Das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen
Viele Unternehmen stehen vor Herausforderungen wie fragmentiertem Datenzugang, geringer Datenkompetenz und mangelndem Vertrauen in Analytics, verursacht durch uneinheitliche Datenqualität. Der Data-Democratization-Ansatz von Xebia beseitigt diese Hürden und stellt sicher, dass die richtigen Personen jederzeit auf die richtigen Daten zugreifen können.
Durch die Implementierung moderner Data Stacks, die Ermöglichung von Self-Service-Analytics und die Förderung einer datenkompetenten Unternehmenskultur unterstützen wir dabei, Daten im gesamten Unternehmen verlässlich, verständlich und handlungsrelevant zu machen.
Unsere Expertise
Skalierbare und flexible Data Warehouses sowie Lakehouses als Single Source of Truth gestalten – unter Einsatz fortschrittlicher Modellierungstechniken, automatisierter Transformationen und Cloud-Migration, um Performance, Auffindbarkeit und zeitgerechte Datenbereitstellung zu gewährleisten.
Datenquellen zentralisieren und integrieren, um qualitativ hochwertige Verhaltensdaten zu erfassen, die Analytics und KI antreiben, Kundenerlebnisse verbessern und sich an Geschäftsanforderungen anpassen – unter Einhaltung aktueller Datenschutzbestimmungen.
Die Einrichtung von Datenplattformen vereinfachen mit einfach zu bedienenden Managed-Tools wie Airbyte, Fivetran und dbt. Nahtlose Integration, automatisierte Pipelines und skalierbare Analytics mit modernen Cloud-Warehouses wie Databricks, Snowflake und BigQuery ermöglichen.
Vertrauen in Daten sicherstellen durch Implementierung von Monitoring, Profiling und Governance – für reibungslose Pipeline-Performance, regulatorische Compliance und vollständige Nachvollziehbarkeit im gesamten Daten-Ökosystem.
Die Bereitstellung von Datenlösungen beschleunigen durch Teamentwicklung, automatisierte Pipelines und Anwendung von Agile-Best-Practices – zur Verbesserung von Zusammenarbeit, Geschwindigkeit und Performance über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg.
Wertvolle Business Intelligence liefern durch Data Storytelling – KPIs konsolidieren, interaktive Dashboards gestalten und skalierbare, sichere BI-Architekturen implementieren, um datengestützte Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
Die Lücke zwischen Engineering und Analytics schließen für effiziente, automatisierte Datenpipelines.
Erfahren Sie, wie KI-Anwendungsfälle in Ihrer Organisation erfolgreich identifiziert, entwickelt und umgesetzt werden – in diesem zertifizierten Analytics Translation Training.
Data Discovery, Nutzung und Verteilung im gesamten Unternehmen vereinfachen.
1
Data Observability implementieren (Discovery, Lineage, Monitoring, Alerting, Quality Metrics), um das Vertrauen in Daten wiederherzustellen.
2
Best Practices aus dem Software Engineering in die Analytics-Welt übertragen – einschließlich Testing, Versionskontrolle und CI/CD.
3
Self-Service-Analytics implementieren, um Teams zu befähigen und Entscheidungsprozesse zu verbessern.
4
Mit Data-Literacy-Programmen Mitarbeitende befähigen und eine datengesteuerte Kultur schaffen.
5
Moderne Data-Stacks und Analytics Engineering für skalierbare und effiziente Datenlösungen nutzen.
6
Alle Ebenen Ihrer Organisation befähigen, auf Daten zuzugreifen und diese zu interpretieren – für fundiertere und schnellere Entscheidungen.
Abhängigkeiten von IT-Teams reduzieren und die Autonomie von Daten- und Analytics-Teams erhöhen.
Eine Lernkultur aufbauen und Mitarbeitende mit den Fähigkeiten ausstatten, Daten effektiv zu nutzen.
Robuste Datenplattformen mit modernen Data-Stacks erstellen, um wachsenden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
Unsere Arbeit
Unsere Ideen
Entdecken Sie, wie moderne Datenstacks und Self-Service-Analysen das Potenzial von Daten freisetzen.
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Erfahren Sie in unserem neuesten Blog, wie der moderne Data Stack die Demokratisierung von Daten vereinfacht.
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Erfahren Sie in diesem On-Demand-Webinar mehr über Data Democratization, den modernen Data Stack, Self-Service-Analytics und Analytics Engineering.
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Robuste Datenpipelines und Architekturen aufbauen, um fortgeschrittene Analytics und Machine Learning zu unterstützen.
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Strategische Pläne entwickeln, um KI effektiv in Geschäftsprozesse zu integrieren.
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Menschen, Prozesse und Technologie vereinen – für verlässliche Daten, fundierte Entscheidungen und skalierbares, datengesteuertes Wachstum.
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Sichere, skalierbare, cloud-native Datenplattformen implementieren, die Echtzeit-Insights, KI-Nutzung und datengetriebene Innovation ermöglichen – ausgelegt auf Resilienz, Leistung und Wachstum.
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