Die Datenplattform, auf der Ihre
KI-Strategie aufbauen kann
Scalefocus entwirft und entwickelt Enterprise-Data-Foundations auf Basis von Lakehouse-Architektur, Echtzeit-Pipelines und gesteuerter Dateninfrastruktur. Jede KI- und Analytics-Initiative startet auf einem soliden Fundament, und Sie behalten die vollständige Kontrolle über Architektur und Wirtschaftlichkeit.
Das Problem
Jedes gescheiterte KI-Projekt hat dieselbe Ursache
80 % des KI-Aufwands fließen in die Aufbereitung von Daten statt in den Aufbau von Intelligenz. Modelle, die auf fragmentierten und veralteten Daten trainiert werden, liefern im Betrieb unzuverlässige Ergebnisse. Die Anzeichen sind meist dieselben:
Zahlreiche Systeme, keine
einheitliche Wahrheit
ERP, CRM und operative Daten liegen in Silos, die sich gegenseitig widersprechen.
Veraltete Daten für neue Entscheidungen
Batch-Jobs liefern Erkenntnisse Stunden nach dem richtigen Entscheidungszeitpunkt.
Piloten, die nie in Produktion gehen
Jeder KI-Proof-of-Concept startet von Grund auf neu und scheitert an der Übergabe.
Berichte, denen niemand vertraut
Wenn zwei Dashboards unterschiedliche Zahlen zeigen, hören Führungskräfte auf, beiden zu vertrauen.
Was wir entwickeln
Ein Fundament, fünf Schichten
Lakehouse-
Architektur
Eine Plattform für alle Workloads
BI, maschinelles Lernen und generative KI auf einer einzigen gesteuerten Plattform statt auf drei zusammengestückten Systemen.
Wir entwerfen und implementieren Lakehouse-Architekturen auf Databricks, Snowflake und Microsoft Fabric, mit Medallion-strukturierten Daten und einheitlicher Governance von Anfang an.
Echtzeit-
Datenpipelines
Entscheidungen im Rhythmus der Ereignisse
Wir bauen Streaming-Architekturen auf Kafka, Flink, Azure Event Hubs und Snowpipe.
Betrugserkennung, dynamische Preisgestaltung, IoT-Telemetrie und Handelssignale werden in dem Moment verarbeitet, in dem sie entstehen.
Enterprise-
Integration
Alle Systeme in einem Datenfluss verbunden
Ihr Datenfundament ist nur so stark wie sein schwächstes Glied. Wir integrieren ERP, CRM, Abrechnungs- und Betriebssysteme über MuleSoft, API-geführte Architekturen und ereignisgesteuerte Schichten.
Das Ergebnis sind skalierbare, wartbare Muster.
Datenmodernisierung
Legacy-Migration ohne Betriebsunterbrechung
Modernisierung bedeutet nicht, alles einzufrieren und von vorne anzufangen.
Wir migrieren Datenbestände aus Legacy-Warehouses und On-Premises-Systemen schrittweise in Cloud- und Hybridplattformen. Alt und neu laufen parallel, bis die Umstellung sicher ist.
Datenzuverlässigkeit
Zahlen, auf die sich der Vorstand verlassen kann
Vertrauen ist ein technisches Ergebnis. Wir implementieren Datenqualitäts-Frameworks, Observability, Lineage und Governance auf Unity Catalog und Microsoft Purview.
Mit DSGVO-, NIS2- und DORA-Konformität sowie integriertem automatisiertem Testen stimmen die Zahlen im Vorstandssaal mit denen im Warehouse überein.
Referenzprojekte
Analytics-Durchlaufzeit verkürzt
Eine Data-Mesh- und Self-Service-Analytics-Plattform ermöglicht es Fachbereichen, vertrauenswürdige Datenprodukte eigenständig zu veröffentlichen und die Analytics-Durchlaufzeit deutlich zu reduzieren.
Reporting und Analytics neu aufgestellt
Eine ereignisgesteuerte Pipeline mit Echtzeit-Auslösern liefert Händlern und Analysten Erkenntnisse, während die Märkte sich entwickeln. Ein Datenqualitäts-Framework sorgt für vollständige Transparenz über alle Datenserien hinweg.
