Von der Datenstrategie bis zur produktiven Plattform: Wir entwickeln mit Ihnen die Data-Warehouse-Architektur, die zu Ihren Daten, Ihrem Budget und Ihrer Compliance passt – governance-stark, auditierbar und skalierbar.
auditierbare Datenmodelle
Partner für Datenintegration
Partner für Cloud-DWH
zertifizierte Informationssicherheit
Eine moderne Data Warehouse Beratung beginnt nicht beim Tool, sondern bei Ihren Zielen. Wir verbinden bewährte DWH-Prinzipien mit offenen, cloud-nativen Architekturen – etwa mit Snowflake, Databricks, Qlik Talend und dbt. So entsteht eine Datenplattform, die skaliert, auditierbar bleibt und echten Mehrwert für die Fachbereiche liefert. Mehr zum Gesamtbild in unserer Data & Analytics Beratung.
Drei Hürden bremsen datengetriebene Projekte – unabhängig von Branche und Tooling:
Verteilte Systeme, uneinheitliche Definitionen, kein Single Point of Truth – Reports widersprechen sich.
Wachsende Datenmengen treiben die Kosten, während starre Architekturen die Time-to-Insight ausbremsen.
Fehlende Lineage und lückenhafte Nachweise machen Compliance und Audits zum Risiko.
Je nach Datenstrategie, Toolset und Business-Anforderungen wählen wir gemeinsam das passende Modell – herstellerneutral.
Stabile ETL-Strecken, hohe Datenqualität und bewährte BI-Strukturen für langfristige Reporting-Anforderungen.
Historisiert, auditierbar und agil erweiterbar – ideal für Compliance und wachsende Quellsysteme.
Offene Formate wie Apache Iceberg, SQL und Machine Learning in einer Plattform – mit Snowflake oder Databricks.
On-Premises und Cloud kombiniert – für schrittweise Migration und Compliance-konforme Workloads.
Datenvirtualisierung in Echtzeit ohne physische Replikation – zum Beispiel mit Denodo.
Echtzeit-Pipelines statt Batch – mit Kafka und Confluent für IoT, Logistik und Betrugserkennung.
Vom Konzern-Reporting bis zur KI-Grundlage – das setzen Unternehmen mit modernen Data-Warehouse-Architekturen um.
Einheitliche KPI-Berichte und Self-Service-Analysen mit Qlik, Power BI oder Tableau auf konsolidierter Datenbasis.
Fachbereiche greifen governed auf wiederverwendbare Datenprodukte zu – ohne IT-Flaschenhals.
Zentral gepflegte Stammdaten für E-Commerce, Produktion und CRM – automatisiert verteilt.
Streaming-Pipelines für Logistik, IoT und Kundenservice – Ereignisse in Echtzeit auswerten.
BW on HANA durch Snowflake oder Databricks ersetzen – ohne Reportingverlust und mit geringeren Betriebskosten.
Eine saubere Datenplattform als Basis für Machine Learning, Forecasting und Agentic AI.
Wir sind technologieoffen und wählen die passende Plattform für Ihre Anforderungen. Bei KI-gestützter Analytics setzen wir auf Qlik – kombiniert mit Qlik Talend für robuste Datenintegration. Als Qlik Elite Partner, Snowflake Select Partner und Databricks-Partner kennen wir die Plattformen aus der Praxis. Diese Themen vertiefen wir auf eigenen Seiten:
Lakehouse-Architektur bewerten und eine zukunftsfähige Datenstrategie entwickeln – mit unserem Workbook.
Historisierte, revisionssichere DWH-Modelle mit Data Vault 2.0.
Robuste ETL- und ELT-Integration mit Qlik Talend – von cimt als Qlik Elite Partner.
Transparente Datenflüsse und einheitliche Begriffe mit Collibra oder Alation.
Cloud-DWH-Aufbau und Architekturberatung rund um Snowflake.
Lakehouse, Data Engineering und KI auf der Databricks-Plattform.
Die Veolia Umweltservice GmbH stieß mit ETL-Jobs im Cloud-DWH an Performance-Grenzen. cimt stellte auf einen ELT-Ansatz um, entwickelte eine Talend-Komponente für schemalosen CSV-Import und richtete ein Monitoring ein.
Die myneva Group wollte ein modernes Cloud Data Warehouse aufbauen. cimt führte im Pilotprojekt drei Datenquellen in AWS Redshift zusammen, modellierte nach Data Vault 2.0 und erstellte Tableau-Dashboards.
Cosnova braucht Verkaufszahlen aus Online-Shops und Drogerieketten sowie den Erfolg von Online-Marketingkampagnen an zentraler Stelle. cimt setzte dafür eine Data-Vault-2.0-Plattform mit Python und PostgreSQL um.
Das hängt von Datenstrategie, Compliance-Anforderungen und vorhandenem Toolset ab. Wir bewerten neutral und empfehlen – vom klassischen Core-DWH über Data Vault bis zum Cloud-Lakehouse – die Architektur, die zu Ihren Zielen passt.
Oft ja – besonders bei großen, vielfältigen Datenmengen, ML-Workloads und Kostenoptimierung über offene Formate wie Apache Iceberg. Wir vergleichen beide Ansätze für Ihren Fall und rechnen das Einsparpotenzial konkret durch. Mehr dazu im Beitrag SAP BW on HANA ablösen: Snowflake oder Databricks?
Ja. Unsere Leistungen – Architektur, Integration, Governance und Datenqualität – sind technologieneutral. cimt ist Qlik Elite Partner, Snowflake Select Partner und Databricks-Partner, arbeitet aber problemlos mit dem Toolset zusammen, das Sie bereits einsetzen.
Unter anderem Databricks, Snowflake und Qlik Talend für Plattform und Integration, dbt für Transformation sowie Collibra, Alation für Governance und Data Catalog. Für Analytics und KI-gestützte Auswertung setzen wir auf Qlik.
Meist mit einem unverbindlichen Strategiegespräch, gefolgt von einem kompakten Architektur-Assessment. Daraus entsteht eine priorisierte Roadmap – und wir begleiten Sie von der ersten Entscheidung bis zum produktiven, auditierbaren Betrieb.
Über revisionssichere Modelle wie Data Vault, durchgängige Lineage und einen Data Catalog, zum Beispiel Collibra oder Alation, sowie klare Ownership-Strukturen – damit Ihre Daten nachvollziehbar, geprüft und regelkonform bleiben.
Sie planen ein neues Data Warehouse, wollen SAP BW ablösen oder eine bestehende Plattform überprüfen lassen? Wir melden uns zeitnah für ein kostenloses Erstgespräch.
Hinweis: Dieser Text wurde mit Unterstützung von KI erstellt oder überarbeitet.
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von Facebook. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr Informationen
