, mit Erfahrung in den Bereichen Daten, Cloud, KI und Unternehmenssoftware. Im Bereich der Datenmodernisierung prüfen unsere Teams Altsysteme, planen Migrationen, bauen Datenplattformen neu auf, modernisieren BI-Lösungen und bereiten Daten für KI-Projekte vor.

Wir arbeiten mit Cloud-Datenplattformen, Lakehouse-Architekturen, ETL- und ELT-Pipelines, Data Warehouses, BI-Tools und Data-Governance-Ebenen. Unsere Spezialisten erfassen die Datenflüsse in Ihrem Unternehmen, identifizieren veraltete Berichtsprozesse und legen fest, welche Bereiche Ihres Systems vorrangig behandelt werden müssen.

Innowise eignet sich besonders für Unternehmen, die praktische technische Unterstützung wünschen, die Projektverantwortung jedoch lieber intern behalten möchten. Unsere Teams können mit Ihren internen Daten- oder Produktteams zusammenarbeiten, einzelne Modernisierungsaufgaben übernehmen oder sich an größeren Cloud- und Analyseprojekten beteiligen. Unser Unternehmen ist außerdem ein offizieller Partner von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, sodass Ihr Team bei der Datenmodernisierung auf den bereits von Ihnen genutzten Cloud-Stack zurückgreifen kann – mit weniger Überraschungen während der Migration und beim Support nach der Inbetriebnahme.

  • Kernkompetenzen: Migration von Altsystemen, Entwicklung von ETL- und ELT-Pipelines, Implementierung von Data Warehouses und Lakehouses, Echtzeit-Datenverarbeitung, Einrichtung von Data Governance sowie Integration der Vektorsuche für generative KI-Workflows.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: Amazon  Redshift, Amazon Athena, Microsoft Azure Synapse, Microsoft Fabric, Google BigQuery, Databricks, Snowflake, Apache Iceberg und Tools zur Erfassung von Datenänderungen.
  • Wichtigste Stärken: Kompetente technische Umsetzung, flexible Teamzusammensetzung, Erfahrung mit Cloud- und Datenplattformen sowie die Fähigkeit, sowohl die Planung als auch die Umsetzung von Modernisierungsmaßnahmen zu unterstützen.
  • Ideal für: Mittelständische und Großunternehmen, die einen langfristigen technischen Partner für die Cloud-Migration, die Modernisierung ihrer Datenplattformen, die Modernisierung ihrer Business-Intelligence-Lösungen und die Schaffung einer KI-fähigen Datenbasis benötigen.

Sind Sie bereit, die Dateninfrastruktur Ihres Unternehmens zukunftssicher zu machen?

Meine Roadmap besprechen

N-iX

N-iX

N-iX ist ein Softwareentwicklungsunternehmen, das sich auf die Datenmodernisierung spezialisiert hat und über umfassende Erfahrung in den Bereichen BI, Big Data, ML, KI und Data Science verfügt. Die Teams des Unternehmens unterstützen Unternehmen dabei, von veralteten Datensystemen auf Cloud-Plattformen, Analysetools und KI-fähige Datenschichten umzusteigen.

N-iX ist in den Bereichen Datenarchitektur, Cloud-Migration, Datenanalyse, Plattformmodernisierung und Kostenkontrolle tätig. Das Unternehmen ist eine gute Wahl für Unternehmen, die technische Unterstützung in der Umsetzungsphase benötigen, aber nicht das gesamte Projekt an ein großes Beratungsunternehmen übertragen möchten.

  • Kernkompetenzen: Modernisierung von Datenplattformen, Migration von Altdaten, Modernisierung von Business-Intelligence-Systemen, Datenanalyse, Big-Data-Engineering, Datengrundlagen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sowie Kostenkontrolle in der Cloud.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, Cloud-Data-Warehouses, BI-Tools und ML-Engineering-Stacks.
  • Wichtigste Stärken: Nearshore-Bereitstellungsmodell, umfassende Erfahrung im Bereich Data Engineering, starker Fokus auf Analytik sowie die Fähigkeit, Modernisierungsvorhaben von der Architekturplanung bis zur Umsetzung zu begleiten.
  • Ideal für: Großunternehmen und mittelständische Firmen, die einen Nearshore-Partner für Cloud-Datenplattformen, die Modernisierung von BI-Systemen, Big-Data-Engineering und KI-fähige Datengrundlagen benötigen.

