Daten-Fundament für alle KI-Projekte: AI-Ready Data Lakehouse
Jedes KI-Projekt scheitert an Daten. Ein Data Lakehouse mit Medallion Architecture löst es einmalig: Bronze, Silver, Gold – alle Quellen, eine saubere Datenschicht.
AI-Ready Data Lakehouse: Das Fundament für alle KI-Projekte
Jedes KI-Projekt scheitert früher oder später an denselben Datenproblemen: Transaktionsdaten in SAP nicht ML-gerecht, historische Sensordaten in Insellösungen, kein einheitliches Kunden-ID über ERP und CRM, manuelle Exporte statt automatischer Pipelines. Das ist kein KI-Problem – das ist ein Datenproblem. Pexon Consulting baut ein AI-Ready Data Lakehouse auf Microsoft Fabric oder Databricks: Medallion Architecture Bronze, Silver, Gold. Alle Datenquellen in einer einheitlichen, versionierten, sauberen Datenschicht, aus der KI-Modelle, Dashboards und Agenten direkt lesen. Kein Projekt mehr das bei Null anfängt. Assessment 12.000 EUR, Aufbau ab 65.000 EUR. 92 Prozent der Unternehmen erzielen Rendite auf Daten- und KI-Investitionen.
Vorteile des AI-Ready Data Lakehouse
Einmaliges Daten-Fundament für alle KI-Projekte und Analytics.
Medallion Architecture
Bronze Rohdaten, Silver bereinigt und vereinheitlicht, Gold ML-ready Features. Klare Schichten, wiederverwendbar für alle Use Cases.
Alle Quellen integriert
ERP, CRM, MES, IoT, Excel – vollständig integriert. Automatische Pipelines, keine manuellen Exporte mehr.
Feature Store und Semantic Layer
Berechnete ML-Features zentral gespeichert, von allen Modellen wiederverwendet. Einheitliche Businessdefinitionen über alle Reports.
Ab wann macht AI-Ready Data Lakehouse Sinn?
Das AI-Ready Data Lakehouse eignet sich für CDO, CTO oder Controlling-Leiter in DACH-Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern. Typisch: Daten in ERP, Excel und Abteilungssilos, KI-Projekte scheitern wiederholt an Datenverfügbarkeit, keine einheitliche Datenschicht.
Daten in ERP, Excel und Abteilungssilos, keine zentrale Datenschicht
KI-Projekte scheitern an Datenverfügbarkeit und -qualität
Jedes Projekt beginnt bei Null, keine Wiederverwendung
Anwendungsfälle: Data Lakehouse im Mittelstand
Von der Medallion Architecture bis zum Feature Store.
Medallion Architecture aufbauen
Bronze: Rohdaten unverändert. Silver: bereinigt, vereinheitlicht, dedupliziert. Gold: business-ready, ML-ready Features.
Bronze: Rohdaten aus allen Quellen, versioniert
Silver: Bereinigung, Schema-Harmonisierung, Deduplizierung
Gold: aggregierte Business-Tabellen, ML-Features
Automatische Daten-Pipelines
ERP, CRM, MES, IoT über CDC oder API – täglich aktuell. Datenqualitäts-Monitoring: Checks auf Vollständigkeit, Konsistenz, Frische.
ERP-Anbindung SAP, Dynamics, Sage via CDC oder API
Datenqualitäts-Monitoring mit Alert bei Drift
Feature Store: ML-Features zentral, wiederverwendbar
Datenkatalog und Governance
Alle Tabellen, Felder, Zuständigkeiten, Lineage dokumentiert und durchsuchbar. Row-Level Security: Abteilungen sehen nur ihre Daten.
Datenkatalog mit Business-Glossar
Lineage von Quelle bis Report
Row-Level Security zentral verwaltet
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Sechs Gründe für das AI-Ready Data Lakehouse von Pexon Consulting.
Microsoft Fabric oder Databricks
Wahl nach Ökosystem: Fabric für Microsoft-Fokus, Databricks für SAP oder fortgeschrittene ML. Beide mit Medallion Architecture.
Medallion Architecture Bronze Silver Gold
Bewährte Schichten-Architektur. Klar getrennt, wiederverwendbar. Delta Lake oder OneLake.
Feature Store
ML-Features zentral, von allen Modellen genutzt. Kein Doppelberechnung, konsistente Trainingsdaten.
Semantic Layer
Einheitliche Definitionen: Umsatz, Deckungsbeitrag, Kunde. Über alle Reports und KI-Modelle konsistent.
