Daten-Infrastruktur, die KI-Systemeüberhaupt erst möglich macht.
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an den Daten. Wir bauen die Infrastruktur, die Ihre Unternehmensdaten strukturiert, bereinigt und für KI-Anwendungen verfügbar macht: ETL-Pipelines, Vektordatenbanken, RAG-Systeme und semantische Sucharchitekturen.
RAG-System für interne Wissensdatenbanken
Technische Dokumentationen, Handbücher und Schulungsunterlagen werden indexiert, vektorisiert und über eine semantische Suche zugänglich gemacht. Mitarbeiter stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten präzise Antworten mit Quellenangabe.
ETL-Pipeline für konsolidiertes Reporting
Daten aus CRM, ERP, Webshop und Marketing-Tools werden automatisiert extrahiert, transformiert und in ein zentrales Data Warehouse geladen. Ein einheitliches Dashboard mit aktuellen Kennzahlen — ohne manuelle Excel-Zusammenführung.
Produktdaten-Hub für Multi-Channel-Vertrieb
Ein Hersteller vertreibt über eigenen Webshop, Amazon und Großhandelspartner. Die zentrale Datenplattform normalisiert alle Produktdaten und liefert sie kanalspezifisch aus — Änderungen werden einmal gepflegt und automatisch synchronisiert.
Vektordatenbank für semantische Produktsuche
Kunden beschreiben ihr Problem in eigenen Worten. Die Vektordatenbank bildet Produkte und Spezifikationen in einem semantischen Raum ab und liefert relevante Ergebnisse — auch wenn kein Suchbegriff im Produkttitel vorkommt.
Daten-Audit
Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft und Quellenanalyse
Pipeline-Architektur
Entwurf der ETL-Pipelines und Datenbankstruktur
Integration
Anbindung aller Datenquellen und Zielsysteme
Monitoring
Automatische Datenqualitätsprüfung und Alerting
Daten-Audit
Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft und Quellenanalyse
Pipeline-Architektur
Entwurf der ETL-Pipelines und Datenbankstruktur
Integration
Anbindung aller Datenquellen und Zielsysteme
Monitoring
Automatische Datenqualitätsprüfung und Alerting
Automatisierte Datenpflege
Seiten indexierbar
Bis zum Prototyp
Warum die meisten KI-Projekte an den Daten scheitern
Das leistungsfähigste KI-Modell liefert schlechte Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten unstrukturiert, veraltet oder über Dutzende Systeme verstreut sind. Studien zeigen, dass rund 80 % des Aufwands in einem typischen KI-Projekt auf die Datenvorbereitung entfallen — nicht auf das Modelltraining. Ohne saubere, strukturierte und zugängliche Daten bleibt jedes KI-Vorhaben ein teures Experiment.
Deshalb beginnt jedes erfolgreiche KI-Projekt mit der richtigen Daten-Infrastruktur. In der KI-Beratung klären wir gemeinsam die strategische Richtung — hier schaffen wir das technische Fundament, auf dem alles Weitere aufbaut.
Unser Ansatz: Vom Daten-Audit zur produktionsreifen Pipeline
Wir starten mit einem umfassenden Daten-Audit: Wo liegen Ihre Daten? In welcher Qualität? In welchen Formaten und Systemen? Auf dieser Basis entwerfen wir eine Architektur, die fragmentierte Quellen in einer einheitlichen Pipeline zusammenführt — Ihre Single Source of Truth.
Für KI-gestützte Anwendungsfälle ergänzen wir die Pipeline um Vektordatenbanken und RAG-Architekturen, damit Ihre internen Dokumente und Wissensdatenbanken für Large Language Models nutzbar werden. In unserem Leitfaden zur Dateninfrastruktur für KI erfahren Sie mehr über die technischen Grundlagen.
Auf die fertige Daten-Infrastruktur setzen wir die KI-Automatisierung auf — Agenten, Workflows und Integrationen, die Ihre Geschäftsprozesse messbar beschleunigen.
