Decision-Services, ML und Daten-Foundation — produktiv im Geschäftsbetrieb.

Datenprodukte sind dort wirksam, wo sie nicht im Notebook bleiben. Wir bringen Modelle, Decision-Services und gemeinsame Datenbasen in den produktiven Geschäftsbetrieb — mit SLA-Fähigkeit, reproduzierbarem Rollout, versionierten Ergebnissen und einer Audit-Strecke, die Aussagen rückverfolgbar macht.

Erkennen Sie das?

• Ihre Data Scientists arbeiten auf Sample-Exporten, die einmal im Quartal aus dem Data-Warehouse-Team kommen. Edge Cases fehlen im Sample. Drift bleibt unsichtbar bis zum Deployment.
• Ein ML-Modell oder Agentic-AI-Workflow ist im Notebook fertig — der Weg zum produktiven Service mit SLA dauert sechs Monate.
• Sie wollen einen Decision-Service produktiv stellen (z.B. für Disposition, Pricing, Risk-Scoring) — heute baut Ihr Team das als Custom-Code pro Use Case, ohne gemeinsame Plattform-Vorlage.
• Das Lakehouse liefert Reports — die operative Anwendungsschicht darüber (API, UI, ML-Service, Audit-Strecke) entsteht jedes Mal neu, weil die Foundation fehlt.

Wenn mehr als zwei davon zutreffen, lohnt sich ein Gespräch.

Cloud-unabhängig im Standard, integriert in Ihre bestehende Softwarelandschaft, Open Source als Fundament — exit-fähig, on-premise-tauglich, kein Vendor-Veto über Ihre Datenstrategie.