Die Dateninfrastruktur mit modernen Engineering-Praktiken stärken.
Data Engineering bildet das Rückgrat jeder datengesteuerten Organisation: zugänglich, zuverlässig und bereit für Analysen. Xebia entwickelt skalierbare High-Performance-Pipelines und Architekturen – ob zur Optimierung bestehender Infrastruktur oder zum Aufbau neuer Fähigkeiten. Mit Technologien wie Spark, Databricks, Flink und KI-gestütztem Engineering werden Daten in umsetzbare Insights verwandelt, die Innovation im gesamten Unternehmen vorantreiben.
Unsere Expertise
Die Power von Spark und Databricks nutzen, um leistungsstarke Data-Engineering-Lösungen zu realisieren.
Mit unseren Data-Engineering-Beratern zusammenarbeiten, um leistungsstarke, KI-fähige Datenlösungen zu gestalten. Wir unterstützen dabei, die Infrastruktur zu optimieren und entscheidungsrelevante Insights schneller zu liefern.
Echtzeit-Streaming-Lösungen entwickeln, um operative Effizienz und sofortige Erkenntnisse zu ermöglichen.
Data Governance und Transparenz mit skalierbaren Lösungen für Lineage-Tracking sicherstellen.
Vertrauenswürdige Analytics schneller liefern – mit dbt-Expertise und bewährten Engineering-Praktiken.
Wir bewerten Ihre aktuelle Datenarchitektur und gleichen sie mit Ihren Geschäftszielen ab, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.
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Unsere Experten entwerfen und erstellen moderne Pipelines und Plattformen und nutzen dabei Spitzentechnologien wie Spark, Flink und Databricks.
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Durch kontinuierliche Verbesserungen und Schulungen stellen wir sicher, dass Ihr Team in der Lage ist, Datenlösungen effektiv zu pflegen und zu skalieren.
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Schnellere Insights liefern, mit zuverlässigen und effizienten Datenflüssen.
Maßgeschneiderte Architekturen nutzen, die zu den Geschäftsanforderungen passen.
Mit KI-beschleunigtem Engineering der Konkurrenz einen Schritt voraus sein.
Befähigen Sie Ihre Teams mit Expertenschulungen und praktischer Anleitung.
Unsere Innovation
Unser Ökosystem
Unsere Ideen
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Erfahren Sie, warum Unternehmen einen ML Solutions Architect benötigen, um die Lücke zwischen Data Science und produktiver Umsetzung zu schließen und skalierbare, zuverlässige Machine-Learning-Systeme zu gewährleisten.
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Sofortige Erkenntnisse mit skalierbaren, zuverlässigen Streaming-Architekturen ermöglichen – für Echtzeit-Entscheidungen, KI-gestützte Funktionen und durchgehend verfügbare Kundenerlebnisse.
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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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