KI-Projekte scheitern selten am Modell. Mangelnde Datenqualität, Datensilos und veraltete Plattformen mit steigenden Lizenz- und Betriebskosten verhindern, dass Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen. Wir konzipieren und bauen leistungsfähige Daten- und KI-Plattformen, von der Strategie bis zum Betrieb, und machen aus Ihrer Datengrundlage messbaren Geschäftswert:
- Bessere Entscheidungen: Vertrauenswürdige, kontextualisierte Daten dort, wo entschieden wird, vom operativen Team bis zur Geschäftsleitung.
- Weniger Kosten und Komplexität: Vereinfachte Plattformlandschaften, weniger Redundanz, tiefere laufende Kosten für Datenverwaltung und -bereitstellung.
- KI, die skaliert: Eine strukturierte und kontrollierte Datengrundlage, auf der Echtzeit-Analytics, ML- und KI-Anwendungen sowie KI-Agenten sicher und zuverlässig mit Unternehmensdaten arbeiten.
Von der Datenquelle zur intelligenten Fachanwendung
Unser Angebot
Plattform-Review und Zielarchitektur
Wir analysieren Ihre Daten- und Systemlandschaft und entwickeln eine robuste Zielarchitektur und ein Data-Governance-Konzept. So treffen Sie langfristig fundierte Entscheide und vermeiden Fehlinvestitionen.
Datenplattform neu aufbauen
Wir bauen eine Datenplattform, die Ihre Daten zuverlässig für Analysen, Reporting und KI nutzbar macht und mit Ihren Anforderungen mitwächst. Je nach Bedarf umfasst sie Data Warehouse, Lakehouse, Datenpipelines, Echtzeit-Streaming und Schnittstellen.
Datenplattform modernisieren und migrieren
Wir modernisieren oder migrieren gewachsene Datenplattformen, lösen Datensilos auf und beheben Performance-, Wartbarkeits- und Kostenprobleme. So lässt sich Ihre Plattform einfacher für neue Use Cases weiterentwickeln.
Datenplattform KI-fähig machen
Wir machen Ihre Daten sicher und kontextbezogen für KI nutzbar. Mit Semantic Layer, Ontologie, Vector Search, RAG und Model Serving setzen Sie KI schneller produktiv ein und behalten die Kontrolle über sensible Daten.
Governance und Sicherheit
Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Daten sicher, nachvollziehbar und regelkonform zu nutzen. Klare Zugriffsrechte und transparente Datenflüsse reduzieren Risiken, ohne Fachbereiche unnötig auszubremsen.
Betrieb und Weiterentwicklung
Wir sorgen für einen zuverlässigen Betrieb und entwickeln Ihre Datenplattform kontinuierlich weiter. So behalten Sie Datenqualität, Performance und Kosten langfristig im Griff.
«Die Ära der Big-Data-Schatzsuche ist beendet. Daten sollten mit Sorgfalt erzeugt, gesammelt und verarbeitet werden, um ein aussagekräftiges und zuverlässiges Fundament für den Einsatz datenzentrierter KI zu schaffen.»
Wilhelm Kleiminger
Head of Data Science, Ergon
So starten wir gemeinsam
Ob die Integration von Datenquellen für besseres Reporting oder die Vorbereitung Ihrer Daten für KI: Gemeinsam identifizieren wir einen sinnvollen Einstieg mit echtem Nutzen und wachsen von dort aus.
Machen Sie Ihre Daten zum Wettbewerbsvorteil: Sprechen Sie mit unseren Expertinnen und Experten darüber, welcher erste Use Case sich lohnt und was es braucht, um loszulegen.
Ihre Vorteile mit Data Engineering von Ergon
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Technologiefreiheit statt Anbieterabhängigkeit: Wir bieten volle Flexibilität in der Wahl der Technologie, von Open-Source- bis zu Cloud-Datenplattformen.
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Passgenaue Umsetzung: Ob klassisches Data Warehouse, moderne Lakehouse-Architektur oder Echtzeit-Streaming im IoT-Bereich, wir entwickeln die Lösung passend zu Ihren Geschäftszielen.
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Von Anfang an auf Betrieb ausgelegt: Mit automatisierten, skalierbaren Lösungen und DataOps schaffen wir wartbare Plattformen, die sich wirtschaftlich weiterentwickeln lassen.
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Secure by Design: Wir legen grossen Wert auf Sicherheit und Datenschutzkonformität nach DSGVO, revDSG und Industriestandards.
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Ein Partner für die gesamte Umsetzung: Mit über 40 Jahren Erfahrung in Softwareentwicklung und Datenprojekten verbindet Ergon Businessanalyse, Architektur, Software Engineering und Betrieb.
FAQ
Eine belastbare Data Foundation bildet die technische und organisatorische Grundlage für Analytics, KI und datengetriebene Entscheidungen. Die FAQs zeigen, wie moderne Datenarchitekturen entstehen, was Governance und Infrastruktur dafür leisten müssen und worauf es bei Migration und Skalierung ankommt.
Was ist eine Data Foundation?
