Data Engineering
Data Engineering: ETL- und ELT-Pipelines, Data Warehouses und Lakehouses auf Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift und Microsoft Fabric, Spark-Verarbeitung, dbt-Modellierung, Streaming mit Kafka und Datenplattformen für Analytics und KI, mit dedizierten Data Engineers für Ihr Team oder einer Datenplattform, die wir Ende-zu-Ende umsetzen.
Data Engineering, das wir übernehmen
Ingestion- und ETL-Pipelines
Ladeläufe aus Datenbanken, SaaS-APIs, Dateien und Event-Trackern mit Airbyte, Fivetran, dlt oder individuellem Python, in Airflow 3, Dagster, Azure Data Factory oder AWS Glue geplant, wo möglich inkrementell und gefahrlos wiederholbar, dazu Reverse ETL zurück in Ihr CRM und Produkt.
Data Warehouses und Lakehouses
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift und Microsoft Fabric oder ein Data Lake auf S3 oder Azure Data Lake Storage mit Apache-Iceberg- oder Delta-Lake-Tabellen, gegliedert in Roh-, bereinigte und fachlich aufbereitete Schichten.
Spark und Verarbeitung im großen Maßstab
Batch-Jobs in PySpark und Spark SQL auf Databricks, Amazon EMR oder Fabric, so partitioniert und abgestimmt, dass ein nächtlicher Lauf in seinem Zeitfenster endet, und DuckDB oder Polars, wo die Daten auf eine Maschine passen.
Datenmodellierung in dbt
Sternschemata und Data-Vault-Modelle als SQL in Git, mit Tests auf Schlüssel, Beziehungen und zulässige Werte, aus dem Code erzeugter Dokumentation und Lineage und jeder Änderung, die vor dem Merge in der CI läuft.
Streaming und Change Data Capture
Änderungen auf Zeilenebene aus operativen Datenbanken werden mit Debezium erfasst, Ereignisse über Kafka, Amazon Kinesis oder Azure Event Hubs transportiert und in Flink oder Spark Structured Streaming verarbeitet, für Daten, die Sekunden oder Minuten statt einen Tag alt sein müssen.
Datenqualität und Governance
Prüfungen auf Aktualität, Volumen und Schema mit dbt-Tests, Soda oder Great Expectations und Alarme bei Fehlern, ein Katalog mit Lineage in Unity Catalog, DataHub oder OpenMetadata, rollenbasierte Zugriffe und außerhalb der Produktion maskierte personenbezogene Daten.
Ablösung von Legacy-Plattformen
SSIS-Pakete, lokale SQL-Server- und Oracle-Warehouses sowie Teradata- und Hadoop-Cluster werden in Etappen auf eine Cloud-Plattform umgezogen, mit zwischen alt und neu abgeglichenen Zeilenzahlen und Summen, bevor etwas abgeschaltet wird.
Daten für Machine Learning und KI
Feature-Pipelines und Feature Stores wie Feast oder der in Databricks eingebaute, zeitpunktgenaue Trainingsdatensätze und die Chunking- und Embedding-Pipelines, die einen Vektorindex für das Retrieval mit den Quelldokumenten synchron halten.
Plattformkosten und Performance
Die Ausgaben für Warehouses und Cluster werden pro Pipeline und pro Team aufgeschlüsselt und dann durch inkrementelle Modelle, Partitionierung und Clustering, passend dimensionierte Compute-Ressourcen und Auto-Suspend gesenkt, mit vorher und nachher gemessenen Abfragezeiten.
Data Engineers einstellen
Dedizierte Data Engineers
Data Engineers, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Tools und Ihrem Prozess arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.
Projekte im Bereich Data Engineering
Ein abgegrenztes Arbeitspaket im Bereich Data Engineering mit festem Umfang, festem Plan und einem benannten Verantwortlichen auf unserer Seite, der das Ergebnis verantwortet und den Fortschritt in Ihren Kanälen berichtet.
Data Engineering als laufender Service
Data Engineering als fortlaufende Leistung: jeden Monat dieselben Personen, ein Backlog, das Sie priorisieren, und Stunden, die Sie in unserem Portal und auf der Rechnung einsehen können.
Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.
Wer sich bei Ihnen um Data Engineering kümmert
Data Engineers
Pipelines, Spark, dbt und Streaming
Analytics Engineers
dbt-Modelle und Metrikdefinitionen
Python-Entwickler
Individuelle Konnektoren und API-Ingestion
Cloud- und DevOps-Ingenieure
Terraform und CI für die Datenplattform
BI-Entwickler
Die Berichte am Ende der Pipeline
Eine Datenplattform wählen
Microsoft Fabric, wenn das Unternehmen bereits in Microsoft 365 und Power BI arbeitet. Databricks, wenn auf denselben Daten Verarbeitung im Spark-Maßstab oder Machine Learning läuft. Snowflake, wenn die Arbeit überwiegend aus SQL besteht und das Team wenig betreiben will. BigQuery oder Redshift, wenn der Rest der Landschaft auf Google Cloud oder AWS liegt. PostgreSQL oder Azure SQL mit dbt obendrauf, wenn es eine Handvoll Quellen und bescheidene Volumen gibt.