Cognizant

Cognizant

Cognizant ist ein weltweit tätiges Dienstleistungs- und Beratungsunternehmen (IT) mit umfassender Kompetenz im Bereich der Datenmodernisierung. Das Unternehmen nutzt strukturierte Migrationsmethoden, vorgefertigte Plattformkomponenten und Tools, um Altsysteme in moderne Cloud- oder Hybridumgebungen zu migrieren. Darüber hinaus bietet Cognizant das „Data and Intelligence Toolkit“ an, um die Modernisierung von Daten- und BI-Plattformen zu unterstützen.

Im Bereich der Datenmodernisierung konzentriert sich Cognizant auf die Migration von Altsystemen, die Modernisierung von Business-Intelligence-Lösungen, Datenqualität, Plattformentwicklung und Lebenszyklusmanagement. Das Unternehmen eignet sich für Unternehmen, die einen klaren Migrationsplan benötigen, insbesondere für solche in komplexen oder regulierten Branchen.

  • Kernkompetenzen: Migration von Altdaten, Modernisierung von BI-Systemen, Datenqualitätsmanagement, Datenlebenszyklusmanagement sowie Arbeiten an Cloud- und hybriden Datenplattformen.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, führende Cloud-Data-Warehouses, BI-Plattformen, die „Cognizant Data Modernization Method“ sowie das „Cognizant Data and Intelligence Toolkit“.
  • Wichtigste Stärken: Strukturierte Bereitstellungsmethode, vorgefertigte Migrationswerkzeuge, umfassende Erfahrung im Umgang mit Daten im Unternehmensmaßstab und hervorragende Eignung für regulierte Datenumgebungen.
  • Ideal für: Großunternehmen, die einen zuverlässigen Partner für die Migration von Altdaten, die Modernisierung von BI-Systemen sowie für Projekte im Bereich Cloud- oder Hybrid-Datenplattformen benötigen.

EPAM Systems

EPAM Systems

EPAM Systems ist ein weltweit tätiges Softwareentwicklungs- und Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Bereich der Modernisierung von Plattformen, Anwendungen und Daten anbietet. Die Teams des Unternehmens befassen sich mit der Migration von Daten in die Cloud, Datenanalyse, Business Intelligence (BI) und der Entwicklung von Cloud-Plattformen, wodurch EPAM besonders gut für Unternehmen geeignet ist, die komplexe Anforderungen an die technische Umsetzung und Modernisierung haben.

Im Bereich der Datenmodernisierung bewertet EPAM die Komponenten von Datenplattformen, legt den Migrationsansatz fest, reduziert den Migrationsumfang und hilft dabei, die Kosten für die Cloud-Infrastruktur unter Kontrolle zu halten. Das Unternehmen stellt zudem Migrations- und Modernisierungstools wie migVisor zur Verfügung, um Projekte zur Umstellung von Legacy-Systemen auf Cloud-basierte Datenplattformen zu unterstützen.

  • Kernkompetenzen: Cloud: Datenmigration, Modernisierung von Datenplattformen, BI und Analytik, Migrationsbewertung, Planung der Umstellung von Altsystemen auf die Cloud sowie Kostenkontrolle in der Cloud.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: Cloud-Datenplattformen, BI-Tools, Datenanalyseplattformen, Google Cloud, AWS und Automatisierungstools wie migVisor.
  • Wichtigste Stärken: Fundierte Kenntnisse im Bereich Softwareentwicklung, Erfahrung mit komplexen Modernisierungsprogrammen, Tools für die Cloud-Migration sowie umfassende Fachkenntnisse in den Bereichen Daten und Analytik.
  • Ideal für: Unternehmen, die einen Partner für die Datenmodernisierung mit umfassender technischer Kompetenz benötigen, insbesondere wenn die Datenarbeit mit der Modernisierung von Anwendungen, Plattformen oder der Cloud verbunden ist.

Hexaware

Hexaware

Hexaware zählt zu den führenden Anbietern im Bereich der Modernisierung von Unternehmensdaten, insbesondere bei Projekten zur Migration von Altsystemen, zur Aktualisierung von Datenplattformen und zum Cloud-Kostenmanagement. Das Unternehmen bietet Dienstleistungen zur Datenmodernisierung und -migration an sowie „Amaze for Data and AI“, eine Plattform, die auf die Modernisierung der Dateninfrastruktur, komplexe Transformationen und KI-Datenpipelines ausgerichtet ist.

