- Langsame Analysezyklen
- Geringes Vertrauen in Daten
- Pipeline-Ausfälle
- Fragen der Inszenierung vs. Produktion
- Keine Sichtbarkeit oder Abstammung
- Schwer zu skalierende Pipelines
Langsame Analysezyklen
Manuelle Übergaben zwischen Dateningenieuren, Analysten und Entwicklern verzögern die Erkenntnisse. DataOps automatisiert Arbeitsabläufe, um die Lieferzeiten von Wochen auf Tage zu verkürzen.
Geringes Vertrauen in Daten
Nichts bringt eine Strategie schneller zum Scheitern als schlechte Zahlen. Wir setzen Leitplanken - Validierung, Überwachung, Governance - damit Sie endlich jedem Bericht vertrauen können.
Pipeline-Ausfälle
Nicht verbundene ETL/ELT-Aufträge schlagen unbemerkt fehl oder unterbrechen die nachgeschaltete Logik. Mit Echtzeitüberwachung und Warnmeldungen erkennen wir Probleme, bevor sie sich ausbreiten, und sorgen für einen reibungslosen Datenfluss.
Fragen der Inszenierung vs. Produktion
Pipelines, die in der Entwicklung funktionieren, aber in der Produktion abstürzen? Wir wenden bewährte CI/CD-Verfahren an, damit das, was beim Testen funktioniert, auch in der realen Welt zuverlässig funktioniert.
Keine Sichtbarkeit oder Abstammung
Wer nicht weiß, woher die Daten stammen, geht ein Risiko ein. Wir bieten Ihnen eine vollständige Herkunft und Rückverfolgbarkeit, damit jeder Beteiligte die Geschichte hinter den Zahlen erkennen kann.
Schwer zu skalierende Pipelines
Wachsende Datenmengen oder -quellen überfordern statische Arbeitsabläufe. DataOps bietet Automatisierung, Modularität und Skalierbarkeit durch Orchestrierung.