Eine Data Foundation ist die technische und organisatorische Grundlage, um Daten zuverlässig zu erfassen, zu verwalten und für Analysen oder KI nutzbar zu machen. Statt manuell gepflegter Excel-Inseln entstehen automatisierte Datenpipelines und eine klare Data Governance.
Warum ist eine Data Foundation für KI-Projekte wichtig?
Eine Data Foundation ist für KI-Projekte wichtig, weil KI-Ergebnisse nur so gut sind wie die Datengrundlage. Ein Wissens-Chatbot beantwortet Fragen nur dann zuverlässig, wenn die Dokumente dahinter strukturiert vorliegen und gefunden werden können. Genau das leistet eine Data Foundation. Zudem hält sie die Daten im Betrieb laufend aktuell und schafft eine skalierbare Infrastruktur.
Welche Dateninfrastruktur passt zu meinem Unternehmen?
Die passende Dateninfrastruktur und Plattform hängt von Datenmenge, Anforderungen und bestehender IT-Landschaft ab. Bewährt hat sich eine Architektur, die Compute und Storage trennt und bei wachsenden Datenmengen wirtschaftlich bleibt. Wichtiger als der Anbieter sind offene Standards. Sie sichern die Wahlfreiheit, beugen einem Vendor Lock-in vor und ermöglichen es, vertrauliche Daten bei Bedarf On-Premises zu halten.
Wie hilft Data Governance bei Datenschutz und Compliance?
Data Governance hilft bei Datenschutz und Compliance, indem sie Regeln, Rollen und Prozesse für den Umgang mit Daten definiert und Verantwortlichkeiten klärt. Technisch durchsetzen lässt sich das mit bedarfsgerechten Zugriffsberechtigungen und durchgängigem Auditing. Möglich sind abgestufte Schutzklassen: öffentliche Daten in der Cloud, vertrauliche Daten On-Premises.
Wann lohnt sich eine Datenmigration im Rahmen einer Data Foundation?
Eine Datenmigration im Rahmen einer Data Foundation lohnt sich, wenn das bestehende System an seine Leistungsgrenze stösst, hohe Betriebskosten verursacht, Analysen erschwert oder neue Daten- und KI-Anwendungsfälle nicht mehr trägt. Dass sich der Schritt auszahlt, zeigen Migrationsprojekte mit fünfmal schnelleren Ladeprozessen, tieferen Kosten und einem Go-live in weniger als einem Jahr.
Wir freuen uns über Ihre Kontaktaufnahme
Wir freuen uns, dass Sie sich für unser Angebot interessieren. Haben Sie Fragen oder eine konkrete Projektidee? Erzählen Sie uns unverbindlich davon. Unsere Expert:innen melden sich so rasch wie möglich bei Ihnen.
Glossar
Eine leistungsfähige Datenarchitektur verbindet Datenverfügbarkeit, Datenqualität und Governance zu einer tragfähigen Basis für analytische und KI-gestützte Anwendungen. Das Glossar ordnet die zentralen Bausteine ein, die Planung, Betrieb und Weiterentwicklung einer Data Foundation prägen.
Datenarchitektur
Datenarchitektur beschreibt, wie Datenflüsse, Datenmodelle, Speicherorte und Schnittstellen in einer Organisation gestaltet sind. Sie legt fest, wie Daten technisch organisiert werden, damit sie sicher, konsistent und nutzbar bleiben.
Lakehouse
Ein Lakehouse verbindet Eigenschaften eines Data Lake mit denen eines Data Warehouse. Es speichert grosse Datenmengen und unterstützt zugleich strukturierte Analysen auf einer einheitlichen Datenbasis.
Vendor Lock-in
Ein Vendor Lock-in entsteht, wenn sich eine Lösung nur mit hohem Aufwand von einem Anbieter trennen lässt, etwa wegen proprietärer Formate oder Schnittstellen. Offene Standards, portable Datenmodelle und klar dokumentierte Schnittstellen erleichtern einen späteren Anbieterwechsel.
Datenprodukte
Datenprodukte sind fachlich abgegrenzte, dokumentierte Datensätze mit klarer Verantwortung, die andere Teams direkt nutzen können. Sie machen aus einmaligen Auswertungen wiederverwendbare Bausteine.
Semantic Layer
Ein Semantic Layer legt eine fachliche Bedeutungsschicht über die technischen Datenstrukturen und beschreibt Kennzahlen, Dimensionen und Beziehungen einheitlich. Fachbereiche, Analytics-Werkzeuge und KI-Anwendungen greifen damit auf dieselben Definitionen zu.
Ontologie
Eine Ontologie beschreibt die zentralen fachlichen Objekte einer Organisation, etwa Kunden, Produkte, Verträge oder Standorte, und wie diese miteinander zusammenhängen. Sie stellt sicher, dass Fachanwender:innen, Analytics und KI dasselbe Modell der Geschäftslogik und fachlichen Zusammenhänge verwenden.
Echtzeit-Streaming
Echtzeit-Streaming bezeichnet die kontinuierliche Verarbeitung von Datenströmen unmittelbar nach ihrem Entstehen. Der Ansatz ist relevant, wenn Anwendungen schnell auf neue Ereignisse oder Messwerte reagieren müssen, etwa im IoT-Bereich.