Hexaware ist eine gute Wahl für Unternehmen, die einen strukturierten Migrationsprozess, wiederverwendbare Tools, Data-Warehouse-Upgrades und fortlaufende Managed Services nach der Modernisierung suchen. Die Dienstleistungen des Unternehmens sind besonders dann hilfreich, wenn ein Datenprogramm Plattformwechsel in Einklang bringen, die Berichterstattung auf Kurs halten und die Cloud-Kosten verwalten muss.

  • Kernkompetenzen: Datenmodernisierung und -migration, Refactoring von Data Warehouses, Migration von Altdaten, Maßnahmen zur Datenqualität, verwaltete Datendienste und Kontrolle der Cloud-Kosten.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: AWS-Datendienste, führende Cloud-Data-Warehouse-Plattformen, Microsoft Fabric, Snowflake, ETL-Migrationswerkzeuge sowie Hexaware Amaze für Daten und KI.
  • Wichtigste Stärken: Ein strukturierter Migrationsansatz, wiederverwendbare Modernisierungstools, Fokus auf die Kontrolle der Cloud-Kosten sowie Unterstützung bei der Datenverwaltung nach der Migration.
  • Ideal für: Unternehmen, die ihre bestehenden Datenplattformen modernisieren müssen, dabei aber die Kosten, die Kontinuität der Berichterstattung und den verwalteten Support im Blick behalten müssen.

Slalom

Slalom

Slalom ist ein Unternehmens- und Technologieberatungsunternehmen mit einem starken Fokus auf Daten, Analytik, KI und Cloud-Dienste. Im Bereich der Datenmodernisierung zeichnet sich Slalom dadurch aus, dass es die Arbeit an Plattformen mit Betriebsmodellen, Datenkompetenz, Berichterstattung und der Akzeptanz durch die Teams verknüpft. Das macht Slalom zu einer guten Wahl, wenn die Modernisierung sowohl Änderungen an der technischen Architektur als auch Umstellungen in der Art und Weise erfordert, wie Teams Daten nutzen.

Slalom arbeitet mit führenden Daten- und Cloud-Plattformen wie Snowflake, Databricks, AWS und Tableau zusammen. Laut der Snowflake-Seite des Unternehmens hat Slalom über 2.700 Snowflake-Projekte abgeschlossen und verfügt über mehr als 650 zertifizierte Snowflake-Experten. Auch Databricks hebt eine Slalom-Lösung für die Migration von Data Warehouses hervor.

  • Kernkompetenzen: Datenstrategie, Gestaltung von Betriebsmodellen, Beratung zum modernen Data Stack, BI-Konzeption, Modernisierung der Analytik sowie Unterstützung bei Veränderungsprozessen für Datenteams.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: Snowflake, Databricks, AWS, Tableau, Salesforce und führende Cloud-Datenplattformen.
  • Wichtigste Stärken: Lokales Beratungsmodell, solide Snowflake-Implementierungserfahrung, Schwerpunkt auf Datenkompetenz sowie Erfahrung bei der Verknüpfung von Architekturentscheidungen mit geschäftlichen Anwendungsfällen.
  • Ideal für: Unternehmen, die Unterstützung bei der Erstellung einer Daten-Roadmap, der Auswahl des richtigen Plattform-Stacks und der Optimierung der abteilungsübergreifenden Datennutzung durch ihre Teams benötigen.

Entrans Tech

Entrans Tech

Entrans Tech ist eines der Die führenden Anbieter von Dienstleistungen zur Datenmodernisierung, das Dienstleistungen in den Bereichen Cloud, Data Engineering, Analytik und KI-Entwicklung anbietet. Die Datenaktivitäten des Unternehmens umfassen moderne Data Lakes und Data Warehouses, ETL-/ELT-Pipelines, BI-Dashboards, Stammdatenmanagement und Governance. Damit eignet sich Entrans Tech besonders gut für mittelständische Unternehmen und SaaS-Teams, die einen spezialisierten technischen Partner für die Arbeit an Datenplattformen, Analysen und die KI-bezogene Datenaufbereitung benötigen.