Welche es auch ist: Die Plattform wird in Terraform definiert, Pipelines und Modelle liegen in Git und werden samt ihren Tests über die CI ausgespielt, Entwicklung und Produktion sind getrennt, und Secrets kommen aus einem Tresor statt aus einem Notebook.
Weitere Daten- und KI-Leistungen von uns
KI und Machine Learning
Services für die Entwicklung von KI und Machine Learning: Prognosen, Betrugserkennung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, NLP und Spracherkennung sowie MLOps, mit dedizierten Machine-Learning-Engineers oder Projektlieferung.
Datenanalyse und Power BI
Services für Datenanalyse und Power BI: Dashboards in Power BI, Tableau und Looker, Produktanalytik, A/B-Tests, Finanz- und Marketing-Reporting, mit dedizierten Datenanalysten und BI-Entwicklern oder Projektlieferung.
Datenbankentwicklung
Services für Datenbankentwicklung und -administration: Schema-Design, Query-Tuning, Migrationen und Backups auf SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle und MongoDB, mit dedizierten Datenbankentwicklern und DBAs oder Projektlieferung.
Entwicklung von Computer Vision
Services für die Entwicklung von Computer Vision: Objekterkennung, visuelle Inspektion, OCR, Videoanalyse, medizinische Bildgebung und Modelle auf Edge-Geräten, mit dedizierten Computer-Vision-Engineers oder Projektlieferung.
Datenannotation
Services für Datenannotation und Labeling für KI: Labeling von Bildern, Videos, Texten, Audio und LiDAR, RLHF- und Evaluierungsdaten, mit Qualitätskontrolle bei jedem Batch, durch dedizierte Datenannotatoren oder Projektlieferung.
MLOps
Services und Beratung für MLOps: ML-Plattformen, CI/CD für Modelle, Model Registries, Serving und Autoskalierung, GPU-Infrastruktur, Drift-Monitoring und LLMOps, mit dedizierten MLOps-Engineers oder Projektlieferung.
Databricks-Entwicklung
Databricks-Entwicklung und -Beratung: Lakehouse-Einrichtung, Lakeflow-Pipelines, Unity Catalog, Migrationen, AI/BI, Machine Learning und Kostenkontrolle, mit dedizierten Databricks-Engineers oder Projektlieferung.
Snowflake-Entwicklung
Snowflake-Entwicklung und -Beratung: Warehouse-Design, Datenaufnahme mit Snowpipe und Openflow, dbt, Migrationen, Cortex AI, Sicherheit und Kostenkontrolle, mit dedizierten Snowflake-Entwicklern oder Projektlieferung.
Kafka und Event Streaming
Apache-Kafka-Entwicklung und -Beratung: ereignisgesteuerte Architektur, Kafka Connect und Debezium, Flink und Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK und Event Hubs, mit dedizierten Kafka-Engineers oder Projektlieferung.
Workflow-Automatisierung
Services für Workflow- und KI-Automatisierung: Flows in n8n, Make, Zapier und Power Automate, KI-Agenten in Workflows, Automatisierungen für CRM, Finanzen und Dokumente, mit dedizierten Automatisierungsentwicklern oder Projektlieferung.
Fragen zu Data Engineering
In welchen Branchen arbeiten Ihre Data Engineers?
KI- und Datenprodukte, bei denen Pipelines Modelle und kundenseitige Analytics speisen; Fintech, für Transaktions-, Risiko- und Meldewesen-Daten; E-Commerce und Handel, für Bestellungen, Bestand und Clickstream; Healthcare, für klinische und Abrechnungsdaten unter strengen Zugriffsregeln; Werbung und Marketing-Technologie, für Ereignisströme mit hohem Volumen und Attribution; und Enterprise-SaaS, für Produktnutzungsdaten und Reporting im Produkt.
Mit welchen Tools und Plattformen arbeiten Sie?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Fabric und ClickHouse für Speicher und Compute; Spark, dbt, DuckDB und Polars für die Verarbeitung; Airflow, Dagster, Prefect, Data Factory und AWS Glue für die Orchestrierung; Kafka, Kinesis, Event Hubs, Flink und Debezium für Streaming; und durchgehend Python und SQL.
Können Sie Pipelines übernehmen, die ein anderes Team gebaut hat?
Ja. Eine Übernahme beginnt mit einer Prüfung der Pipelines, der Zeitpläne und der unbemerkten Fehler nur mit Lesezugriff und einer schriftlichen Liste der Risiken nach Auswirkung, bevor sich etwas ändert.
Wie schnell können Data Engineers starten?
Steht für die Position Data Engineer eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.
Wie stellen wir Data Engineers über BigTree108 ein?
Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.
Wem gehören die Arbeitsergebnisse?
Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.
Möchten Sie Ihre Daten an einem Ort haben?
Sagen Sie uns Ihre Quellen, Ihre Volumen und was die Daten speisen sollen. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan, eine Plattformempfehlung oder Kandidatenprofile.