Daten-Infrastruktur aus Hamburg — DSGVO-konform und skalierbar
Unser Team sitzt in Hamburg und versteht die Anforderungen an Datensouveränität im deutschen Markt. Wir setzen auf EU-konforme Hosting-Provider, verschlüsselte Datenübertragung und granulare Zugriffskontrollen. Für besonders sensible Daten stehen On-Premise-Optionen bereit — mehr dazu in unserem Artikel zu DSGVO-konformen On-Premise-LLMs.
Ob Hamburg, München oder Berlin: Projekte starten mit einem Daten-Audit vor Ort und werden in enger Remote-Zusammenarbeit fortgeführt. So kombinieren wir persönlichen Austausch mit effizienter, standortunabhängiger Umsetzung.
ETL, RAG, Vektordatenbanken: Was braucht Ihr Unternehmen?
ETL-Pipelines konsolidieren Daten aus ERP-Systemen, CRM-Datenbanken, Excel-Dateien und APIs in einem zentralen Data Warehouse. Sie schaffen die Grundlage für verlässliche Analysen und Reporting.
RAG-Systeme verbinden Ihr internes Wissen — Handbücher, Verträge, Wissensdatenbanken — mit Large Language Models. So erhalten Ihre Mitarbeiter präzise, kontextbezogene Antworten statt generischer KI-Ausgaben. Mehr dazu in unserem Artikel zu RAG-Systemen für Unternehmen.
Vektordatenbanken ermöglichen semantische Suche über große Dokumentenbestände. Statt exakter Stichwortsuche verstehen sie Bedeutung und Kontext — ideal für Support-Portale, interne Wissenssysteme und Produktkataloge.
Welche Kombination für Ihr Unternehmen sinnvoll ist, hängt von Ihren Datenquellen, Anwendungsfällen und Skalierungszielen ab. Auf der fertigen Infrastruktur entwickeln wir bei Bedarf individuelle Software-Lösungen, die exakt auf Ihre Prozesse zugeschnitten sind.
Häufige Fragen zur Daten-Infrastruktur
Was kostet der Aufbau einer Daten-Infrastruktur?+
Die Kosten variieren je nach Datenvolumen und Komplexität. Ein erster ETL-Pipeline-Prototyp ist oft als Festpreisprojekt realisierbar. Wir starten mit einem kostenlosen Daten-Audit und erstellen ein transparentes Angebot.
Wie lange dauert es, bis die Infrastruktur steht?+
Ein erster funktionierender Prototyp — etwa eine ETL-Pipeline oder ein RAG-System — steht typischerweise nach drei Wochen. Die vollständige Produktivstellung inkl. Monitoring dauert sechs bis zwölf Wochen.
Was ist ein RAG-System und wann brauche ich eines?+
RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet Ihre internen Daten mit KI-Modellen. Statt auf allgemeines Wissen angewiesen zu sein, greift die KI auf Ihre Dokumente, Handbücher und Datenbanken zu — für präzise, kontextbezogene Antworten.
Sind unsere Daten bei euch sicher?+
Ja. Wir setzen auf EU-konforme Hosting-Provider, verschlüsselte Übertragung und Zugriffskontrollen. On-Premise-Optionen sind ebenfalls möglich. Datenschutz und DSGVO-Konformität sind integraler Bestandteil jeder Architektur.
Können bestehende Datenquellen eingebunden werden?+
Ja. Wir integrieren ERP-Systeme, CRM-Datenbanken, Excel-Dateien, APIs und Cloud-Speicher in eine einheitliche Pipeline. Ziel ist eine Single Source of Truth für Ihr Unternehmen.
Bietet ihr Daten-Infrastruktur nur in Hamburg an?+
Unser Büro ist in Hamburg, aber wir bauen Daten-Infrastrukturen für Unternehmen in ganz Deutschland. Projekte starten mit einem Daten-Audit vor Ort und werden remote fortgeführt.
Bereit für Ihr nächstes Projekt?
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