  • Kernkompetenzen: Data Lakes und Data Warehouses, ETL-/ELT-Pipelines, BI-Dashboards, Stammdatenmanagement, Governance und Cloud-Modernisierung.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Spark, EMR, Databricks und moderne BI-Tools.
  • Wichtigste Stärken: Spezialisierte Data-Engineering-Dienstleistungen, Erfahrung in den Bereichen Cloud und Analytik sowie eine gute praktische Eignung für Produktteams mittelständischer Unternehmen.
  • Ideal für: SaaS-Plattformen, Logistikunternehmen, Start-ups und mittelständische Unternehmen, die gezielte Unterstützung bei Cloud-Datenplattformen, Analysen und KI-bezogenen Datenaufgaben benötigen.

PwC

PwC

PwC ist ein weltweit tätiges Beratungsunternehmen, das häufig bei Datenprojekten hinzugezogen wird, bei denen Risiken, Prüfungsanforderungen und regulatorische Vorgaben jede Entscheidung bestimmen. Es eignet sich am besten, wenn Cloud-Datenplattformen, MDM-Programme oder Aktualisierungen der Berichterstattung eine Abstimmung zwischen den Bereichen IT, Sicherheit, Compliance, Finanzen, Recht und den Geschäftsteams erfordern. Für CIOs und Datenverantwortliche kann PwC eine gute Wahl sein, wenn die Modernisierung eine klare Roadmap, ein sorgfältiges Stakeholder-Management und eine strenge Kontrolle über sensible Daten erfordert.

  • Kernkompetenzen: Datenmodernisierung, Stammdatenmanagement, Daten-Governance, Datenherkunft, Metadatenmanagement, Cloud-Datenplattformen und Unternehmensdatenstrategie.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake, Microsoft Fabric, SAP-Datenumgebungen und Unternehmensanalyseplattformen.
  • Wichtigste Stärken: Fundierte Kenntnisse im Bereich Governance und Risikoberatung, Erfahrung mit regulierten Branchen sowie die Fähigkeit, Plattformarbeit mit Dateneigentum, Prüfpfaden und betrieblichen Kontrollmechanismen zu verknüpfen.
  • Ideal für: Banken, Versicherungen, Organisationen des öffentlichen Sektors, Versorgungsunternehmen und Großunternehmen, die eine Modernisierung ihrer Datenplattformen benötigen, wobei Governance und Risikomanagement ebenfalls berücksichtigt werden müssen.

Capgemini

Capgemini

Capgemini ist ein weltweit tätiges Technologie- und Beratungsunternehmen für große Datenmodernisierungsprojekte. Es eignet sich für Unternehmen, die Altsysteme, BI, Cloud-Plattformen, Analysesysteme und Geschäftsprozesse gleichzeitig aktualisieren müssen. Capgemini bietet Beratung und technische Unterstützung – was besonders wichtig ist, wenn das Projekt mehrere Abteilungen betrifft und der tägliche Betrieb während der Umstellung weiterlaufen muss.

Aus diesem Grund ist Capgemini eine gute Wahl für Hersteller, die ihre Betriebsdaten aktualisieren, für Einzelhändler, die Kunden- und Lieferkettensysteme miteinander vernetzen, sowie für Automobilunternehmen, die ihre Analysen in die Cloud verlagern. Im Jahr 2024 wurde Capgemini im IDC MarketScape: Worldwide Data Modernization Services Vendor Assessment als „Leader“ ausgezeichnet.

  • Kernkompetenzen: Modernisierung der Dateninfrastruktur, Modernisierung der Business Intelligence, Datenmigration in die Cloud, Datenanalyse, Datenmanagement und Plattform-Updates.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: Führende Cloud-Plattformen, Analysetools für Unternehmen, BI-Plattformen, Data Engineering und umfangreiche Programme zur Modernisierung von Daten.
  • Wichtigste Stärken: Erfahrung in der Umsetzung von Unternehmenslösungen, ein breites Spektrum an Daten- und KI-Diensten sowie die Fähigkeit, Plattformarbeit mit Geschäftsprozessen zu verknüpfen.
  • Ideal für: Unternehmen aus den Bereichen Fertigung, Automobilindustrie, Einzelhandel und Großunternehmen, die eine Datenmodernisierung benötigen, die auf Business Intelligence, Analytik, Cloud-Migration und umfassendere geschäftliche Veränderungen abgestimmt ist.

