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Eine KI-ready Datenplattform, kein Forschungsprojekt

Governance-fähige Datenbasis, Feature Store und Serving Layer—gebaut, damit KI-Use-Cases live gehen, statt an der Infrastruktur zu scheitern.

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Das Problem

Die meisten KI-Projekte bleiben an der Rohrverlegung hängen, nicht am Modell

Lake und Warehouse erzählen zwei Wahrheiten

Data Science arbeitet auf dem Lake, BI auf dem Warehouse, und die Abstimmung lebt in Tickets. Jeder KI-Use-Case beginnt damit, einen Kontext neu aufzubauen, den das Haus schon hat.
Kein Feature Store, nur SQL nach Bedarf

Die Features werden in jedem Notebook neu abgeleitet, laufen zwischen Training und Serving still auseinander, und niemand verantwortet die kanonische Definition von „aktiver Kunde“ oder „Transaktion mit hohem Risiko“.
Governance, nach dem Start angeschraubt

Datenschutz, Herkunft und Zugriffskontrollen kommen, wenn die Rechtsabteilung fragt – meist Wochen vor dem Go-live. Die Nacharbeit ist teuer, und die Freigabe der Revision wird zum neuen kritischen Pfad.
Die Datenqualität kennt niemand, bis das Modell versagt

Schema-Drift, gebrochene Zulieferungen und stille Nullwerte fallen auf, wenn eine Prognose in Produktion aus dem Ruder läuft. Eine Frühwarnschicht, die der Plattform gehört, gibt es nicht.

So funktioniert es

Eine Plattform, auf der KI-Teams wirklich bauen können

Schritt 1

Aufnehmen und vereinheitlichen

Die Quellsysteme landen in einem Lakehouse mit Governance, mit gemeinsamen Schemata, Herkunft und Qualitätsprüfungen – eine Wahrheit für BI und KI gleichermaßen.

Schritt 2

Features definieren und ausliefern

Ein Feature Store mit zeitpunktgenauer Korrektheit, ein Semantic Layer für die Geschäftslogik und eine Serving-Ebene, die für KI-Workloads in Echtzeit und im Batch bereit ist.

Schritt 3

Steuern und betreiben

Zugriff, Herkunft, Observability und Kostenkontrolle leben in der Plattform, nicht in Tickets – so geht ein neuer Use Case in Wochen live und nicht in Quartalen.

Die Architektur passt sich Ihrer bestehenden Cloud, Ihrem Daten-Stack und Ihrem Governance-Modell an.

Leistungsumfang

Alles, was Sie brauchen,damit KI-Workloads live gehen

Ingestion, Features, Serving und Governance – auf Synapse geliefert als eine Betriebsebene, die Ihre Daten- und KI-Teams gemeinsam nutzen.

Ingestion und Transformation

Pipelines im Batch und im Stream, mit erzwungenem Schema, Verträgen und Qualitätsgates, bevor die Daten im Lakehouse landen.

Feature Store

Versionierte Features mit zeitpunktgenauer Korrektheit, Parität zwischen online und offline und einem Verantwortlichen je Feature.

Semantic Layer

Vom Geschäft definierte Metriken und Entitäten, geteilt von BI und KI – keine zwei Definitionen von „Abwanderung“ oder „Umsatz“ mehr.

Model Serving

Auslieferung im Batch, in Echtzeit und eingebettet, mit Steuerung des Traffics, Routing nach Version und Shadow-Deployments.

Governance und Herkunft

Herkunft bis auf Spaltenebene, Zugriffsrichtlinien, Kennzeichnung personenbezogener Daten und Audit-Trail über jede Pipeline und jedes Modell.

Observability

Dashboards für Aktualität, Qualität, Drift und Kosten der Daten – damit die Verantwortlichen der Plattform Probleme vor den Nutzern sehen.

Unterstützt von Synapse

Ergebnisse

Was sich ändert, wenn die Plattform bereit ist und nicht improvisiert

Die Ergebnisse hängen von Kontext, Datenreife und Umfang ab. Wir schneiden ehrlich zu, bevor wir präzise versprechen.

3–5x

Weniger Zeit bis in die Produktion bei jedem neuen KI-Use-Case

Orientierungswert – hängt von der Reife am Start und vom Umfang ab.

50%

Weniger Aufwand für die Datenvorbereitung in jedem Projekt

Orientierungswert – auf Basis von Teams, die die Plattform schon haben.

Ein einziger

Datenbestand mit Governance als Wahrheitsquelle für BI, Analytik und KI

So arbeiten wir

Von der Bewertung zur Plattform in Produktion – ohne Programm über mehrere Jahre

Diagnose

Woche 1–3

Wir kartieren den heutigen Daten-Stack, die wichtigsten KI-Use-Cases, die Governance-Lücken und die Zielarchitektur.

Design

Woche 4–6

Wir definieren den Aufbau des Lakehouse, die Verträge des Feature Store, den Umfang des Semantic Layer und das Governance-Modell – gemeinsam mit Sicherheit und Recht.

Aufbau

Woche 7–14

Wir stellen Ingestion, Feature Store, Serving und Observability auf und belegen die Plattform an einem ersten echten Use Case.

Betreiben und skalieren

Ab Woche 15

Wir übergeben an das Plattformteam, nehmen weitere Use Cases auf und erweitern den Katalog der Features mit Governance.

Die Zeitpläne hängen von der Komplexität der Quellsysteme, dem Aufbau in der Cloud und der Reife der Governance ab.

Ideas, trends, and tools to stay ahead

Loslegen

Bauen wir eine Plattform, auf der KI-Use-Cases wirklich live gehen?

Ohne Verpflichtung. Wir starten mit einer abgesteckten Session, um Ihren Stack, Ihre Use Cases und Ihren Bedarf an Governance zu kartieren.

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