92 Prozent ROI
Research: 92 Prozent erzielen Rendite auf Daten- und KI-Investitionen. Lakehouse als Fundament beschleunigt alle Folgeprojekte.
Einmal bauen, vielfach nutzen
Kein Projekt mehr bei Null. Dashboards, ML-Modelle, Agenten lesen aus derselben sauberen Datenschicht.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Phase 1: Daten-Assessment
Phase 1
Alle relevanten Quellen, Qualitätsprobleme, Latenz-Anforderungen je Use Case. Architektur-Entscheidung Fabric vs. Databricks.
- Bestandsaufnahme aller Datenquellen
- Qualitäts- und Latenz-Analyse
- Architektur-Konzept und Implementierungsplan
Phase 2: Lakehouse-Aufbau
Phase 2
Medallion Architecture aufbauen. Automatisierte Pipelines für alle Quellen. Feature Store für Top-3-KI-Use-Cases.
- Bronze, Silver, Gold Layer implementieren
- Datenpipelines ERP, CRM, MES, IoT
- Feature Store und Datenkatalog
Phase 3: Governance und Schulung
Phase 3
Data Governance, Row-Level Security. Schulung Datenteam: Pipeline-Betrieb, Erweiterung, Monitoring.
- Data Governance und Zugriffsrechte
- Schulung Datenteam 2 Tage
- Betriebsdokumentation und Monitoring
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Datenlandschaft vorher und nachher: Von Silos zu AI-Ready Lakehouse.
Vorher
Daten in ERP, Excel, Abteilungssilos verteilt
Jedes KI-Projekt beginnt bei Null, manuelle Exporte
Keine einheitlichen Definitionen, doppelte Wahrheiten
Datenqualitätsprobleme werden erst bei Nutzung entdeckt
Nachher
Medallion Architecture: Bronze, Silver, Gold
Automatische Pipelines, alle Quellen integriert
Feature Store, Semantic Layer, einheitliche Definitionen
Datenqualitäts-Monitoring, Alert bei Drift
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für CDO und CTO
Einmaliges Fundament: Lakehouse einmal bauen, alle KI-Projekte und Dashboards nutzen es. Keine Projekt-Inseln mehr.
92 Prozent ROI: Research zeigt: 92 Prozent erzielen Rendite auf Daten- und KI-Investitionen. Lakehouse beschleunigt alle Folgeprojekte.
Skalierbar: Von ersten Use Cases bis Enterprise. Medallion Architecture skaliert mit Wachstum.
Für Data Engineers und Analytics
Feature Store: ML-Features zentral, wiederverwendbar. Kein Doppelberechnung, konsistente Trainingsdaten für alle Modelle.
Semantic Layer: Einheitliche Businessdefinitionen. Umsatz, Kunde, Deckungsbeitrag – eine Wahrheit für alle.
Datenkatalog: Alle Tabellen, Felder, Lineage dokumentiert. Wer sucht, findet in Minuten.
AI-Ready Data Lakehouse
Assessment 12.000 EUR. Aufbau ab 65.000 EUR. Medallion Architecture, Feature Store, Datenkatalog. Produktiv in 10 bis 14 Wochen.
Ihre Investition
ab 35.000 EUR
Daten-Assessment und Architektur-Konzept
Medallion Architecture Bronze Silver Gold
Automatisierte Pipelines alle Quellen
Feature Store Top-3-KI-Use-Cases
Datenkatalog und Data Governance
Schulung Datenteam 2 Tage
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Phillip Pham
Geschäftsführer
Constantin Budin
Lead Consultant Data & AI
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Fabric oder Databricks?
Fabric für Microsoft-Ökosystem, nahtlose Power BI-Integration. Databricks für SAP-Fokus oder fortgeschrittene ML. Wir empfehlen im Assessment.
Was ist Medallion Architecture?
Drei Schichten: Bronze (Rohdaten), Silver (bereinigt, vereinheitlicht), Gold (business-ready, ML-ready). Bewährte Architektur für Data Lakehouses.
Was ist ein Feature Store?
Zentrale Speicherung berechneter ML-Features. Alle Modelle nutzen dieselben Features, keine Doppelberechnung, konsistente Trainingsdaten.
Wie lange dauert der Aufbau?
10 bis 14 Wochen nach Assessment. Abhängig von Anzahl Quellen und Komplexität. Erste Pipelines oft nach 4 bis 6 Wochen produktiv.
Kann das bestehende Data Warehouse ersetzen?
Ja, schrittweise. Lakehouse kann Data Warehouse ablösen oder ergänzen. Migrationsstrategie im Assessment.
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