Tiger Analytics

Tiger Analytics

Tiger Analytics ist ein Beratungsunternehmen für Daten und KI, das Unternehmen bei Transformationsprogrammen, Wertschöpfungsketten, Betriebsmodellen, Plattformen und Partnerschaften mit großen Cloud-Anbietern unterstützt. Das Unternehmen beschäftigt über 5.000 Technikexperten und Berater, die von Niederlassungen in den USA, Indien, Kanada, Mexiko, Großbritannien, Spanien, Singapur und Australien aus tätig sind.

  • Kernkompetenzen: Datenstrategie, Gestaltung der Dateninfrastruktur, DataOps, Lakehouse-Projekte, Datenprodukte, MLOps, Modernisierung der Analytik und KI-bezogenes Data Engineering.
  • Technologie- und Cloud-Know-how: Databricks, Snowflake, AWS, Google Cloud, Microsoft, Apache Iceberg, Lakehouse-Architekturen und Cloud-Datenplattformen.
  • Wichtigste Stärken: Starker Fokus auf Analytik und Anwendungsfälle im Bereich KI, Erfahrung mit Datenprodukten, veröffentlichte Arbeiten zu Lakehouse- und Data-Mesh-Mustern sowie eine gute Eignung für komplexe Data-Science-Workflows.
  • Ideal für: Technologieführende Unternehmen, Telekommunikationsanbieter, Einzelhändler, Versicherer und Logistikunternehmen, die fortschrittliche Analysen und KI-bezogene Datenverarbeitung benötigen, die auf einer modernen Dateninfrastruktur aufbaut.

Andere Dienstleistungen, die wir anbieten

Anzeichen dafür, dass Ihr Unternehmen eine Datenmodernisierung benötigt

Bevor Sie sich für eine der folgenden Optionen entscheiden, Die besten Anbieter von Datenmodernisierungsdienstleistungen (IT), … lohnt es sich, eine einfachere Frage zu stellen: Ist Ihre Datenstruktur das eigentliche Problem? Langsame Berichte, fehlerhafte Integrationen und KI-Pilotprojekte, die eine manuelle Datenaufbereitung erfordern, mögen wie einzelne Probleme erscheinen. Oft deuten sie jedoch auf dasselbe hin: Ihre Daten lassen sich nicht mehr so bewegen, verknüpfen oder für Entscheidungen nutzen, wie es das Unternehmen benötigt.

Hier sind die Anhaltspunkte, die ich prüfen würde, bevor ich ein Unternehmen für Datenmodernisierung beauftrage.

Berichte dauern länger als Entscheidungen

Ein wöchentlicher oder monatlicher Bericht kann durchaus noch zutreffend sein. Das Problem entsteht erst, wenn Analysten tagelang damit beschäftigt sind, Dateien zu exportieren, Formeln zu überprüfen und zu erklären, warum sich die Zahlen geändert haben. Bis der Bericht schließlich vorliegt, ist die Entscheidung bereits gefallen.

Teams wenden dieselbe Kennzahl unterschiedlich an

Die Abteilungen Finanzen, Vertrieb und Betrieb sprechen möglicherweise alle von Umsatz, Abwanderungsrate, Lagerbeständen oder Kundenaktivität. Wenn jedes Team dieselbe Kennzahl unterschiedlich berechnet, liegt das Problem in der Regel tiefer. Möglicherweise sind die Definitionen unklar, stimmen die Quellen nicht überein oder es gibt niemanden, der eindeutig für die Kennzahl verantwortlich ist.

Jede neue Quelle bringt eine weitere Umgehungslösung mit sich

Ein neues CRM-Feld, ein Produkt-Event, ein Lagersystem oder ein Marketing-Tool sollte nicht jedes Mal zu einem kleinen Integrationsprojekt werden. Wenn Teams ständig Skripte schreiben, Dateien exportieren oder Zahlen manuell überprüfen müssen, ist Ihre Datenstruktur nicht mehr auf die geschäftlichen Anforderungen abgestimmt.

Die Unterstützung für Alt-Systeme belastet weiterhin das Budget

Veraltete Datenbanken, Berichtstools und Pipeline-Skripte sind oft auf Mitarbeiter angewiesen, die sich noch daran erinnern, wie die alte Infrastruktur funktioniert. Mit der Zeit fließt immer mehr Budget in die Aufrechterhaltung langsamer Prozesse, während Analyse- und KI-Projekte auf ihre Umsetzung warten müssen.