Open-Source-Integrationsschicht
Wir haben eine proprietäre Integrationsplattform für einen US-amerikanischen Einzelhandelsführer durch eine Open-Source-Schicht ersetzt, die den gesamten Omnichannel-Betrieb abwickelt und die Lizenzkosten erheblich reduziert.
Modernisierung der Datenplattform
Wir haben eine Bohrdaten-Plattform für ein führendes österreichisches Energietechnologieunternehmen modernisiert und eine 60-fache Verbesserung der Daten-verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht.
ESG- und ML-Innovation vorangetrieben
Data Governance in einem fragmentierten Logistik-Ökosystem hat die Datentestgeschwindigkeit verdreifacht und treibt nun CO2-Neutralitätsentscheidungen über die gesamte Lieferkette an.
Der Ansatz von Scalefocus
Von uns gebaut. In Ihrem Eigentum.
Die meisten Anbieter liefern eine Lösung und behalten die Kontrolle darüber. Wir entwickeln Datenfundamente, bei denen Architektur, Code und Wirtschaftlichkeit vollständig in Ihrem Eigentum liegen.
Sovereign by Design
Ihre Daten, Ihre Plattform, Ihre Betriebslogik. Nach der Übergabe bestehen keinerlei Abhängigkeiten.
Plattform-zertifiziert, plattformneutral
Unsere tiefe Partnerschaft mit Databricks, Microsoft Azure, Snowflake und MuleSoft ermöglicht es uns, genau das zu empfehlen, was zu Ihrer Systemlandschaft passt.
Lifecycle-Eigentümerschaft
Wir entwickeln das Fundament als lebendiges Asset weiter, oder wir übergeben es mit den entsprechenden Playbooks an Ihr Team, damit es dies eigenständig tun kann.
Das Data Foundation Assessment
Ihren Standpunkt in wenigen Tagen kennen
Ein klar definiertes Engagement. Erfahrene Datenarchitekten prüfen Ihre Systemlandschaft und liefern drei Dinge:
KI-Readiness-
Scorecard
Wo Ihr Datenfundament Ihre KI-Ambitionen unterstützt und wo es möglicherweise an seine Grenzen stößt.
Ziel-
architektur
Lakehouse-, Streaming- und Integrationskonzept, zugeschnitten auf Ihre tatsächlichen Systeme.
Roadmap
mit TCO
Sequenziert, kalkuliert und für eine schrittweise Lieferung ausgelegt. Kein Eingriff in laufende Betriebsprozesse.
FAQ
Fragen, die CIOs uns stellen
Nicht immer. Ein Warehouse eignet sich gut für BI, stößt jedoch bei ML-, unstrukturierten Daten- und GenAI-Workloads an seine Grenzen. Das Assessment zeigt, ob eine Erweiterung, Ergänzung oder Ablösung sinnvoll ist. Wir haben alle drei Wege bereits beschritten.
Erste Produktions-Workloads sind typischerweise in 8 bis 12 Wochen verfügbar. Die vollständige Migration des Datenbestands wird über Monate sequenziert, wobei Legacy- und moderne Systeme parallel laufen. Der Geschäftsbetrieb wird nicht unterbrochen.
Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric und den Azure-Daten-Stack, Kafka, MuleSoft sowie hybride und On-Premises-Umgebungen. Unsere Empfehlung basiert auf Ihrer Systemlandschaft, nicht auf einem Wiederverkaufsabkommen.
Das ist der Standardansatz. Wir arbeiten gemeinsam mit Ihren Ingenieuren, übergeben die Playbooks und lassen Sie die Kontrolle behalten. Der Betrieb durch Scalefocus nach der Übergabe ist optional.
Eine durchgängige. Und genau das ist der Punkt. Ein gesteuertes Lakehouse mit zuverlässigen Echtzeit-Daten ist die Voraussetzung für produktive KI. Wir bauen auch die KI-Schicht selbst: Hier erfahren Sie mehr über unsere Data- und KI-Kompetenzen.