Datentechnik

Saubere, zuverlässige Daten sind das Fundament jeder erfolgreichen KI- und Analytics-Initiative. Bei Correlion AI profitieren Sie von jahrelanger Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung professioneller Datensysteme für milliardenschwere Unternehmen – mit skalierbarer Architektur, umfassender Sicherheit und erstklassiger Performance auf allen Ebenen.

Einige Beispiele in Aktion:

KI-gestützte Datenpipelines - Wir entwickeln und implementieren stabile, automatisierte Datenpipelines, die Rohdaten aus Ihren Datenbanken nahtlos extrahieren, aufbereiten und zuverlässig für detaillierte Analysen bereitstellen. Bei Bedarf reichern wir Ihre Daten zusätzlich durch fortschrittliche Large-Language-Modelle an – etwa um Kundenbewertungen automatisch zu übersetzen oder betrügerische Transaktionen frühzeitig zu erkennen.

Skalierbare Data-Warehouse-Lösungen - Wir errichten professionelle Data-Warehouse-Lösungen, maßgeschneidert auf Ihre Anforderungen, und nutzen dabei führende Plattformen wie Google BigQuery, Amazon Redshift und weitere Anbieter. Unsere Lösungen umfassen klar strukturierte Data Marts für verschiedene Teams sowie sichere, robuste Zugriffskontrollen. Verabschieden Sie sich von unzuverlässiger Datenlogik und treffen Sie fundierte, datengetriebene Entscheidungen.

Überzeugen Sie sich von unseren Leistungen – entdecken Sie unser jüngstes Projekt: Eine ETL-Pipeline mit LLM-gestützter Datenanreicherung.

Folgend finden Sie die gesamte Liste unserer Leistungen.

Datenintegration & Data Warehousing

• Datenextraktion, Transformation und Laden (ETL/ELT) – Entwicklung effizienter Pipelines, die Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Diensten) aufnehmen, transformieren und zentral bereitstellen.
• Data Warehousing – Aufbau skalierbarer, hochperformanter Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift) zur Speicherung und Analyse umfangreicher Datenbestände.
• Datenintegration – Zusammenführung heterogener Datenquellen zu einer zentralen, einheitlichen Sicht für Ihr gesamtes Unternehmen.
• Pipeline-Orchestrierung – Automatisierung Ihrer Daten-Workflows mit Apache Airflow, Prefect oder Dagster, um Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Monitoring sicherzustellen.

Datenarchitektur & Zugriffssteuerung

• Data Marts & Schema-Design – Strukturierung domänenspezifischer Data Marts zur Optimierung von Performance, Governance und Nutzerzugriffen.
• Dimensionale Modellierung & Schema-Optimierung – Konzeption von Fakten- und Dimensionstabellen (Star-/Snowflake-Schema), um schnelle Analysen und Reporting zu ermöglichen.
• Data Governance & Zugriffskontrolle – Implementierung rollenbasierter Zugriffskontrollen (RBAC) und feingranularer Berechtigungen zur Gewährleistung von Datensicherheit und Compliance.

Datenvorbereitung & Preprocessing

• Datenbereinigung – Behandlung fehlender Werte, Inkonsistenzen und Fehler, um die Qualität Ihrer Daten zu verbessern.
• Feature Engineering – Entwicklung domänenspezifischer Merkmale und Transformationen zur Optimierung der Modellleistung.
• Daten-Transformation & -Anreicherung – Anwendung von Aggregationen, Joins und Encodings zur Strukturierung Ihrer Daten für nachgelagerte Analytics- und KI-Anwendungen.

Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen

• Model Serving & APIs – Bereitstellung von Modellen als skalierbare APIs mit Werkzeugen wie TensorFlow Serving, FastAPI oder Vertex AI.
• MLOps & Modell-Lifecycle-Management – Automatisierung von Versionierung, Retraining und Monitoring, um die dauerhafte Genauigkeit und Effektivität Ihrer Modelle sicherzustellen.
• Echtzeit- & Batch-Inferenz – Optimierung der Modellausführung sowohl für Echtzeit-Prognosen als auch für umfangreiche Batch-Verarbeitung.
• AI Model Governance – Gewährleistung von Fairness, Nachvollziehbarkeit und regulatorischer Konformität Ihrer KI-Modelle.