Eine gute Regierungsführung hängt davon ab, dass sich die Menschen an Dinge erinnern

Wenn jede Zugriffsanfrage mit Fragen wie „Wem gehört dieser Datensatz?“ oder „Woher stammt diese Zahl?“ beginnt, sind die Eigentumsverhältnisse und der Datensatz selbst nicht klar genug definiert. Dies birgt Risiken bei Audits, Datenschutzprüfungen und Lieferantenüberprüfungen.

Die Arbeit mit KI endet bei der Datenaufbereitung

Ein KI-Pilotprojekt mag vielversprechend erscheinen, bis das Team mit der Datenerfassung beginnt. Die Datensätze befinden sich in verschiedenen Systemen, die Bezeichnungen stimmen nicht überein, der Zugriff dauert Wochen, und die Hälfte der Arbeit entfällt letztendlich auf die Datenbereinigung. An diesem Punkt wird die Datenebene zum Hindernis, noch bevor die Arbeit am Modell beginnen kann.

Das Wachstum belastet die Plattform zu stark

Eine Dateninfrastruktur, die für ein kleineres Unternehmen gut funktioniert, kann an ihre Grenzen stoßen, wenn das Transaktionsvolumen steigt, neue Märkte erschlossen werden oder mehrere Teams auf dieselben Daten zugreifen müssen. Die Erstellung von Berichten verlangsamt sich, Pipelines brechen häufiger zusammen, und jede neue Initiative belastet eine Plattform, die für eine andere Entwicklungsphase des Unternehmens konzipiert wurde.

Bessere Datengrundlagen für KI

Den nächsten Schritt besprechen

Die Trends, die die Auswahl von Technologiepartnern im Jahr 2026 prägen werden

Die Wahl eines Partners für die Datenmodernisierung bedeutet heute, über die Cloud-Migration hinauszublicken. Sie sollten prüfen, ob ein Anbieter die Datenebene für KI vorbereiten, eine schnellere Berichterstellung ermöglichen, die Governance unterstützen und die Kontrolle über die Cloud-Kosten verbessern kann.

Dies sind die Punkte, die Sie meiner Meinung nach prüfen sollten, bevor Sie einen Anbieter in Ihre engere Auswahl aufnehmen.

KI-fähige Datenplattformen

Bei der Arbeit mit KI treten Schwachstellen oft zuerst auf der Datenebene zutage. Die Quelldaten befinden sich in unterschiedlichen Systemen, unterliegen unterschiedlichen Regeln oder es fehlt eine klare Zuständigkeit. Anbieter sollten erläutern, wie sie bei der Datenbereinigung, den Zugriffsberechtigungen, der Datenherkunft und KI-Muster wie RAG, semantische Suche und Vektorsuche vorgehen. Wenn in einer Präsentation die Datenebene außer Acht gelassen wird, sollten Sie dies als Warnsignal betrachten.

Seehaus-Architektur

Die Lakehouse-Architektur ist mittlerweile eine gängige Option für Unternehmen, die verschiedene Datentypen auf einer einzigen Plattform verwalten. Sie trägt dazu bei, den Bedarf an Datenkopien zwischen Data Warehouses, Data Lakes und Analysetools zu reduzieren. Bei Gesprächen mit Anbietern würde ich zunächst auf praktische Erfahrungen mit Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Iceberg und Delta Lake achten.

Data Mesh und Data Fabric

Data Mesh und Data Fabric gewinnen an Bedeutung, wenn ein zentrales Datenteam mit den Anfragen verschiedener Abteilungen nicht mehr Schritt halten kann. Dabei spielt das Betriebsmodell die entscheidende Rolle: Zuständigkeit für Datensätze, gemeinsame Standards, Metadatenmanagement, Zugriffsregeln und teamübergreifend wiederverwendbare Datenprodukte.

Echtzeitanalysen verbessern

Manche Entscheidungen verlieren an Aussagekraft, wenn die Daten erst am nächsten Tag eintreffen. Betrugsüberprüfungen, Bestandsaktualisierungen, Logistikverfolgung, Kundenverhalten und betriebliche Abläufe erfordern oft aktuellere Daten. Ein Anbieter sollte erläutern, in welchen Fällen sich Streaming lohnt und in welchen Fällen eine Stapelverarbeitung ausreicht.

Cloud Kostenkontrolle

Die Migration auf Cloud verändert die Art und Weise, wie die Nutzung von Daten abgerechnet wird. Speicher, Rechenleistung, doppelte Pipelines, inaktive Workloads und ressourcenintensive Abfragen können nach der Einführung die Kosten in die Höhe treiben. Ich würde nach einem Anbieter suchen, der die Kosten bereits frühzeitig in die Architekturplanung einbezieht und die Nutzung überprüft, sobald die neue Plattform in Betrieb ist – insbesondere, wenn Governance Teil des Prozesses ist.

Steuerung innerhalb des Datenflusses

Governance ist ein fester Bestandteil der täglichen Datenarbeit. Zugriffsregeln, Qualitätsprüfungen, Datenherkunft, Kataloge und Prüfpfade sollten die Daten bei ihrer Erstellung, Änderung, Verschiebung und Nutzung begleiten. Teams in regulierten Bereichen, die Daten für KI aufbereiten, sollten Governance in ihre täglichen Arbeitsabläufe und Zuständigkeitsregeln integrieren.

"Ein Ranking ist ein guter Ausgangspunkt, doch Ihre endgültige Entscheidung sollte sich nach dem tatsächlichen Arbeitsaufwand des Projekts richten. Regulierte Berichterstattung, Cloud-Migration, BI-Modernisierung und die Datenaufbereitung für KI bergen jeweils ihre eigenen Risiken. Wählen Sie einen Partner, der weiß, wo der Druck entstehen wird und wie man damit umgeht."

Dmitry Nazarevich

Technischer Direktor

Warum sollten Sie sich bei der Datenmodernisierung für Innowise entscheiden?

Prüfung vor der Migration

Bevor wir die Umstellung planen, prüfen wir Ihre aktuelle Datenplattform, Ihre Datenflüsse, Berichte und Migrationsrisiken. So lässt sich besser unterscheiden, was neu aufgebaut werden muss und was beibehalten und verbessert werden kann.

Datengrundlagen für KI und Analytik

Unsere Teams beschäftigen sich mit Datenmodellierung, Datenqualität, Governance, ETL-Pipelines, Data Lakes und Data Warehouses, damit Ihre Plattform BI-, Advanced-Analytics- und KI-Anwendungsfälle unterstützen kann.

Fachwissen zur Cloud-Plattform

Als offizielle Partner von AWS, Microsoft Azure und Google Cloud wissen wir, wie man Datenplattformen auf Basis ihrer Dienste aufbaut. Außerdem arbeiten wir mit Databricks, Snowflake und hybriden Lösungen.

In das Projekt integrierte Governance

Datenmodernisierung bedeutet auch, die Zuständigkeiten, Zugriffsrechte, Qualitätsregeln und die Datenherkunft zu klären. Wir integrieren diese Kontrollmechanismen in die Datenplattform, damit die Teams den Daten, die sie täglich nutzen, vertrauen können.

Flexible Lieferoptionen

Innowise kann ein komplettes Modernisierungsprojekt übernehmen oder sich Ihrem internen Datenteam für einen separaten Arbeitsstrang anschließen. Sie bleiben stets über Architekturentscheidungen, Prioritäten und den Fortschritt der Umsetzung auf dem Laufenden.

Support nach der Migration

Nach der Einführung unterstützen wir Sie bei der Optimierung von Pipelines, der Aktualisierung von BI-Workflows, der Überprüfung der Cloud-Nutzung und der Umsetzung neuer Anforderungen im Bereich Analytik oder KI, während Ihre Datenplattform weiter wächst.

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Abschließend

Ich würde einen Partner für die Datenmodernisierung nicht nur deshalb auswählen, weil er das größte Leistungsspektrum anbietet. Es ist besser, zunächst Ihr geschäftliches Problem zu definieren: unzuverlässige Berichtsdaten, Teams, die unterschiedliche Zahlen verwenden, oder veraltete Datenlogik, die Cloud- oder KI-Projekte behindert.

Wenn Sie ein umfangreiches Programm mit strengen Governance- oder Compliance-Anforderungen haben, könnten Unternehmen wie PwC oder Capgemini die bessere Wahl sein. Sie eignen sich besonders gut, wenn die Modernisierung mehrere Geschäftsbereiche betrifft und umfangreiche Beratungsunterstützung erfordert. Für technisch anspruchsvolle Aufgaben wie Cloud-Migration, Lakehouse-Entwicklung, BI-Updates oder KI-fähige Pipelines kann ein praxisorientierter Partner wie Innowise einen größeren Mehrwert bieten.

Sie sind sich noch nicht sicher, welche Option zu Ihrem Projekt passt? Innowise kann Ihre aktuelle Datenstruktur, Ihre Berichtsabläufe, Lücken in der Governance sowie Ihre Cloud- oder KI-Pläne überprüfen und Ihnen dabei helfen, zu entscheiden, was zuerst behoben werden sollte.

FAQ

Ein Unternehmen für Datenmodernisierung ist eine Technologieberatung oder ein Dienstleister, der Unternehmen dabei unterstützt, veraltete Datensysteme, Datenpipelines und Speicherumgebungen zu modernisieren. Es überträgt Daten aus isolierten Tools und veralteter Infrastruktur auf moderne Plattformen, die Anwendungsfälle in den Bereichen Berichterstellung, Analytik, Governance und KI unterstützen.

Unter Datenmigration versteht man den Prozess der sicheren Übertragung von Daten von einem System oder einer Speicherumgebung in ein anderes, oft mit nur geringfügigen Änderungen an Struktur oder Nutzung. Im Gegensatz dazu ist die Datenmodernisierung eine umfassende Strategie, bei der die Art und Weise, wie Daten im gesamten Unternehmen gespeichert, vernetzt, verwaltet und abgerufen werden, neu gestaltet wird.

Ein Unternehmen benötigt möglicherweise Dienstleistungen zur Datenmodernisierung, wenn die Erstellung von Berichten zu lange dauert, Teams widersprüchliche Zahlen verwenden oder Daten auf verschiedene Abteilungen verteilt sind. Weitere Anzeichen sind instabile Datenpipelines, steigende Wartungskosten, schlechte Datenqualität und eingeschränkte Unterstützung für Analyse- oder KI-Projekte.

Die führenden Anbieter im Bereich der Datenmodernisierung vereinen Planung, technische Umsetzung, Cloud-Know-how und eine solide Governance. Sie prüfen Altsysteme, entwerfen die neue Architektur, bauen Datenpipelines neu auf, verbessern die Datenqualität, legen Zugriffsregeln fest und unterstützen Teams dabei, die Cloud-Kosten nach der Migration zu kontrollieren.

Ja, die Datenmodernisierung kann die Daten-Governance und die Einhaltung von Vorschriften verbessern, wenn die Governance von Beginn an in das Projekt integriert wird. Sie ersetzt fragmentierte Altsysteme durch geregelte Datenplattformen und unterstützt Zugriffskontrollen, Datenherkunft, Prüfpfade, Klassifizierung sowie die richtlinienbasierte Datenverarbeitung zur Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und dem HIPAA, sofern dies relevant ist.

Eine gezielte Migration oder eine Aktualisierung der Pipeline dauert in der Regel zwischen einigen Wochen und einigen Monaten. Größere Modernisierungsprojekte dauern länger und werden in Phasen durchgeführt, sodass Teams bereits von den Verbesserungen profitieren können, bevor alles fertiggestellt ist. Der genaue Zeitplan hängt von Faktoren wie der Komplexität Ihrer Systeme, der Datenmenge, der Anzahl der anzubindenden Quellen, den Integrationsanforderungen, den Compliance-Vorgaben und Ihrer Zielplattform ab.

Die Kosten für die Datenmodernisierung hängen von der aktuellen Architektur, dem Datenvolumen, der Anzahl der Systeme, der Komplexität der Datenpipeline, der Cloud-Plattform, den Sicherheitsanforderungen und dem Ausmaß der technischen Altlasten ab. Am besten lässt sich das Budget abschätzen, indem man zunächst eine Bestandsaufnahme durchführt, in der die aktuelle Datenlandschaft, die Zielarchitektur, der Migrationsumfang und die Maßnahmen zur Kostenkontrolle erfasst werden.

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Philip Tikhanovich
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Leiter von Big Data

Philip baut Dateninfrastrukturen auf, die für Klarheit sorgen. Er konzentriert sich auf das “Warum” hinter den Daten und entwirft Systeme, die riesige Datenmengen zu verwertbaren Erkenntnissen verarbeiten und gleichzeitig sicherstellen, dass die technische Vision scharf und zielgerichtet bleibt.

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    Nach genauer Prüfung Ihrer Anforderungen, Bedürfnisse und Erwartungen wird unser Team einen Projektvorschlag mit Angaben zu Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeitaufwand und Kosten erstellen.

    3

    Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

    4

    Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.

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